4.2.7.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kết quả ở Bảng 4.6 kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình có ý nghĩa quan sát sig. = 0.000, nên ta có thể an toàn bác bỏ giả thuyết H0: β1=β2=β3=β4= β5=0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0). Như vậy mô hình tổng quát cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy trên 99%.
Bảng 4.7. cho thấy giá trị -2LL = 72.060 của mô hình là không cao lắm, như vậy kết quả đã thể hiện mức độ phù hợp rất tốt của mô hình tổng thể. Hệ số tương quan Cox & Snell R Square đạt 0.627, trong khi đó hệ số tương quan Nagelkerke R Square là 0.847 cho thấy rằng 84.7% Sự hài lòng được giải thích bởi các biến đưa vào trong mô hình.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình
Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 72.060 0.627 0.847
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
(Nguồn: Tác giả, 2016) 4.2.7.2 Kiểm định Wald Chi Square
Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qui tổng thể. Hệ số Wald Chi Square = 197.144, các hệ số hồi qui tổng thể của 5 biến trong mô hình đều có mức ý nghĩa thống kê 5%: Sự tin cậy sig.= 0.004; Khả năng đáp ứng sig.= 0.000; Năng lực phục vụ sig.= 0.000; Sự cảm thông sig.= 0.003; Cơ sở hạ tầng kỹ thuật sig.= 0.000 nên ta có thể an toàn bác bỏ giả thuyết H0: β1=β2=β3=β4= β5=0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0). Như vậy, các hệ số hồi qui có ý nghĩa thống kê và mô hình đã đưa ra sử dụng tốt.
4.2.7.3 Kiểm định tính chính xác trong dự báo của mô hình
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tính chính xác trong dự báo mô hình
Classification Tablea
Observed Predicted
Sự hài lòng Percentage Correct
1.00 2.00 Step 1 Sự hài lòng 1.00 73 7 91.3 2.00 9 111 92.5 Overall Percentage 92.0 a. The cut value is .500
(Nguồn: Tác giả, 2016)
Kết quả tại Bảng 4.8 cho thấy:
Trong 120 trường hợp đưa ra dự đoán có Sự hài lòng thì mô hình đã dự đoán sai 9 trường hợp, tỷ lệ dự đoán đúng là 92.5%.
Đối với 80 trường hợp dự đoán không có Sự hài lòng thì mô hình đã dự đoán đúng 73 trường hợp, tỷ lệ dự đoán đúng là 91.3%.
Như vậy, tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 92.0%.
4.2.7.4 Phân tích sự khác biệt
a) Sự khác biệt theo giới tính
Các giả thuyết sự khác biệt theo giới tính:
Giả thuyết H1: Không có sự khác biệt về tác động của Sự hài lòng. Kết quả kiểm định T-test như phụ lục
Sig > 5%: nghĩa là không có đủ cơ sở để bác bỏ H1 . Do đó, không tồn tại sự khác biệt về giới tính trong Sự hài lòng.
b) Sự khác biệt theo độ tuổi
Giả thuyết H2: Không có sự khác biệt về tác động của Sự hài lòng theo độ tuổi.
Kết quả phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA) như phụ lục
Sig = 0.000 < 5%: nghĩa là có đủ cơ sở để bác bỏ H2 . Do đó, tồn tại sự khác biệt về độ tuổi trong Sự hài lòng. Trong đó, những người có độ tuổi trên 50 có sự hài lòng cao hơn các nhóm khác.
c) Sự khác biệt theo nghề nghiệp (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các giả thuyết sự khác biệt theo nghề nghiệp:
Giả thuyết H3: Không có sự khác biệt về tác động của Sự hài lòng theo nghề nghiệp.
Kết quả phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA) như phụ lục
Sig = 0.415 > 5%: nghĩa là không có đủ cơ sở để bác bỏ H3 . Do đó, không tồn tại sự khác biệt về nghề nghiệp trong Sự hài lòng.
d) Sự khác biệt theo mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ
Các giả thuyết sự khác biệt theo mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ:
Giả thuyết H2: Không có sự khác biệt về tác động của Sự hài lòng theo mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ.
Kết quả phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA) như phụ lục
Sig= 0.000% < 5%: nghĩa là có cơ sở để bác bỏ H4. Cho thấy có sự khác biệt về mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ đối với Sự hài lòng. Cụ thể, nhóm sử dụng dịch vụ 3 – 5 lần/ tuần và 5 – 7 lần/ tuần có Sự hài lòng cao hơn nhóm sử dụng dịch vụ < 1 lần/ tuần và nhóm 1 – 3 lần/ tuần.