4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.5Phân tích kết quả hồi quy
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ hài lòng của khách hàng, có dạng như sau:
Y = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ hài lòng của khách hàng.
β0,: hằng số hồi quy, hay còn được gọi là hệ số chặn. Đây là chỉ số nói lên giá trị của Y sẽ là bao nhiêu nếu tất cả X cùng bằng 0. Nói cách khác, chỉ số này cho chúng ta biết giá trị của Y là bao nhiêu nếu không có các X.
β1, β2, β3, β4; β5: là các hệ số hồi quy.
X1, X2, X3, X4; X5: là các biến độc lập theo thứ tự: Hữu hình - Năng lực phục vụ, Tin cậy, Cảm thông, Nhân tố sự phù hợp về giá cả, Nhân tố mạng lưới.
Kết quả cho thấy R2 là 0,560 và R2 điều chỉnh là 0,548 cho thấy 54,8% sự biến thiên về mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ của Vinmart+ được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các nhân tố độc lập, còn lại 45,2 % được giải thích bởi các nhân tố chưa được đề cấp đến trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này và sai số ngẫu nhiên. Kết quả này cho thấy các biến độc lập có sự tương quan với nhau.
Bảng 4.2: Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,748a ,560 ,548 ,61367 1,846 a. Predictors: (Constant), ML, CT, GC, TC, HH_NLPV b. Dependent Variable: HL
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 93,322 5 18,664 49,561 ,000b 1 Residual 73,435 195 ,377 Total 166,757 200 a. Dependent Variable: HL b. Predictors: (Constant), ML, CT, GC, TC, HH_NLPV Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardize d
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -,147 ,258 -,570 ,570 HH_NLPV ,467 ,076 ,411 6,154 ,000 ,506 1,975 TC ,062 ,081 ,050 ,766 ,445 ,539 1,856 1 CT ,020 ,076 ,017 ,264 ,792 ,549 1,822 GC ,346 ,069 ,306 4,994 ,000 ,602 1,660 ML ,139 ,072 ,120 1,924 ,056 ,581 1,721 a. Dependent Variable: HL
Mức ý nghĩa 1% (Sig = 0,000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với tập dữ liệu. Hệ số Durbin-Watson = 1,846 < 2 cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan; hệ số VIF của các biến độc lập lần lượt là 1,975; 1,856; 1,822; 1,660; 1,721 đều nhỏ hơn 2, chứng tỏ mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ các hệ số β chuẩn hoá, có kết quả như sau: các nhân tố HH-NLPV và GC có hệ số Sig < 0,05, cho thấy các hệ số hồi quy có ý nghĩa, có tác động lên biến phụ thuộc, có nghĩa là nhân tố HH-NLPV và GC có mối quan hệ tuyến tính với HL. Còn lại là các nhân tố TC, CT, ML có hệ số Sig lần lượt là 0,445; 0,792; 0,056 đều lớn hơn 0,05 vì vậy các nhân tố này không có mối quan hệ tuyến tính với sự hài lòng của
khách hàng với chất lượng dịch vụ của chuỗi hệ thống cửa hàng tiện lợi Vinmart+. Do đó thành phần Tin cậy, Cảm thông và Giá cả không đạt ý nghĩa trong việc thống kê ở mô hình.
Cả 2 nhân tố của thang đo Sự hài lòng đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng tại các cửa hàng tiện lợi Vinmart+ và 2 nhân tố này đều ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng tại Vinmart+ (do hệ số β dương). Nghĩa là, nếu nhận thức của khách hàng về Hữu hình - năng lực phục vụ và Giá cả tăng lên thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên; và ngược lại (khi xem xét sự thay đổi của một nhân tố thì các nhân tố khác được cho là không đổi).
Phương trình hồi quy được xác định:
HL = 0,411*HH-NLPV + 0,306*GC
Trong đó:
HH-NLPV: Hữu hình -Năng lực phục vụ
GC: Giá cả
Để xác định được mức độ quan trọng của HH-NLPV và GC trong mối quan hệ với HL cần dựa vào hệ số β. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số β của nhân tố nào càng lớn thì nhân đó đó có ý nghĩa càng quan trọng đối với sự hài lòng của khác hàng. Ta có thể thấy nhân tố HH-NLPV với hệ số 0,411 có mức độ ảnh hưởng đên sự hài lòng là lớn nhất và tiếp sau đó là nhân tố GC với β= 0,306.
H1(+)
Sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng tại Vinmart+
H2(+)
Bảng 4.3: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết Giả (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
thuyết
Nhân tố Kết quả
H1 Cảm nhận của khách hàng về sự hữu hình và năng lực phục vụ tăng hay giảm thì mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm sẽ tăng hay giảm tương ứng
Chấp nhận
H2 Cảm nhận của khách hàng giá cả tăng hay giảm thì mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm sẽ tăng hay giảm tương ứng
Chấp nhận
H3 Cảm nhận của khách hàng về độ tin cậy tăng hay giảm thì mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm sẽ tăng hay giảm tương ứng
Không chấp nhận
H4 Cảm nhận của khách hàng về sự cảm thông tăng hay giảm thì mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm sẽ tăng hay giảm tương ứng
Không chấp nhận
H5 Cảm nhận của khách hàng về các nhân tố mạng lưới hay giảm thì mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm sẽ tăng hay giảm tương ứng
Không chấp nhận
Từ bảng trên, có thể thấy các giả thuyết H1 và H2 được chấp nhận đồng nghĩa với việc khi tăng những nhân tố này sẽ làm cho mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên. Vì vậy, mô hình nghiên cứu sẽ thay đổi lại như sau:
Hình 4.1. Mô hình nghiên cứu chính thức Giá cả
Hữu hình-Năng lực phục vụ