- Sử dụng năng lượng tái tạọ
4.2.4.2.Phân tích hồi quy
1. ðộ tin cậy và Chất lượng ñiện 2 Cơ sở vật chất
4.2.4.2.Phân tích hồi quy
Các biến TINCAYCHATLUONG- ðộ tin cậy và chất lượng ñiện; CSVC- Cơ sở vật chất; THUANTIEN- Sự thuận tiện; PHUCVU- Năng lực phục vụ và DONGCAM- Sự ñồng cảm là các biến ñộc lập được đưa vào phân tích hồi quy, phương pháp ñưa tất cả các biến vào một lượt (Enter). Biến phụ thuộc của mơ hình hồi quy là biến HAILONG- Sự hài lịng của khách hàng doanh nghiệp được rút ra từ kết quả phân tích nhân tố.
ðộ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội sẽ được ñánh giá thông qua hệ số R2 ñiều chỉnh từ R2
, R2 điều chỉnh khơng nhất thiết tăng lên khi nhiều biến ñược thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp ñược sử dụng cho tình
huống hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2
.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số xác ñịnh R2 = 0,714 và hệ số R2 ñiều chỉnh = 0,708, nghĩa là sự phù hợp của mơ hình là 70,8% hay mơ hình đã giải thích được 70,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng, 29,2% còn lại do các yếu tố ngồi mơ hình giải thích. Như vậy, kết quả của dữ liệu thu thập được giải thích khá tốt cho mơ hình.
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson 1 0,845a
0,714 0,708 0,540 1,843
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu ñiều tra thực tế, tháng 5/2012)
Hệ số Durbin-Watson ñạt 1,843 (1< Durbin-Watson < 3) do đó trong mơ hình khơng có sự tương quan giữa các phần dư. Như vậy mơ hình nghiên cứu là phù hợp.
Kiểm ñịnh F sử dụng trong phân tích phương sai là phép kiểm ñịnh giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định F xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (sự hài lịng khách hàng) với toàn bộ tập hợp của các biến ñộc lập. Giả thuyết Ho là β1=β2=β3=β4=β5=0
Kết quả phân tích phương sai Anova cho thấy giá trị kiểm định F = 114,433 với Sig. = 0,000<0,005 vậy nên giả thuyết Ho bị bác bỏ ñưa ñến kết luận là các biểu hiện trong mơ hình có thể giải thích được biến thiên của sự hài lòng khách hàng với mức ý nghĩa 5%, do đó tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến HAILONG với ít nhất một trong các biến TINCAYCHATLUONG, CSVC, THUANTIEN, PHUCVU, DONGCAM, nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Bảng 4.8. Bảng phân tích phương sai ANOVA Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Sig. Hồi quy 167,115 5 33,423 114,433 .000a Residual 66,885 229 0,292 1 Tổng 234,000 234 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu ñiều tra thực tế, tháng 5/2012)
ðồ thị phân tán Scatterplot (Phụ lục 8) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nàọ Như vậy, phương sai của phần dư của mơ hình hồi quy khơng đổị
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu ñồ tần số Histogram ñể khảo sát phân phối của phần dư. Kết quả phân tích (Phụ lục 8) cho thấy giá trị Mean rất nhỏ (gần bằng 0) và ñộ lệch chuẩn Std. Deviation = 0,989 xấp xỉ 1 như vậy phần dư có phân phối gần như phân phối chuẩn. Giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bộị
Bảng 4.9. Tóm tắt các hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã
chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến
Mơ hình B Sai số chuẩn Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) -4.797E-17 0,035 0,000 1,000 TINCAYCHATLUONG 0,654 0,35 0,654 18,509 0,000 0,572 1,747 CSVC 0,161 0,035 0,161 4,545 0,000 0,974 1,026 THUANTIEN 0,372 0,035 0,372 10,517 0,000 0,862 1,160 PHUCVU 0,343 0,035 0,343 9,713 0,000 0,882 1,133 1 DONGCAM 0,070 0,035 0,070 1,993 0,047 0,995 1,004
Hiện tượng ña cộng tuyến giữa các biến ñộc lập có ảnh hưởng khơng đáng kể vì độ chấp nhận Tolerance lớn và giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) thấp nhỏ hơn 10.
Phương trình hồi quy có dạng như sau:
HAILONG= 0,654*TINCAYCHATLUONG + 0,161*CSVC + 0,372*THUANTIEN + 0,343*PHUCVU + 0,070*DONGCAM
Theo phương trình hồi quy này thì cả 5 nhân tố trong mơ hình đều có ảnh hưởng dương đến sự hài lịng của khách hàng, tức là có mối quan hệ đồng biến với sự hài lòng của khách hàng. Các biến trong mơ hình đều có mức ý nghĩa sig < 0,05 nên các biến này ñều ñạt tiêu chuẩn chấp nhận và mơ hình sử dụng là phù hợp.