Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của các thành phần chất lượng dịch vụ và giá cả cảm nhận tới sự hài lòng của khách hàng tại rạp chiếu phim ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm 7 khái niệm. Trong đó sự hài lòng của khách hàng là một khái niệm (biến) phụ thuộc và 6 khái niệm còn lại là khái niệm (biến) độc lập, bao gồm “Đồng cảm”, “Tin cậy”, “Hữu hình”, “Giá cả”, “Đáp ứng”, “Năng lực phục vụ”. 6 khái niệm độc lập được giả định là có ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng tại rạp chiếu phim ở khu vực Thành phố Hồ Chí
Minh. Việc kiểm định mô hình này sẽ được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tuyến tính bội dưới dạng phương trình tổng quát như sau:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6
Trong đó :
Y : Sự hài lòng của khách hàng X1 : Đồng cảm
X2 : Tin cậy
X3 :Phương tiện hữu hình X4 : Giá cả
X5 : Đáp ứng
X6 : Năng lực phục vụ β0 : hằng số
β1 – β6 : hệ số hồi quy riêng phần ứng với các biến độc lập Xi
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. R2 không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình. Trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2
điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Mặt khác, cũng cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1<Durbin Watson <3) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 2.5). Giá trị của các yếu tố dùng để chạy hồi quy là giá trị tổng của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS.
Bảng 4.6 cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.271, điều này có nghĩa là 27.1% sự biến thiên của hài lòng khách hàng được giải thích bởi 6 nhân tố trong mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với mô hình. Bảng 4.6: Tóm tắt mô hình Mô hình R R2 R2 điều chỉnh
Độ lệch chuẩn sai số ước tính
1 .536a .287 .271 .69058 b. Dependent Variable: hai_long
Bảng 4.7: Bảng phân tích phương sai ANOVA
ANOVAb Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trị trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression 50.459 6 8.410 17.634 .000a Residual 125.426 263 .477 Total 175.885 269
a. Predictors: (Constant), dap_ung, tin_cay, gia_ca, nang_luc, dong_cam, huu_hinh b. Dependent Variable: hai_long
Nhìn vào bảng 4.7 trên ta thấy rằng giá trị thống kê F được tính từ R- Square của mô hình đầy đủ là 17.634, giá trị sig = 0.000 cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 (ngoại trừ hằng số), tức là sự kết hợp giữa các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hài lòng khách hàng, điều này có nghĩa là mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.8: Kết quả xử lý hồi quy bội
Coefficientsa
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá t
Mức ý nghĩa
Phân tích đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF
1 (Constant) 1.516 .270 5.614 .000 dong_cam .170 .064 .172 2.644 .009 .637 1.569 gia_ca -.130 .063 -.114 -2.055 .041 .880 1.136 huu_hinh .134 .066 .135 2.041 .042 .621 1.609 tin_cay .141 .064 .141 2.196 .029 .662 1.510 nang_luc .194 .064 .191 3.033 .003 .682 1.466 dap_ung .136 .068 .129 1.980 .049 .638 1.568 a. Dependent Variable: hai_long
Kết quả phân tích hồi quy cho ta thấy giá trị sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Do đó, ta có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương (ngoại trừ nhân tố giá cả có tác động nghịch chiều đến sự hài lòng khách hàng, hệ số hồi quy mang dấu âm),. Cụ thể như sau:
Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Phương tiện hữu hình (huu_hinh) là 0.135; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Năng lực phục vụ (nang_luc) là 0.191; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Đáp ứng (dap_ung) là 0.129; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Đồng cảm (dong_cam) là 0.172; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Tin cậy (tin_cay) là 0.141; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Giá cả (gia_ca) là -0.114. Lúc này, chúng ta viết được phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa sự hài lòng khách hàng và chất lượng dịch vụ, giá cả cảm nhận tại rạp chiếu phim khu vực Thành phố Hồ Chí Minh như sau:
hai_long= 1.516 + 0.135* huu_hinh + 0.172 * dong_cam + 0.191 * nang_luc + 0.141* tin_cay + 0.129* dap_ung – 0.114 * gia_ca
Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Trong biểu đồ Scatter dưới đây cho thấy phần dư được phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0. Chúng không tạo thành một hình dạng nào, giả định liên hệ tuyến tính được thoả mãn.
- Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ với chuẩn Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,0 , tức gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm
Thống kê phần dư a Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Mẫu Giá trị dự báo 2.0419 4.7432 3.2630 .43310 270 Phần dư -2.09977 2.67417 .00000 .68284 270 Giá trị dự báo chuẩn hoá -2.819 3.418 .000 1.000 270 Phần dư chuẩn hoá -3.041 3.872 .000 .989 270 a. Dependent Variable: hai_long
- Trong bảng 4.8 cho thấy độ chấp nhận Tolerance cao (lớn hơn 0.62) và giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF thấp (nhỏ hơn 2) nên ta có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể vì thế không có hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Trong mục 2.9 của Chương 2 đã trình bày 6 giả thuyết về sự ảnh hưởng của các thành phần chất lượng dịch vụ và giá cả cảm nhận tới sự hài lòng của khách hàng, qua kết quả hồi quy đa biến các giả thuyết đã được kiểm định.
- Xét ở độ tin cậy 95% thì mức độ đồng cảm (Sig. = 0.009, beta = 0.172), phương tiện hữu hình (Sig. = 0.042, beta = 0.135), tin cậy (Sig. = 0.029, beta = 0.141), năng lực phục vụ (Sig. = 0.003, beta = 0.191) và khả năng đáp ứng (Sig. = 0.049, beta = 0.129) thực sự có ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng do Sig. đều nhỏ hơn 0.05 và sự ảnh hưởng này mang tính cùng chiều do tất cả đều có hệ số beta dương. Như vậy, các giả thuyết H1,H2,H3,H4,H5 đều được chấp thuận.
- Xét ở độ tin cậy 95% thì giá cả cảm nhận có ảnh hưởng tới sự hài lòng khách hàng (do Sig. = 0.041 < 0.05) và sự ảnh hưởng này mang dấu âm, nghịch chiều (do hệ số beta = - 0.114 < 0). Như vậy, giá cảm nhận có ảnh hưởng nghịch chiều đến sự hài lòng khách hàng, giả thuyết H6 được chấp nhận.
Bảng 4.9: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết nghiên cứu Kết quả kiểm định
H1 Mức độ tin cậy của rạp chiếu phim có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng
Chấp nhận
H2 Khả năng đáp ứng của rạp chiếu phim có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng
Chấp nhận
H3 Năng lực phục vụ của rạp chiếu phim có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng
Chấp nhận
H4 Mức độ đồng cảm của rạp chiếu phim có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng
Chấp nhận
H5 Phương tiện hữu hình của rạp chiếu phim có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng
Chấp nhận
H6 Cảm nhận về giá cả của khách hàng có mối liên hệ nghịch với sự hài lòng của khách hàng
Tóm lại, ta có thể đưa ra mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của rạp chiếu phim khu vực Thành phố Hồ Chí Minh như sau:
Hình 4.8: Mô hình các yếu tố tác động đến hài lòng khách hàng tại rạp chiếu phim