Ma trận hệ số tƣơng quan
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, ta phải xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu các biến độ lập có mối tƣơng quan qua lại chặt chẽ nhau thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi qui.
Bảng 4.3 Ma trận hệ số tƣơng quan Correlations TCC HHC DUC HLC TCC Pearson Correlation 1 ,635** ,606** ,759** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 N 201 201 201 201 HHC Pearson Correlation ,635** 1 ,548** ,625** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 N 201 201 201 201 DUC Pearson Correlation ,606** ,548** 1 ,597** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 N 201 201 201 201 HLC Pearson Correlation ,759** ,625** ,597** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 N 201 201 201 201
Nguồn: Phân tích của tác giả
Theo ma trận tƣơng quan thì các biến độc lập đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc (hài lòng chung) với mức ý nghĩa <0.05. Sơ bộ ta có thể kết luận rằng các biến độc lập này có thể đƣa vào mô hình đề giải thích cho biến phụ thuộc (hài lòng chung).
Kiểm định mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần phải đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp phân tích hồi qui. Phƣơng pháp thực hiện hồi qui tác giả sử dụng phƣơng pháp Enter trong SPSS (xử lý tất cả các biến đƣa vào một lần). Phƣơng trình
hồi qui đƣợc thực hiện là hồi qui đa biến nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với các yếu tố chất lƣợng dịch vụ tác động đến sự hài lòng. Giá trị của các biến độc lập đƣợc tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về sự hài lòng của khách hàng. Mô hình hồi qui có dạng nhƣ sau:
Y = f(Xi) +εi = β0 +β1 X1 +β2 X2+ β3 X3 + εi. Trong đó :
Y: sự hài lòng chung đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL.
X1: Sự tin cậy.
X2: Phƣơng tiện hữu hình. X3: Khả năng đáp ứng. βk : Hệ số hồi qui riêng phần.
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, trong hồi qui tuyến tính bội sử dụng hệ số R2 (R-square) điều chỉnh vì nó phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình, nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2. Bên cạnh đó cần kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau (tƣơng quan chuỗi bậc nhất) bằng đại lƣợng thống kê Durbin Watson (d). Giả thuyết của kiểm định này là H0: hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ bằng 0. Đại lƣợng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị Durbin Watson sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF. Thông thƣờng VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu nhƣ không có giá trị giải thích biến thiên của Y. Tuy nhiên trên thực tế nếu VIF > 2 chúng ta cần cẩn trọng trong việc giải thích các trọng số hồi qui (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể với giả thuyết Ho là β1 = β2 = β3 = 0. Nếu giả thuyết Ho bác bỏ ta kết luận là kết hợp các biến có trong mô hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của Y, điều này có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có ý nghĩa ứng dụng.
Hệ số Beta chuẩn hóa dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó đến sự hài lòng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kết quả phân tích hồi qui nhƣ sau:
Bảng 4.4: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model summary Mode l R R bình phƣơng R bình phƣơng đã điều chỉnh Sai số ƣớc tính của độ lệch chuẩn Durbin - Watson 1 ,792a ,627 ,621 ,55388 1,897
Nguồn: Phân tích của tác giả
Kết quả cho thấy giá trị R2 điều chỉnh bằng 0,621, điều này chứng tỏ rằng các nhân tố đƣa vào phân tích giải thích đƣợc 62,10% sự hài lòng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL
Hệ số Durbin Watson = 1,897 gần bằng 2, do đó chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất.
Bảng 4.5: Kiểm định độ phù hợp của mô hình (kiểm định ANOVA)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 101,378 3 33,793 110,152 ,000b Residual 60,436 197 ,307
Total 161,814 200
Nguồn: phân tích của tác giả
Giá trị Sig. của kiểm định F trong bảng 4.12 rất nhỏ 0,000<0,05 cho thấy có thể bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi qui đều bằng 0, do đó mô hình hồi qui tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.6: Kết quả hồi qui bội sử dụng bằng phƣơng pháp Enter Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -,505 ,240 -2,110 ,036
TCC ,693 ,080 ,535 8,697 ,000 ,501 1,995
HHC ,231 ,069 ,195 3,333 ,001 ,555 1,803
DUC ,224 ,077 ,166 2,915 ,004 ,588 1,701
Nguồn: Phân tích của tác giả
VIF nhỏ hơn 2 nên hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra, không có tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập.
Hệ số hồi qui thể hiện dƣới hai dạng, chƣa chuẩn hóa B (unstandardized) và chuẩn hóa β (standardized). Vì giá trị của hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa B phụ thuộc vào thang đo nên chúng ta không thể dùng nó để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mô hình đƣợc. Hệ số hồi qui chuẩn hóa beta (β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến, vì vậy chúng đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số càng lớn thì biến đó sẽ có tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc.
Các nhân tố “sự tin cậy” có hệ số β = 0,535, nhân tố “phƣơng tiện hữu hình” có hệ số β = 0,195, nhân tố “khả năng đáp ứng” có hệ số β = 0,166. Dựa vào giá trị R2 điều chỉnh cho thấy mức độ giải thích của mô hình là 62,1%, nghĩa là sự hài lòng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL có thể đƣợc giải thích bởi 3 nhân tố trên.
Từ kết quả phân tích hồi qui, ta nhận thấy 3 yếu tố đƣợc xem xét đều thỏa điều kiện Sig. <0,05, do đó ta có thể xây dựng phƣơng trình hồi qui chuẩn hóa. Trong đó
HLC: Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê.
TCC: Sự tin cậy
HHC: Phƣơng tiện hữu hình
Kết quả hồi qui cho ta thấy các hệ số Beta đều có giá trị dƣơng, điều này nói lên rằng các biến đều có tác động cùng chiều với sự hài lòng. Khi yếu tố sự tin cậy tăng thêm một đơn vị thì sự hài lòng tăng thêm 0,535 đơn vị, khi yếu tố phƣơng tiện hữu hình tăng thêm một đơn vị thì sự hài lòng tăng thêm 0,195 đơn vị, khi yếu tố khả năng đáp ứng tăng thêm một đơn vị thì sự hài lòng tăng thêm 0,166 đơn vị.
Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội đƣợc thể hiện nhƣ sau: Y = - 0,505 + 0,693X1 + 0,231X2 + 0,224X3
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Mối quan hệ
Hệ số chuẩn
hóa Beta Sig. VIF
Kiểm định giả thuyết
H1
Yếu tố sự tin cậy với sự hài lòng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê
0.525 0.00 1.995 Chấp nhận
H2
Yếu tố phƣơng tiện hữu hình với sự hài lòng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê
0.194 0.01 1.803 Chấp nhận
H3 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Yếu tố khả năng đáp ứng với sự hài lòng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê
0.177 0.04 1.701 Chấp nhận
Nguồn: Phân tích của tác giả
Giả thuyết H1: Yếu tố sự tin cậy có tác động dƣơng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL. Với hệ số beta chuẩn hóa là 0,535 và Sig. = 0,00 < 0,05 nên ta kết luận yếu tố sự tin cậy có tác động đƣơng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL với độ tin cậy 95%. Giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H2: Yếu tố phƣơng tiện hữu hình có tác động dƣơng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL. Với hệ số beta chuẩn hóa là 0,195 và Sig. = 0,01 < 0,05 nên ta kết luận yếu tố phƣơng tiện hữu hình có tác động dƣơng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng
dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL với độ tin cậy 95%. Giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H3: Yếu tố khả năng đáp ứng có tác động dƣơng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL. Với hệ số beta chuẩn hóa là 0,166 và Sig. = 0,04 < 0,05 nên ta kết luận yếu tố khả năng đáp ứng có tác động dƣơng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ giám định cà phê của CAFECONTROL với độ tin cậy 95%. Giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận.