3. Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ tại rạp CinestarH uế
3.4. Phân tích tương quan và hồi quy
3.4.1. Phân tích tương quan
Bảng 2.19. Phân tích tương quan Pearson
F_HU F_GC F_NV F_BH F_TT F_CLDV Chất lượng dịch vụ Tương quan Pearson 0,690 0,240 0,546 0,576 0,214 1,000 Sig,(2-tailed) 0,000 0,003 0,000 0,000 0,008 N 155 155 155 155 155 155
Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là F_CLDV và các biến độc lập là F_HU, F_GC, F_NV, F_BH, F_TT có mối tươngquan vớinhau, giá trịSig. < 0,05 cho thấysự tương quan này là có ý nghĩa về mặt thống kê, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Chất lượng dịch vụ” và các biến độc lập còn lại khá cao, 5 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim CinestarHuế.
3.4.2. Phân tích hồiquy
Sau khi xem xét mức độ tươngquan giữacác biến,mô hình lý thuyếtphù hợpcho nghiên cứu gồm biến quan sát và đánh giá chung chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim Cinestar Huế.Trongđó,Chất lượngdịchvụ “F_CLDV”là biếnphụthuộc,các biếncòn lại là biến độc lập. Mô hình hồiquy xây dựng nhưsau:
F_CLDV = β1+ β2F_HU + β3F_GC + β4F_NV + β5F_BH + β6F_TT Trong đó:
β: Là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập
F_CLDV: Giá trị của biến phụ thuộc “Đánh giáchung chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim Cinestar Huế”
F_HU: Giá trị biến độc lập “Hìnhảnh, uy tín thương hiệu” F_GC: Giá trị biến độc lập “Giá cả sản phẩm”
F_NV: Giá trị biến độc lập “Nhân viên PVKH” F_BH:Giá trị biến độc lập “Hoạt động bán hàng”
F_TT: Giá trị biến độc lập “Trưng bày sản phẩm, thiết kế không gian” Các giả thuyết của mô hình hồi quy được điều chỉnh như sau:
- Giả thuyếtH1: Nhóm yếutố “Hìnhảnh, uy tín thương hiệu”cóảnh hưởng tích cực đếnchất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim CinestarHuế.
- GiảthuyếtH2: Nhóm yếutố “Giácảsảnphẩm”cóảnh hưởngtích cực đếnchất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim CinestarHuế.
- GiảthuyếtH3: Nhóm yếutố “NhânviênPVKH”cóảnh hưởngtích cực đếnchất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim CinestarHuế.
- Giảthuyết H4: Nhóm yếutố “Hoạt độngbánhàng”có ảnh hưởngtích cực đến chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim CinestarHuế.
Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào cùng lúc(Phươngpháp Enter) cho thấymô hình hồiquy thích hợpsửdụng đểkiểm định mô hình lý thuyết. Bảng 2.20. Tóm tắt mô hình Mô hình tóm tắt Mô hình HệsốR HệsốR2 HệsốR2 hiệu chỉnh Sai sốchuẩn
của ướclượng
Durbin-Watson
1
0,790a 0,625 0,612 0,44302 1,896
a. Các yếu tốdự đoán : (Hằng số), F_TT, F_HU, F_GC, F_NV, F_BH
b. Biến phụthuộc: F_CLDV
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Bảng 2.21. Phân tích phương sai ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 48,662 5 9,732 49,588 0,000b Phần dư 29,243 149 0,196 Tổng 77,905 154 a. Biến phụthuộc: F_CLDV b. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số), F_TT, F_HU, F_GC, F_NV, F_BH
(Nguồn: Kết quả điềutra xử lý số liệu SPSS)
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Khi xây dựng xong 1 mô hình hồi quy tuyến tính ta xem xét sự phù hợpcủa mô hìnhđối với tập dữ liệu qua giá trị R square (sự phù hợp này chỉ thể hiện giữa mô hình bạn xây dựng với tập dữ liệu mẫu) để suy diễn cho mô hình thực của tổng thể thì kiểm định F sẽ giúp ta làm điều đó.
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p-value (Sig.) = 0,000 < 0,05, như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể. Hơn nữa, R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,612 = 61,2%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 61,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 61,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Như vậy, có thể xem mô hình này có giá trị giải thích ở mức độ cao.
Bảng 2.22. Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa Thống kê student Mức ý nghĩa Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta T VIF Hằng số -0,917 0,362 -2,534 0,012 F_HU 0,548 0,068 0,488 8,083 0,000 0,691 1,447 F_GC 0,162 0,057 0,146 2,842 0,005 0,959 1,043 F_NV 0,193 0,054 0,214 3,553 0,001 0,695 1,439 F_BH 0,184 0,063 0,186 2,934 0,004 0,627 1,595 F_TT 0,182 0,069 0,136 2,626 0,010 0,944 1,059
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệuSPSS)
Hồiquy không có nhân tốnào bịloạibỏdo sig. kiểm địnht củatừngbiến độclập đềunhỏ hơn0,05; chứngtỏcác biến độclậpnàyđềucó ý nghĩathốngkê trong mô hình. Kếtquảphân tích hồiquy theophươngpháp Enterởbảngcho thấyhiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình với các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗibiến lớn hơn 1,000 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252). Trong mộtsốtài liệukhácđưarađiềukiệnVIF < 4 là thỏamãnđiềukiện. Nhìn vào kết quả hồi quycho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2 nêncó
thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra.
Dựa vào hệ số betachuẩn hóa, có thể viết lại phương trình hồi quy như sau:
F_CLDV = (-0,917) + 0,488 F_HU + 0,146 F_GC + 0,214 F_NV + 0,186 F_BH + 0,136 F_TT
Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim Cinestar Huế, ta có thể nhận thấy mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố thứ tự như sau: “Hình ảnh, uy tín thương hiệu”; “Giá cả sản phẩm”; “Nhân viên PVKH”; “Hoạt động bán hàng”; “Trưng bày, thiết kế không gian”.
Kết quả kiểm định sau hồi quy cho thấy có 5 yếu tố tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc “Đánh giá chung chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim Cinestar Huế” là “Hình ảnh, uy tín thương hiệu”; “Giá cả sản phẩm”; “Nhân viên PVKH”; “Hoạt động bán hàng”; “Trưng bày sản phẩm, thiết kế không gian”.
Trong đó, “Hìnhảnh, uy tín thương hiệu” là yếu tố có sự tác động mạnh nhất và “Trưngbày sảnphẩm,thiếtkếkhônggian”là yếutốtácđộng yếunhất.
3.5. Kiểm định sự khác biệt về chất lượng dịch vụ tại rạp chiếu phim Cinestar Huế theo các đặc điểm mẫu nghiên cứu