IV. Kiểm định mô hình – Phân tích hồi quy
a. Predictors: (Constant), NT4, NT1, NT3, NT
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 53.911 4 13.478 98.925 .000a Residual 20.300 149 .136 Total 74.211 153 a. Predictors: (Constant), NT4, NT1, NT3, NT2 b. Dependent Variable: HL Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.429 .178 -2.406 .017 NT1 .162 .049 .158 3.289 .001 .794 1.259 NT2 .371 .060 .354 6.198 .000 .564 1.774 NT3 .402 .049 .419 8.117 .000 .690 1.449 NT4 .202 .058 .176 3.471 .001 .718 1.394 a. Dependent Variable: HL
Kết quả cho thấy hệ số Sig ( P-value) của 4 biến Cấu trúc giá (0.001), Sự thuận tiện(0.000), Chính sách khuyến mãi (0.000), Hoạt động chăm sóc khách hàng (0.001)
đều < 0.05. Bên cạnh đó kiểm tra Durbin - Watson và hệ số VIF < 10, cho thấy không có đa cộng tuyến và tự tương quan giữa các nhân tố này. Do đó các nhân tố này phù hợp với mô hình.
Page 39 (SRF) SHL = 1 + 2 NT1 + ˆ3 NT2 + 4 NT3 +
45 NT4Sau khi thực hiện phân tích hồi qui với phần mềm SPSS ta có mô hình hồi qui mẫu dự kiến như sau:
3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Sau khi dùng phương pháp hồi qui để nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc trong bộ dữ liệu mẫu thì chỉ có 4 biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc đó là biến NT1 (Cấu trúc giá), biến NT2 (Sự thuận tiện), biến NT3 (Chính sách khuyến mãi) và biến NT4 (Hoạt động CSKH) . Mô hình được được chọn có hệ số xác định R2 là 0.726 điều này có nghĩa mô hình đã giải thích được 72.6 % sự hài lòng của khách hàng. Con số này khá lớn cho thấy mức độ phù hợp của mô hình hồi quy này rất cao.
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Giả thiết H0: β2 = β3 = β4 = β5 = 0 Giả thiết H1: Có ít nhất 1 hệ số β khác 0
Tiến hành hồi quy đã giúp nghiên cứu về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập Cấu trúc giá, Sự thuận tiện, Chính sách khuyến mãi và Hoạt động CSKH nhằm xem xét biến Sự hài lòng của khách hàng có liên hệ tuyến tính với tập hợp các biến độc lập hay không. Giá trị thống
kê F là một kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta thấy F = 98.925với sig rất nhỏ = 0.000 < 0.05 chứng tỏ chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được.
Page 40
CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT
Sau khi phân tích và đưa ra được mô hình về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, có thể nhận thấy mối tương quan giữa các nhân tố và tác động của chúng đến mức độ hài lòng của khách hàng. Trên cơ sở phân tích hồi quy cho thấy nhà cung cấp dịch vụ Mobifone còn phải làm nhiều việc để nâng cao chất lượng dịch vụ di động, và để bắt kịp những nhà cung cấp khác trong việc làm hài lòng khách hàng.
Page 41
