3.5.1.1. Kết quả phân tích tương quan
Mối quan hệ giữa các nhân tố liên quan đến chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty VNPT Kiên Giang được xem xét thông qua việc phân tích hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r tiến đến 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả (bảng 3.29) phân tích hệ số tương quan Pearson thể hiện trong ma trận tương quan được trình bày như sau:
Bảng 3.29: Kết quả phân tích tương quan Pearson
Correlations TT PH HH ĐB PC CLDV Pearson Correlation 1 ,234** ,168** ,206** ,258** ,346** Sig. (2-tailed) ,000 ,008 ,001 ,000 ,000 TT N 250 250 250 250 250 250 Pearson Correlation ,234** 1 ,489** ,370** ,361** ,577** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 PH N 250 250 250 250 250 250 Pearson Correlation ,168** ,489** 1 ,226** ,236** ,406** Sig. (2-tailed) ,008 ,000 ,000 ,000 ,000 HH N 250 250 250 250 250 250 Pearson Correlation ,206** ,370** ,226** 1 ,322** ,509** Sig. (2-tailed) ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ĐB N 250 250 250 250 250 250 Pearson Correlation ,258** ,361** ,236** ,322** 1 ,573** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 PC N 250 250 250 250 250 250 Pearson Correlation ,346** ,577** ,406** ,509** ,573** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 CLDV N 250 250 250 250 250 250
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan cho thấy các thành phần về chất lượng dịch vụ có tương quan tuyến tính với năm biến độc lập và có mức ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng và các biến độc lập ở mức trung bình nên sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình giải thích cho các biến đo lường chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng. Sự tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập theo kết quả phân tích hệ số Pearson là không cao cho ta thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy bội là tương đối thấp.
3.5.1.2. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Sau khi phân tích tương quan, tác giả sẽ tiến hành đánh giá mức độ tác động của năm thành phần (1) Sự tin tưởng, (2) Sự hữu hình, (3) Sự phản hồi, (4) Sự đảm bảo, (5) Chi phí cảm nhận có tác động dương đến chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty VNPT Kiên Giang hay không tác giả sử dụng hàm hồi huy tuyến tính bội với thủ tục chọn biến theo phương pháp ENTER (đồng thời), do mục tiêu của nghiên cứu này là muốn khẳng định tính đúng đắn của mô hình lý thuyết đã đưa ra. Sau khi phân tích hồi quy, tác giả đã tiến hành kiểm tra các giả thuyết của mô hình hồi quy tuyến tính, đặc biệt là giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư, đa cộng tuyến và phương sai thay đổi. Kết quả cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần suất. Có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.990 (tức gần bằng 1). Do đó ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm, các phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn, vì giá trị trung bình (Mean) của phần dư xấp xỉ bằng 0 và phương sai xấp xỉ bằng 1 (xem hình 3.1).
Hình 3.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình 3.2. Đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị ước lượng
Kết quả phân tích hồi quy cũng cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (VIF < 2). Kết quả này cũng tương tự như khi tiến hành phân tích ma trận tương quan cho thấy không có tương quan cao giữa các biến độc lập.
Kiểm tra bằng đồ thị (xem hình 3.2) mô tả mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá
trị ước lượng, ta nhận thấy các phần dư phân bố tương đối đều xung quanh giá trị trung bình. Do vậy, hiện tượng phương sai thay đổi không xuất hiện trong mô hình hồi quy này. Trong nghiên cứu này tác giả không tiến hành kiểm tra giả định về hiện tượng tự tương quan giữa các nhiễu vì dữ liệu nghiên cứu này là dữ liệu khảo sát (dữ liệu chéo điều tra tại một thời điểm) nên hiện tượng tương quan giữa các nhiễu thường không xuất hiện. Như vậy, qua kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính với kết quả là các giả định đều không bị vi phạm. Do đó, các kết quả của mô hình hồi quy là đáng tin cậy.
Sau khi phân tích tương quan, sẽ tiến hành phân tích mô hình hồi quy bội trong nghiên cứu chính thức có dạng:
CLDV = β0 + β1*TT + β2*PH + β3*HH + β4*ĐB + β5*CP + e
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong các bảng 3.30, 3.31, 3.32
Bảng 3.30. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mô hình
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0,753a 0,567 0,558 0,36135 2,169
Nguồn tính toán từ dữ liệu điều tra
Bảng 3.31. Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 41,740 5 8,348 63,931 0,000b
Residual 31,861 244 0,131
1
Total 73,600 249
Nguồn tính toán từ dữ liệu điều tra
Bảng 3.32 . Phân tích hệ số hồi quy
Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficient s Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Toleranc e VIF (Constant) 0,070 0,206 0,337 0,736 TT 0,116 0,041 0,125 2,812 0,005 0,900 1,111 PH 0,239 0,045 0,281 5,380 0,000 0,650 1,537 HH 0,097 0,041 0,113 2,335 0,020 0,754 1,326 ĐB 0,227 0,043 0,246 5,261 0,000 0,813 1,229 PC 0,320 0,045 0,333 7,090 0,000 0,803 1,246 a. Dependent Variable: CLDV
Nguồn tính toán từ dữ liệu điều tra
Để đảm bảo mô hình hồi quy có ý nghĩa thì cần phải thỏa mãn một giả định nữa là các phần dư độc lập lẫn nhau hay nói cách khác không có sự tương quan giữa các phần dư. Phương pháp kiểm định ý nghĩa nhất là kiểm định Dubin – Watson. Nếu hệ số này nằm từ 1<d<3 thì kết luận mô hình không có sự tương quan giữa các phần dư.
Quan sát kiểm định Dubin-Watson của mô hình nghiên cứu ta thấy hệ số Dubin- Watton của mô hình nghiên cứu (bảng 3.30) có giá trị d là 2.168 (lớn hơn 1 và nhỏ 3), do đó có thể kết luận là không có sự tương quan giữa các phần dư.
Kết quả hồi quy tuyến tính (bảng 3.30) có hệ số xác định R2 là 0.567 và hệ số xác
định R2 điều chỉnh là 0.558. Điều này nói lên rằng độ thích hợp của mô hình là 57.8% hay
nói cách khác là 55.8% độ biến thiên của chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng được giải thích chung bởi các biến trong mô hình.
Trong bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 3.31) ta có trị số thống kê F được
tính từ giá trị R2 có giá trị sig rất nhỏ cho thấy sự thích hợp của mô hình hồi qui tuyến tính
với tập dữ liệu phân tích. Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc, mô hình có thể sử dụng được.
Với mức ý nghĩa 5% được chọn trong nghiên cứu này, nếu Sig. < 0,05 thì có thể nói các biến độc lập đều tác động lên biến phụ thuộc. Theo kết quả thực tế khi phân tích cho thấy năm thành phần (1) Sự tin tưởng, (2) Sự hữu hình, (3) Sự phản hồi, (4) Sự đảm bảo, (5) Chi phí cảm nhận có giá trị Sig. < 0.05 có ý nghĩa trong mô hình và có tác động dương (cùng chiều) đến chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng của công ty VNPT Kiên Giang và các thành phần trên sẽ được sử dụng trong phân tích kiểm định tiếp theo.
Như vậy, theo kết quả ở bảng 3.32 thì ta có phương trình 1.1 thể hiện mối liên hệ giữa các yếu tố hình thành nên các thành phần tác động vào sự hài lòng của khách về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng của công ty VNPT Kiên Giang:
CLDV= 0.125*TT + 0.281*PH + 0.113*HH + 0.246*ĐB + 0.333*CP (1.1)
Qua kết quả phân tích hồi quy cho thấy tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Giá trị Beta (Bảng 3.32) cho thấy mức độ ảnh hưởng của năm thành phần tác động đến chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cụ thể: khách hàng đánh giá về thành phần Sự tin tưởng ở mức Beta = 0.125. khách hàng đánh giá về thành phần Sự hữu hình ở mức Beta = 0.113, khách hàng đánh giá về thành phần Sự phản hồi ở mức Beta = 0.281, khách hàng đánh giá về thành phần Sự đảm bảo ở mức Beta = 0.246, khách hàng đánh giá về thành phần Chi phí cảm nhận ở mức Beta = 0.333.