3.4.1 Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 3.19. Hệ số xác định R và kiểm định Durbin-Watson Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .766a .587 .580 .60719172 1.420 a. Predictors:(Constant),GiaCuoc,TrNhiem,HinhAnh,PhucVu,Tincay,DCam,PhTien b. Dependent Variable: HaiLong
Hệ số R2 = 0,587 cho biết mô hình có thể giải thích được 58,7% sự biến thiên của dữ liệu. Hệ số Durbin-Watson là 1,420 (gần bằng 2) cho thấy các sai số trong mô hình độc lập với nhau.
Bảng 3.20. Kiểm định ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 208.376 7 29.768 80.742 .000a
Residual 146.367 397 .369
1
Total 354.743 404
a. Predictors: (Constant), HinhAnh, DCam, PhucVu, GiaCuoc, TrNhiem, PhTien, TinCay
b. Dependent Variable: HaiLong
Kiểm định ANOVA cho thấy Sig. = 0,000 < 0,05 ta kết luận rằng với mức tin cậy 95%, có tồn tại mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình. Việc thực hiện phân tích hồi quy đa biến là phù hợp và được chấp nhận, có ý nghĩa về mặt thống kê với độ tin cậy là 95%.
Bảng 3.21. Kết quả phân tích Hồi quy đa biến
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Phân tích đa cộng tuyến Model B Std. Error Beta chuẩn
hóa t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -2.349E-16 .030 .000 1.000 TrNhiem .131 .039 .136 3.374 .001 .642 1.557 PhucVu .125 .038 .129 3.324 .001 .688 1.454 Tincay .158 .053 .163 2.979 .003 .346 2.891 DCam .073 .033 .074 2.175 .030 .909 1.100 PhTien .192 .044 .194 4.344 .000 .524 1.910 GiaCuoc .242 .043 .251 5.627 .000 .523 1.912 1 HinhAnh .106 .052 .106 2.046 .041 .384 2.605
Trong bảng phân tích hồi quy đa biến, chúng ta quan sát thấy rằng với phân tích đa cộng tuyến tại các giá trị của các nhân tố VIF đều < 10 và đặc biệt xấp xỉ giá trị =2. Thông thường nếu các giá trị này nhỏ hơn 2 là tốt nhất, tuy nhiên việc các trị số giao động xung quanh giá trị = 2 có thể kết luận là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này có nghĩa là giữa các biến độc lập không có những ảnh hưởng rõ rệt lẫn nhau và điều này không ảnh hưởng đến mô hình hồi quy tuyến tính của nghiên cứu.
Trong bảng phân tích hồi quy đa biến kiểm định mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thì Sig. của 7 biến TinCay, TrNhiem, PhucVu, PhTien, DCam, HinhAnh và GiaCuoc đều < 0,05 ta có thể kết luận rằng giữa 7 biến độc lập và biến phụ thuộc Hailong có mối quan hệ tương quan hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê với độ tin cậy 95%. Trong khi đó biến hằng số (constant) có mức ý nghĩa quan sát Sig = 1,000 > 0,05 do đó nó cũng không có ý nghĩa trong phương trình hồi quy. Như vậy ta có thể loại biến hằng số ra khỏi mô hình hồi quy.
Mặt khác, các hệ số hồi quy của các nhân tố đều mang dấu dương, thể hiện các nhân tố trong mô hình hồi quy trên đều ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của khách hàng.
Mô hình nghiên cứu theo giả thiết ban đầu:
HaiLong = 0 + 1*TinCay + 2*TrNhiem + 3*PhucVu + 4*PhTien + 5*DCam + 6*HinhAnh + 7*GiaCuoc +
Phân tích hồi quy đa biến giữa biến phụ thuộc HaiLong với 7 biến độc lập ta có hàm hồi quy như sau:
HaiLong = 0,158*TinCay + 0,131*TrNhiem + 0,125*PhucVu + 0,192*PhTien +0,073*DCam + 0,106*HinhAnh + 0,242*GiaCuoc +
Sau khi kiểm định mô hình cho ta kết quả xác định được 7 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Cả 7 biến độc lập đều có dấu dương. Biến GiaCuoc cũng là biến có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng (0,242), tiếp theo là các biến PhTien (0,192), TinCay (0,158), TrNhiem (0,131), PhucVu (0,125), HinhAnh (0,106), Dcam (0,073) cũng có ảnh hưởng đến nhận thức của khách hàng theo thứ tự giảm dần. Đây là một gợi ý cho các nhà quản lý trong việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ BCCP.
Như vậy, qua phân tích Hồi quy đa biến cho ta kết quả kiểm định mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ BCCP của Bưu điện tỉnh Nghệ An ta có 7 nhân tố độc lập có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bao gồm: Sự tin cậy, Trách nhiệm, Năng lực phục vụ, Phương tiện hữu hình, Sự đồng cảm, Hình ảnh và Giá cước cảm nhận. Nhân tố Giá cước cảm nhận có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng (0,242), tiếp theo là các nhân tố Phương tiện hữu hình (0,192), Sự tin cậy (0,158), Trách nhiệm (0,131), Năng lực phục vụ (0,125), Hình Ảnh (0,106). Nhân tố Đồng cảm (0,073) có ảnh hưởng ít nhất đến sự hài lòng của khách hàng, điều này cho thấy rằng khách hàng không có nhận thức rõ ràng về vấn đề đồng cảm, có thể lý giải rằng khách hàng chấp nhận thái độ phục vụ của nhân viên và không quan tâm hoặc không nhận thức sự đồng cảm vì giao dịch thường diễn ra nhanh chóng và thời gian tiếp xúc của khách hàng và nhân viên không nhiều, thông thường mỗi nhân viên làm việc cùng lúc với 3 khách hàng và các nhân viên phải liên tục đưa ra các hướng dẫn cho các khách hàng của mình. Bên cạnh đó tâm lý khách hàng khi đến làm thủ tục chuyển hàng thường chỉ quan tâm đến việc bưu gửi chuyển phát có thành công và giá cả hợp lý hay không, họ không quá quan tâm nhiều đến vấn đề đồng cảm bởi các quy trình mang tính chất kỹ thuật. Nói như vậy không có nghĩa là nhân tố Đồng cảm kém quan trọng mà bởi vì nhân tố này đã được Bưu điện thực hiện tốt theo quy trình chặt chẽ, khách hàng đã cảm nhận được điều này và họ xem đó là điều hiển nhiên, khi liên hệ với sự hài lòng trong nhận thức của chính họ dẫn đến mối tương quan không cao.
Hình 3.2. Mô hình nghiên cứu sự hài lòng sau khi phân tích hồi quy 3.4.2. Kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết H1: Sự tin cậy có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng, điều này có nghĩa là nếu Sự tin cậy được khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ càng cao và ngược lại.
Qua thủ tục hồi quy đa biến, ta đã xác định được giữa biến độc lập Sự tin cậy và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với Sig. = 0,003<0,05 và hệ số beta = 0,158. Như vậy, có thể kết luận rằng giả thuyết H1
được chấp nhận và sự tin cậy có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H2: Trách nhiệm có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng, điều này có nghĩa là nếu tính trách nhiệm được khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng về dịch vụ càng cao và ngược lại.
Quá trình chạy thủ tục hồi quy đa biến cho thấy biến Trách nhiệm có mối quan hệ thuận chiều với sig = 0,001 <0,05 và hệ số beta = 0,131 với độ tin cậy là 95%. Ta có thể kết luận là chấp nhận giả thuyết H2. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trách nhiệm
Năng lực phục vụ
Phương tiện hữu hình
Sự đồng cảm Giá cước cảm nhận Sự hài lòng của khách hàng Hình ảnh Sự tin cậy 0,131 0,125 0,192 0,073 0,106 0,242 0,158
Giả thuyết H3: Năng lực phục vụ có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng, điều này có nghĩa là nếu năng lực phục vụ được khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ càng cao và ngược lại.
Qua phương trình hồi quy đa biến, ta đã xác định được giữa biến độc lập Năng lực phục vụ và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với Sig. = 0,001<0,05 và hệ số beta = 0,125. Như vậy, có thể kết luận rằng giả thuyết H3 được chấp nhận và Năng lực phục vụ có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H4: Phương tiện hữu hình có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng, điều này có nghĩa là nếu phương tiện hữu hình được khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng càng cao và ngược lại.
Qua phương trình hồi quy đa biến, ta đã xác định được giữa biến độc lập Phương tiện hữu hình và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với Sig. = 0,000<0,05 và hệ số beta = 0,192. Như vậy, có thể kết luận rằng giả thuyết H4 được chấp nhận và Phương tiện hữu hình có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H5: Sự đồng cảm có mối quan hệ thuận chiều với Sự hài lòng của khách hàng, điều này có nghĩa là nếu sự đồng cảm được khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ càng cao và ngược lại.
Qua phương trình hồi quy đa biến, ta đã xác định được giữa biến độc lập Đồng cảm và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với Sig. = 0,030 <0,05 hệ số beta = 0,073. Như vậy, có thể kết luận rằng giả thuyết H5 được chấp nhận và Sự đồng cảm có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H6: Hình ảnh có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng. Điều này có nghĩa là nếu hình ảnh được khách hàng đánh giá càng cao thì sự hài lòng của khách hàng càng cao và ngược lại.
Qua phương trình hồi quy đa biến, ta đã xác định được giữa biến độc lập Hình ảnh và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với Sig. = 0,041 <0,05 và hệ số beta = 0,106. Như vậy, có thể kết luận rằng giả thuyết H6 được chấp nhận và Hình ảnh có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H7: Giá cước cảm nhận có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng. Điều này có nghĩa là nếu cảm nhận tốt về giá cước càng cao thì sự hài lòng của khách hàng càng cao và ngược lại.
Qua phương trình hồi quy đa biến, ta đã xác định được giữa biến độc lập Giá cước cảm nhận và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với Sig. = 0,000<0,05 và hệ số beta = 0,242. Như vậy, có thể kết luận rằng giả thuyết H7 được chấp nhận và Giá cước cảm nhận có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng. Điều này có nghĩa là nếu nhận thức về Giá cước cảm nhận càng cao thì sự hài lòng của khách hàng càng cao và ngược lại.
3.5. Phân tích phương sai (ANOVA)
Phần này sẽ thực hiện các phân tích phương sai ANOVA một chiều (một yếu tố) để đánh giá sự khác biệt trong nhận thức của các nhóm khách hàng về các yếu tố như độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn, mục đích sử dụng, thời gian sử dụng, mức phí sử dụng, kênh tiếp cận dịch vụ đối với các nhân tố độc lập lẫn phụ thuộc.
Thông thường chúng ta sẽ sử dụng phương pháp kiểm định t đối với hai mẫu độc lập để so sánh giá trị trung bình cho từng cặp. Tuy nhiên, các biến phân loại thường có nhiều nhóm. Ví dụ như độ tuổi, nghề nghiệp, thời gian sử dụng dịch vụ có từ 4 đến 6 lựa chọn. Việc sử dụng kiểm định t sẽ phức tạp hơn vì cần tiến hành so sánh lần lượt từng cặp một. Nghiên cứu sử dụng phân tích phương sai ANOVA một chiều là một dạng kiểm định t mở rộng nhằm hạn chế việc làm giảm độ tin cậy khi thực hiện nhiều thao tác kiểm định trên cùng một nhóm, đồng thời có thể kiểm định nhiều nhóm cùng lúc.
Bảng 3.22. Thống kê mô tả của các nhóm khách hàng theo địa bàn
Trung bình Số mẫu
Nghi Lộc 4.04 45
Diễn Châu 3.94 70
Quỳnh Lưu 4.27 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 3.92 51
Đô Lương 3.95 37
Tp Vinh 3.58 162
TinCay
Nghi Lộc 3.83 45
Diễn Châu 3.73 70
Quỳnh Lưu 4.08 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 3.82 51 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Đô Lương 4.03 37 Tp Vinh 3.90 162 TrNhiem Tổng 3.88 405 Nghi Lộc 4.01 45 Diễn Châu 4.13 70 Quỳnh Lưu 4.23 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 4.08 51
Đô Lương 4.17 37 Tp Vinh 3.94 162 PhucVu Tổng 4.05 405 Nghi Lộc 4.15 45 Diễn Châu 3.75 70 Quỳnh Lưu 4.31 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 4.04 51
Đô Lương 4.06 37 Tp Vinh 3.87 162 PhTien Tổng 3.96 405 Nghi Lộc 4.15 45 Diễn Châu 4.08 70 Quỳnh Lưu 4.18 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 4.05 51
Đô Lương 4.30 37 Tp Vinh 4.22 162 DCam Tổng 4.17 405 Nghi Lộc 4.05 45 Diễn Châu 3.81 70 Quỳnh Lưu 4.34 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 3.91 51
Đô Lương 4.11 37
HinhAnh
Tổng 3.96 405
Nghi Lộc 3.91 45
Diễn Châu 3.92 70
Quỳnh Lưu 4.01 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 3.69 51
Đô Lương 3.86 37 Tp Vinh 2.91 162 GiaCuoc Tổng 3.49 405 Nghi Lộc 3.87 45 Diễn Châu 3.75 70 Quỳnh Lưu 4.10 40
Thái Hòa Nghĩa Đàn 3.82 51
Đô Lương 3.95 37
Tp Vinh 3.62 162
HaiLong
Tổng 3.77 405
Bảng thống kê mô tả cho chúng ta thấy đánh giá của khách hàng trên từng địa bàn cụ thể đối với lần lượt 7 nhân tố tương ứng. Tổng quan cho thấy đa số các khách hàng đều có sự hài lòng với dịch vụ BCCP vì trung bình đều đạt trên mức 3, mức trung tính. Tuy nhiên, đa số các đánh giá đều nằm trên dưới 4 chứ không hẳn là hài lòng với dịch vụ BCCP, điều này chứng tỏ rằng khách hàng đã có những ghi nhận đối với dịch vụ chuyển phát của Bưu điện tỉnh Nghệ An. Nếu chúng ta quan sát kỹ có thể thấy rằng các khách hàng ở Tp Vinh có những đánh giá khắt khe hơn đối với dịch vụ BCCP, khách hàng các huyện còn lại có đánh giá cao hơn. Điều này có thể lý giải là số lượng bảng hỏi được phát ở Tp Vinh là lớn hơn so với các huyện còn lại, bên cạnh đó các khách hàng ở Tp Vinh có nhiều lựa chọn và sử dụng các dịch vụ chuyển phát với tần suất lớn hơn so với các huyện vì tính chất công việc ở Tp Vinh phức tạp và tập trung nhiều tổ chức hơn, thị trường có nhiều đối thủ cạnh tranh hơn. Đối với tiêu chí giá cước cảm nhận thì các khách hàng tại Tp Vinh có đánh giá là 2,91 tức là dưới mức trung bình. Các nhà quản lý cần xem xét và so sánh các gói cước so với các đối thủ cạnh tranh để có thể điều chỉnh phù hợp hơn với xu thế phát triển hiện nay.
Phân tích phương sai giữa các nhóm trong biến địa điểm với các nhân tố Sự tin cậy, Trách nhiệm, Phục vụ, Phương tiện hữu hình, Hình ảnh, Đồng cảm, Giá cước cảm nhận và biến Hài lòng:
Bảng 3.23. Kiểm định phương sai và trị trung bình 2 tổng thể Tp Vinh và các huyện còn lại đối với nhân tố Sự tin cậy
Nhân tố Sự tin cậy Independent Samples Test
Phương sai bằng nhau
Phương sai khác nhau
F 32.040
Levene's Test for Equality
of Variances Sig. .000 t -5.908 -5.596 df 403 280.469 Sig. (2-tailed) .000 .000 Mean Difference -.42970 -.42970 Std. Error Difference .07273 .07679 Lower -.57268 -.58086 t-test for Equality of Means (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
95% Confidence Interval of the
Difference Upper -.28672 -.27854
(Nguồn: Dữ liệu thống kê) Bảng trên là kết quả kiểm định t giữa hai nhóm Tp Vinh và các huyện còn lại, trong đó kiểm định Levene với giả thuyết là phương sai của hai nhóm khách hàng ở hai địa bàn này là bằng nhau, nếu kết quả kiểm định Levene với Sig. <0,05 ta có thể bác bỏ giả thuyết là phương sai của hai nhóm bằng nhau. Với kết quả là Sig. = 0,000 <0,05 ta có thể kết luận là phương sai của hai nhóm khách hàng ở Tp Vinh và nhóm khách hàng ở các huyện còn lại là khác nhau. Như vậy, kiểm định t sẽ lấy các giá trị