Mô hình hóa các nhântố ảnhhưởng đến sự hài lòng lòng khách hàng có dạng nhưsau:
SA = β0 + β1X1+β2X2+ β3X3+β4X4+β5X5 + ε
Trong đó:
- SA: biến phụthuộc(Y) thểhiện sự hài lòng của kháchhàng.
- Các biến độclập (Xi): Chuổi giá trị cảm nhận sản phẩm (X1), sự thuận tiện (X2), Môi trường bên ngoài (X3), Hình ảnh thương hiệu (X4) và dịch vụ chăm sóc và hỗ trợ khách hàng (X5).
- β0:hệsốtự do (Tung độ góc),thể hiện giá trịcủa SA khi các biến độclập trong mô hìnhbằng 0.
- βi(i=1,n):Hệsốhồi quy riêng phầncủa các biến độclậptươngứng X1, X2, X3, X4, X5.
ε: biến độclập ngẫu nhiên có phân phối chuẩnvới trung bình là 0 và phương sai không đổi σ.
Bảng 4.5 Kết quả hệ số thống kê của từng biến trong phương trình Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part
Toleran ce VIF 1 (Consta nt) ,000 ,231 -,004 ,997 X1 ,284 ,065 ,245 4,342 ,000 ,650 ,243 ,165 ,455 2,198 X2 ,412 ,059 ,373 6,967 ,000 ,681 ,373 ,265 ,504 1,983 X3 ,325 ,074 ,239 4,411 ,000 ,626 ,246 ,168 ,493 2,028 X4 ,013 ,065 ,009 ,195 ,045 ,409 ,011 ,007 ,704 1,421 2 (Consta nt) ,032 ,237 ,133 ,894 X1 ,299 ,070 ,257 4,295 ,000 ,650 ,241 ,163 ,403 2,483 X2 ,420 ,061 ,380 6,936 ,000 ,681 ,372 ,264 ,482 2,076 X3 ,333 ,075 ,245 4,448 ,000 ,626 ,249 ,169 ,477 2,094 X4 ,006 ,066 ,004 ,097 ,923 ,409 ,006 ,004 ,688 1,455 X5 -,032 ,051 -,032 -,631 ,529 ,463 -,036 -,024 ,562 1,779 a. Dependent Variable: Y
Sau khi chạy hồi qui cho 5 biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5, kết qủa hồi qui cho thấy hai biến X4, X5 đều có mức ý nghĩa thống kê lớn hơn 0.05 cho nên ta lần lượt loại từng biến để chạy hồi qui và kết quả cho thấy mô hình 4 biến X1, X2, X3, X4 đều thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 5% và R bình phương hiệu chỉnh cao hơn mô hình đầy đủ 5 biến.
Từ kết quả trên, phương trình hồi quy tuyến tính được xây dựng như sau:
Y= 0.245X1 + 0.373X2 + 0.239X3 + 0.09X4Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính bội: Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Kết quả hồi qui phải được kiểm định bằng 11 giả thuyết sau vì nếu bị vi phạm thì kết quả hồi quy của chúng ta không có độ tin cậy:
Giả thuyết 1: Hàm hồi quy là tuyến tính theo tham số. Giả thuyết 2: Các biến độc lập là không ngẫu nhiên.
Giả thuyết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi. Giả thuyết 5: Các sai số ngẫu nhiên không tương quan
Giả thuyết 6: Sai số ngẫu nhiên và các biến độc lập không tương quan. Giả thuyết 7: Số quan sát nhiều hơn số hệ số cần ước lượng.
Giả thuyết 8: Giá trị của biến độc lập có sự khác biệt đủ lớn. Giả thuyết 9: Hàm hồi quy được chỉ định đúng.
Giả thuyết 10: Các biến độc lập không có quan hệ đa cộng tuyến. Giả thuyết 11: Sai số ngẫu nhiên phân phối theo quy luật chuẩn. Các giả thuyết này sẽ được lần lượt kiểm tra trong các phần tiếp theo.
Xâydựng mô hình hồi quy.
Kiểm định về sự phù hợp của hàm hồi quy:
Hệ số R2 = 0.556 và R2hiệu chỉnh =0.560 (phụ lục 5) đều lớn hơn 0 cho nên hàm hồi quy trên là phù hợp. Chúng ta có thể nói rằng mô hình và bốn biến số độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 56% sự biến động của biến số phụ thuộc sự hài lòng khách hàng và 44% là do các yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích.
R2 hiệu chỉnh giải thích sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội vì R2 hiệu chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2(nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình).
Bảng kết quả phân tích phương sai Anova bên dưới cho giá trị kiểm định thống kê F = 98,038 và mức ý nghĩa Sig. .000 nên ta bác bỏ giả thuyết Ho với β1 = β2 = β3 = β4= β5 = 0. Vì vậy, hàm hồi quy này là phù hợp.
Bảng 4.6 Phân tích phương sai Anova.
ANOVAc
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
89,955 4 22,489 98,038 ,000a 69,046 301 ,229 159,001 305 90,047 5 18,009 78,354 ,000b 68,954 300 ,230 159,001 305 a. Predictors: (Constant), X4, X2, X3, X1 b. Predictors: (Constant), X4, X2, X3, X1, X5 c. Dependent Variable: Y Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết:
+ Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau: kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không tạo thành một dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau không bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán biến phụ thuộc. + Giả định phương sai của sai số không đổi
Nhìn cảm quan trên trên đồ thị phân tán Scatterplot, chúng ta có thể nhận thấy rằng không có sự phân tán theo quy luật. Các điểm trên đồ thị được phân bố ngẫu nhiên. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi, không bị vi phạm và mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
+ Giá địnhvề tính độc lập của sai số (Không có tương quan giữa các phần dư)
Dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định tương quan của các phần dư. Giả thuyết Ho: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (Không có tự tương quan chuỗi bậc nhất)
Kết quả phân tích cho thấy Durbin – Watson (d) = 1.907 (Xem phục lục 5) gần bằng2. Vậy các phân dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho: Hệ số tương quan tổng thể của các phân dư = 0 (Không có tự tương quan chuỗi bậc nhất).
+ Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập (Không có hiện tượng đa cộng tuyến) Toàn bộ hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor) của năm biến độc lập X1, X2, X3, X4, đều nhỏ 10 (Xem bảng 4.5 ở trên) nên không có hiện tượng đa tuyến xảy ra.
+ Giả định về phân phối chuẩncủa phần dư
Để kiểm tra giả địnhvề phân phối chuẩn của phần dư, cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phầndư 10. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũyP-P Plot để kiểmtra.
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean=1.30E- 17) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std. Dev = 0,992) nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ phân phối tíchlũy P-P Plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳngkỳvọng nên giả thiết phân phối chuẩn khôngbịvi phạm.
Kiểm định độ tin cậy Cronbach alpha các nhân tố mới
Bảng 4.7 Kết Quả Cronbach alpha các nhân tố mới
Biến Quan sát
Trung bình thang đo nếu biến bị loại
Phương sai thang đo nếu biến bị loại Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Chuổi giá trị cảm nhận về sản phẩm Cronbach’s Alpha: .899
pr_1 19.6765 9.446 .765 .876 pr_2 19.8856 9.898 .711 .884 pq_1 19.8431 10.59 8 .650 .893 pq_3 19.9902 10.10 8 .697 .886 pq_4 19.8922 9.644 .769 .875 cc_2 19.7974 9.474 .771 .875
Sự thuận tiện Cronbach’s Alpha: .879
co_6 15.0850 7.003 .629 .876 co_7 15.1699 6.883 .761 .841 co_8 15.2712 6.592 .811 .828 co_1 15.3431 7.629 .677 .862
cc_4 15.2353 7.085 .699 .856
Môi trường bên ngoài (EN) Cronbach’s Alpha: .851
en_1 11.1144 2.554 .694 .810 en_2 10.8987 2.767 .663 .822 en_3 11.1013 2.603 .729 .795 en_4 11.1111 2.689 .680 .815
Hình ảnh thương hiệu (IM) Cronbach’s Alpha: .790
im_1 14.4771 4.526 .466 .783 im_2 14.5359 4.335 .589 .745 im_3 14.6242 4.183 .578 .747 im_4 14.4542 4.236 .615 .736 im_5 14.4444 4.005 .601 .740
Kiểm tra độ tin cậy Cronbach alpha các nhân tố mới đều thỏa mãn với hệ số Cronbach’s Alpha khi biến bị loại đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng của các biến quan sát.
Phân tích các mô hình định tính và định lượng đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ điện thoại di động Vinaphone tỉnh Long An
Mô hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố
H1
H2
H3
H4
Hình 4.6: Mô hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố.
Sau khi phân tích nhântố EFA của 39 biến quan sát, chúng ta rút trích được năm nhân tố ảnhhưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo mô hình được hiệu chỉnh như trên.
Phân tích và giải thích cho mô hình trên:
Từ phương trình hồi qui tuyến tính bội cho thấy rằng nhóm yếu tố sự thuận tiện trong giao dịch có ảnh hưởng nhiều nhất và mạnh nhất đến sự hài lòng khách hàng ở tỉnh Long An. Yếu tố này bao hàm sự khắc phục sự cố nhanh (co_8); qui trình thủ tục nhanh chóng (co_7); văn phòng giao dịch rộng khắp (co_1); Giải quyết khiếu nại tốt nhanh chóng (cc_4); Thủ tục thay sim dễ dàng nhanh chóng (co_6). Có lẽ do người dân Long An sống phân bố đều rải rác ở các tuyến huyện, khoảng cách địa lý khá xa khi tiếp cận với các địa điểm giao dịch của Vinaphone. Các thủ tục qui trình từ khâu hòa mạng, thay sim, giải quyết khiếu nại ở các điểm giao dịch, đại lý của Vinaphone trên địa bàn tỉnh Long An còn quá rườn rà, quá phức tạp khiến khách hàng phải chờ đợi lâu. Nhóm nhân tố ảnh hưởng mạnh thứ hai đó là chuổi giá trị cảm nhận về sản phẩm. Đó không đơn thuần là chất lượng cuộc gọi, chất lượng gởi tin nhắn như kết nối nhanh chóng mọi lúc mọi nơi, không bị nghẽn mạch nhiễu tiếng ồn mà còn là cách tính cước chính xác, nạp thẻ nhân đôi số tiền trong tài khoản hay gọi nội mạng miễn phí,…Lý giải điều này theo thống kê hầu hết khách hàng đều là thuê bao trả trước. Họ rất thích được khuyến mãi mỗi khi nộp thẻ. Tiếp đến, nhóm nhân tố về
Sự thuận tiện trong giao dịch
Chuổi giá trị cảm nhận về sản phẩm
Các yếu tố môi trường bên ngoài
Hình ảnh thương hiệu
môi trường bên ngoài cũng có một phần ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Khách hàng thường quan tâm đến lợi thế cạnh tranh, cơ sở hạ tầng tốt, sự thích nghi nhanh với biến đổi về kinh tế - xã hội – văn hóa và cập nhật công nghệ kỹ thuật mới.Nhóm nhân tố về thương hiệu ít có ảnh hưởng vì thương hiệu Vinaphone chưa có những ấn tượng sâu sắc so với Mobilefone hay Viettel trong nhận thức của người dân Long An. Nhóm nhân tố dịch vụ hỗ trợ khách hàng mặc dù không có ý nghĩa thống kê nhưng cũng có ảnh hưởng một phần nhỏ đến sự hài lòng mà nhà mạng Vinaphone cần phải khắc phục trong thời gian tới để nâng cao sự tin dùng của khách hàng.
4.2 Phân tích việc áp dụng kinh nghiệm nghiêu cứu ở trong và ngoài nước về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ điện thoại di động