Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm tra các phạm vi giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội nhƣ kiểm tra phần dƣ chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF), thông thƣờng hệ số VIF < 10 thì sẽ không bị đa cộng tuyến. Tuy nhiên, để đảm bảo chắc chắn với độ tin cậy cao về số liệu, tác giả đặt giới hạn trong luận văn là hệ số VIF ≤ 2. Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng và hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh (Adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy đƣợc xây dựng phù hợp đến mức độ nào.
3.2.4.1 Phân tích hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để xác định và đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến SHL của khách hàng, tác giả sử dụng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính bội giữa 6 nhân tố ảnh hƣởng đã đƣợc rút ra từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên bao gồm các biến (các yếu tố) với giả thiết tất cả chúng có mối tương quan thuận đến sự hài lòng của khách hàng là: (1) X1. Nhân tố hình ảnh có 4 biến; (2) X2. Nhân tố tác phong, ngôn ngữ có 3 biến; (3) X3. Nhân tố chuyên môn có 5 biến; (4) X4. Nhân tố tính cách có 4 biến; (5) X5. Nhân tố trách nhiệm có 4 biến; (6) X6. Nhân tố tạo điều kiện có 4 biến và biến phụ thuộc Y là biến hài lòng có 4 biến. Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) đƣợc dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2
hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
70
Bằng việc áp dụng phƣơng pháp chọn biến cùng một lúc (phƣơng pháp Enter) ta thu đƣợc kết quả hồi quy (bảng 3.13). Kết quả này cho giá trị R2 điều chỉnh = 0,554, giá trị R2
điều chỉnh cho biết rằng mô hình có thể giải thích đƣợc 55,4% sự biến thiên của mức độ hài lòng của khách hàng về tính chuyên nghiệp của nhân viên, đƣợc giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độ lập gồm: Nhân tố hình ảnh; Nhân tố tác phong, ngôn ngữ; Nhân tố chuyên môn; Nhân tố tính cách; Nhân tố trách nhiệm; Nhân tố tạo điều kiện.
Bảng 3.13 Bảng hệ số hiệu chỉnh R2 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change df1 df2 Sig. F Change 1 .764a 0,583 0,554 0,4817 0,583 6 86 0,000 2,133
a. Predictors: (Constant), Tạo điều kiện, Tác phong, Tính cách, Chuyên môn, Trách nhiệm, Hình ảnh.
b. Dependent Variable - Biến phụ thuộc: Hài lòng.
Đại lƣợng thống kê Durbin - Watson (d) = 2,133 cho thấy không có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ. Điều này có nghĩa là mô hình không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số. Bảng 3.14 Bảng phân tích ANOVA ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 27,923 6 4,654 20,055 .000b Residual 19,957 86 0,232 Total 47,881 92
a. Dependent Variable – Biến phụ thuộc: Hài lòng
71
Model Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
b. Predictors: (Constant), Tạo điều kiện, Tác phong, Tính cách, Chuyên môn, Trách nhiệm, Hình ảnh
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị F = 20,055 và giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 là rất nhỏ, nên có thể kết luận mô hình là phù hợp với dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể .
Từ kết quả phân tích ta thấy, hệ số phƣơng sai VIF của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 2 (Thông thƣờng hệ số VIF < 10 là không bị hiện tƣợng đa công tuyến. Tuy nhiên, trong luận văn tác giả để điều kiện giá trị VIF < 2 nhằm đạt đƣợc kết quả cao nhất trong phân tích hồi quy), điều này chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến (các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau). Mặt khác, biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dƣ là xấp xỉ chuẩn (Trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0,967. Do đó, ta có thể kết luận rằng, giả thiết về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
72
Hình 3.4: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
3.2.4.2 Kết quả phân tích hồi quy đa biến và mô hình hồi quy đa biến.
Với kết quả phân tích hồi quy ở phụ lục cho thấy, có tổng cộng 6 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với mức độ hài lòng của khách hàng về tính chuyên nghiệp của nhân viên tại công ty VAE, với mức ý nghĩa sig. < 0,05. Mặt khác, tất cả các nhân tố thuộc mô hình đều có ý nghĩa và có tƣơng quan thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng, các hệ số hồi quy B chuẩn hóa đều > 0. Từ đó, tác giả xác định đƣợc phƣơng trình hồi quy bội nhƣ sau:
Sự hài lòng của khách hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên tại công ty VAE: Y = 0,18 x SHL về Hình ảnh + 0,169 x SHL về Tác phong + 0,281 x SHL về Chuyên môn + 0,194 x SHL về Tính cách + 0,211 x SHL về Trách nhiệm + 0,268 x SHL về Tạo điều kiện.
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa đƣợc viết lại nhƣ sau:
Y = 0,18 x X1+ 0,169 x X2 + 0,281 x X3 + 0,194 x X4 + 0,211 x X5 + 0,268 x X6
3.2.4.3 Kiểm định các giả thiết X1, X2, X3, X4, X5, X6
Từ kết quả bảng phân tích hồi quy đa biến, giá trị Beta tại bảng 3.32 cho ta biết mức độ ảnh hƣởng giữa 06 biến độc lập và biến phụ thuộc nhƣ sau:
Giá trị hồi quy chuẩn của biến Hình ảnh ảnh hƣởng 18% đến SHL của khách hàng
Giá trị hồi quy chuẩn của biến Tác phong ảnh hƣởng 16,9% đến SHL của khách hàng
Giá trị hồi quy chuẩn của biến Chuyên môn ảnh hƣởng 21,8% đến SHL của khách hàng
Giá trị hồi quy chuẩn của biến Tính cách ảnh hƣởng 19,4% đến SHL của khách hàng
Giá trị hồi quy chuẩn của biến Trách nhiệm ảnh hƣởng 21,1% đến SHL của khách hàng
Giá trị hồi quy chuẩn của biến Tạo điều kiện ảnh hƣởng 26,8% đến SHL của khách hàng.
73
Nhƣ vậy, trong số 6 nhân tố có ảnh hƣởng tới SHL của khách hàng, thì nhân tố “Chuyên môn” có mức độ ảnh hƣởng cao nhất với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,281. Tiếp đến là nhân tố “Tạo điều kiện” với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,268.
Nhân tố có tác động nhẹ nhất đến SHL của khách hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên công ty VAE là nhân tố “Tác phong” với hệ số Beta chuẩn hóa là = 0,169.
Bảng 3.15 Bảng tổng hợp kết quả kiểm định các giả thiết X1, X2,X3,X4,X5,X6
STT Nội dung giả thiết kiểm định Kết quả
1 X1: Có mối tƣơng quan thuận đến sự hài lòng của khách
hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên Chấp nhận 2 X2: Có mối tƣơng quan thuận đến sự hài lòng của khách
hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên Chấp nhận 3 X3: Có mối tƣơng quan thuận đến sự hài lòng của khách
hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên Chấp nhận 4 X4: Có mối tƣơng quan thuận đến sự hài lòng của khách
hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên Chấp nhận 5 X5: Có mối tƣơng quan thuận đến sự hài lòng của khách
hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên Chấp nhận 6 X6: Có mối tƣơng quan thuận đến sự hài lòng của khách
hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên Chấp nhận Qua bảng 3.15 ta thấy các giả thiết đƣa ra đều đƣợc chấp nhận, toàn bộ các hệ số Beta đều > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với SHL của khách hàng. Có nghĩa là khi những biến này (Hình ảnh, Tác phong, Chuyên môn, Tính cách, Trách nhiệm, Tạo điều kiện) phát triển theo hƣớng tích cực thì SHL của khách hàng sẽ tăng lên theo chiều thuận. Nhƣ vậy, công ty VAE cần phải gia tăng mức độ tích cực của những yếu tố này đối với nhân viên, để từ đó làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng về tính chuyên nghiệp của nhân viên công ty VAE. Nhƣ vậy, từ những kết quả phân tích trên ta có thể kết luận mô hình lý thuyết thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu (X1, X2, X3, X4, X5, X6) hoàn toàn đƣợc chấp nhận.
Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết đƣợc minh họa nhƣ sau (hình 3.5)
Hình ảnh (X1) Hệ số β1 = 0,180 Tính cách (X2) Hệ số β2 = 0,169
74
Hình 3.5 Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết
Nguồn: Tác giả xây dựng trên mô hình của Corin và Taylor (1992)
3.2.5. Phân tích phương sai (ANOVA)
Việc sử dụng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVA nhằm tìm ra sự khác biệt về kết quả đánh giá mức độ quan trọng của các tiêu chí giữa các nhóm Doanh nghiệp khảo sát khác nhau về “Loại hình Doanh nghiệp” và về “Quy mô”. Với giả thiết H0 “Phƣơng sai bằng nhau” đặt ra là không có sự khác biệt về kết quả đánh giá của 03 loại hình doanh nghiệp về mức độ quan trọng của các yếu tố. Nếu Sig. < = 0,05 (với mức ý nghĩa 95%) thì ta bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là chấp nhận giả thiết H1 “phƣơng sai khác nhau” các loại hình doanh nghiệp khác nhau sẽ có sự khác biệt về kết quả đánh giá về mức độ quan trọng của các nhân tố. Nếu Sig. > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0.
3.2.5.1. So sánh sự khác việt về kết quả đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên công ty VAE của các loại hình doanh nghiệp (Nhóm doanh nghiệp Tƣ nhân, Công ty Cổ phần và nhóm doanh nghiệp nhà nƣớc).
Dựa vào số liệu thống kê, tác giả tiến hành phân loại và chạy phân tích ANOVA, kết quả phân tích ANOVA đƣợc thể hiện trong phụ lục.
Từ kết quả ta thấy giá trị Sig. = 0,600 > 0,05 tức là không có sự khác biệt về giá trị phƣơng sai giữa 3 nhóm loại hình doanh nghiệp này, nghĩa là ở độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thiết H0 và đồng thời bác bỏ giả thiết H1. Nhƣ vậy, điều kiện cần đƣợc thỏa mãn và ta tiếp tục đƣợc sử dụng bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
75
Kết quả ANOVA với mức ý nghĩa = 0,102 > 0,05, nghĩa là ta chấp nhận giả thiết H0 “trung bình bằng nhau”. Với dữ liệu quan sát thì chƣa đủ dữ liệu để khẳng định có sự khác biệt về mức độ hài lòng ở doanh nghiệp Tƣ nhân, Công ty Cổ phần và Doanh nghiệp nhà nƣớc.
3.2.5.2. So sánh sự khác việt về kết quả đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với tính chuyên nghiệp của nhân viên công ty VAE đối với quy mô của các doanh nghiệp tham gia khảo sát (Bao gồm các công ty, doanh nghiệp thuộc quy mô siêu nhỏ, quy mô nhỏ, quy mô vừa và quy mô lớn).
Từ số liệu thu thập đƣợc, tác giả thống kê và phân loại của 4 nhóm quy mô công ty và số liệu đƣợc trình bày cụ thể theo bảng 3.16 nhƣ sau:
Bảng 3.16 Bảng phân bố mẫu nghiên cứu theo Quy mô
STT Quy mô doanh nghiệp Số lƣợng Tỷ lệ %
1 2 3 4
1 Quy mô siêu nhỏ 6 6%
2 Quy mô nhỏ 15 16%
3 Quy mô vừa 55 60%
4 Quy mô lớn 17 18%
Tổng cộng (1 + 2 +3 +4) 93 100%
Hình 3.6. Biểu đồ phân bố theo Quy mô doanh nghiệp
Tƣơng tự phân tích ANOVA đối với nhóm các loại hình doanh nghiệp, giả thiết H0 “phƣơng sai bằng nhau” là không có sự khác biệt về kết quả đối với 4 loại hình quy mô các doanh nghiệp từ quy mô siêu nhỏ cho đến quy mô lớn. Sau khi tiến hành
76
chạy phân tích ANOVA dựa trên kết quả thống kê từ mẫu bảng khảo sát có đƣợc, kết quả đƣợc thể hiện trong mục phụ lục
Từ kết quả phân tích ta thấy giá trị Sig. = 0,408 > 0,05 tức là không có sự khác biệt về giá trị phƣơng sai giữa 4 nhóm loại hình doanh nghiệp, nghĩa là ở độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thiết H0 và đồng thời bác bỏ giả thiết H1. Nhƣ vậy, điều kiện cần đƣợc thỏa mãn và ta tiếp tục đƣợc sử dụng bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa = 0,132 > 0,05, nghĩa là ta chấp nhận giả thiết H0 “trung bình bằng nhau”. Nhƣ vậy, với quy mô mẫu là 93 mẫu thì dữ liệu quan sát thì chƣa đủ dữ liệu để khẳng định có sự khác biệt về mức độ hài lòng ở quy mô của các doanh nghiệp.
Tóm lại, ở nghiên cứu này với dữ liệu quan sát của cỡ mẫu tác giả thu thập đƣợc, SHL của khách hàng là không có sự khác biệt giữa loại hình doanh nghiệp (Doanh nghiệp tƣ nhân, Công ty cổ phần, Doanh nghiệp nhà nƣớc) và quy mô doanh nghiệp tham gia khảo sát (Quy mô siêu nhỏ, quy mô nhỏ, quy mô vừa, quy mô lớn).
Những kết quả đạt đƣợc sau khi phân tích dữ liệu thống kê và các kết quả thu đƣợc sau khi chạy dữ liệu có sự sàng lọc những yếu tố không phù hợp với nội dung của từng nhân tố nhƣ sau:
+ Phân tích hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha (k.tra độ tin cậy của các mục trong bảng hỏi so với mức độ phù hợp của bảng hỏi)”
* Kết quả: Tất cả các nhân tố đều thỏa mãn hệ số CA > 0,6, nhƣng bị loại 3 biến:
Biểu đồ phân bố tỷ lệ theo Quy mô doanh nghiệp
Công ty siêu nhỏ; 6% Công ty nhỏ; 16%
Công ty vừa; 18% Công ty lớn; 60%
77
• Nhân tố H2 (Tác phong, ngôn ngữ) bị loại biến TP8 do hệ số tƣơng quan với biến tổng < 0,3
• Nhân tố H4 (Tính cách) bị loại biến TC14 do CA nếu loại biến > Hệ số CA chung của cả nhân tố.
• Nhân tố H6 Tạo điều kiện bị loại biến TDK23 do hệ số CA > hệ số CA chung của nhân tố.
+ Phân tích nhân tố khám phá EFA (rút gọn các biến thừa để hội tụ thành một nhân tố)
* Kết luận:
• Ko biến nào bị loại; 100% các biến đều hội tụ (trừ 3 biến bị loại tại CA) tức là việc xây dựng bảng hỏi là phù hợp với từng nội dung của các nhân tố đại diện.
• Sự chuyên nghiệp của nhân viên chính thức gồm có 6 nhân tố 24 biến có ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng
+ Phân tích tương quan hệ số Pearson (r) (là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số như giữa Mức độ hài lòng (y) và sự chuyên nghiệp (x)
* Kết quả
• Kết quả phân tích hệ số r > 0,3 nên có mối tƣơng quan, nhƣng có thể bị đa cộng tuyến và cần phải kiểm định, kết quả hệ số VIF đạt yêu cầu và có thể khẳng định mô hình không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến.
• Xây dựng mô hình hồi quy chuẩn hóa Y = ß1*X1+ ß2*X2+ ß3*X3+ ß4*X4+ ß5*X5+ ß6*X6 và điều kiện là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của từng nhân tố <10 thì ko bị đa cộng tuyến và hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh đƣợc dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình, R2 càng lớn càng tốt (KQ: VIF <0,2; R2 điều chỉnh = 0,554 cho biết mô hình có thể giải thích đƣợc 55,4% sự biến thiên … và bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập (H1…H6). Tất cả các nhân tố đều có ý nghĩa và có tƣơng quan thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng, các hệ số hồi quy chuẩn
78
hóa > 0 nên có PT hồi quy bội (PT hồi quy chuẩn hóa) nhƣ sau: Y = 0,18X1+0,169X2+0,281X3+0,194X4+0,211X5+0,268X6
+ Phân tích tương quan hệ số Pearson (r) (là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số như giữa Mức độ hài lòng (y) và sự chuyên nghiệp (x)
• Kết luận: Các biến độc lập tác động thuận chiều với Sự hài lòng của khách hàng.
• Khi những biến (H1…H6) phát triển tích cực thì sự hài lòng tăng lên và ngƣợc lại
• Công ty VAE cần phải gia tăng mức độ tích cực của những yếu tố này đối với nhân viên để gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng