CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ
5.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy và độ giá trị, theo như các nghiên cứu về CSI khác, cần phải tiến hành kiểm nghiệm độ phù hợp của mơ hình bằng lý thuyết SEM (Structural Equation Modeling) rồi cuối cùng sẽ tiến hành phân tích mơ hình hồi quy cĩ cấu trúc để xem xét đồng thời tất cả các mối tương quan nhân quả của mơ hình. Tuy nhiên, do hạn chế của một luận văn tốt nghiệp đại học, sinh viên chưa được trang bị đầy đủ kiến thức nền về lý thuyết SEM, do đĩ sinh viên chỉ tiến hành phân tích mối tương quan nhân quả của: Hình ảnh thương hiệu, chất lượng mong đợi, chất lượng cảm nhận lên yếu tố Mức độ hài lịng bằng phương pháp hồi quy tuyến tính. Đây cũng là một hạn chế của luận văn.
Mục tiêu của việc phân tích này là xem xét tác động của ba biến nguyên nhân (Hình ảnh thương hiệu, chất lượng mong đợi, chất lượng cảm nhận) lên biến kết quả (Mức độ hài lịng). Từ dĩ nhận diện ra được những yếu tố ảnh hưởng lên sự hài lịng của khách hàng và đề xuất các biện pháp nâng cao sự hài lịng của người tiêu dùng đối với dịch vụ của nhà cung cấp.
Do thực tế của mơ hình là các biến nguyên nhân khơng phải là những biến độc lập, nên khi phân tích bằng phương pháp hồi quy tuyến tính cĩ thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến (Multicolinearity).
Đa cộng tuyến làm sai lệch giá trị r2 và các hệ số hồi quy. Với SPSS, chúng ta cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng việc xem xét hệ số Tolerance hoặc VIF. Nếu chỉ số VIF <2 thì kết quả phân tích hồi quy là tốt, nếu VIF <3 thì kết quả phân tích hồi quy vẫn cĩ thể chấp nhận được, nếu VIF>3 cĩ nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến diễn ra mạnh, kết quả phân tích hồi quy là khơng thể sử dụng được.
Kết quả phân tích hồi quy giữa các biến nguyên nhân và mức độ hài lịng như sau:
Bảng 5.14: Phân tích hồi quy- Model Summary với biến phụ thuộc là mức độ hài lịng
Model Summary (b)
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate F Sig
1 ,654(a) ,428 ,422 ,96950 64,402 0,000
a Predictors: (Constant), Chat luong cam nhan TB, Chat luong mong doi TB, Hinh anh thuong hieu TB
b Dependent Variable: Chi so hai long TB
Bảng trên đưa ra mơ hình hồi quy đa biến giữa các biến nguyên nhân và chỉ số hài lịng. Hệ số R thể hiện độ tương quan giữa kết hợp của các biến nguyên nhân (Chất lượng mong đợi, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu) với biến kết quả (Chỉ số hài lịng).
Ngồi ra, dựa vào hệ số quyết định (coefficient of determination) R2 (R Square) từ bảng trên cho thấy: kết hợp của các biến nguyên nhân (Chất lượng mong đợi, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu) đã giải thích được 42,8% độ lệch trong biến kết quả (chỉ số hài lịng).
Kết quả thống kê cho thấy giá trị tổng bình phương hồi quy (Regression- Sum of Square) là 181,601 và giá trị F= 64,402 cũng như p(sig.)=0,000 (nhỏ hơn 0,05) chứng tỏ mơ hình hồi quy này là quan trọng về mặt thống kê. Hay nĩi cách khác là cĩ mối quan hệ tuyến tính giữa kết hợp của các biến nguyên nhân (Chất lượng mong đợi, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu) với biến kết quả (Chỉ số hài lịng).
Luận văn sẽ tiếp tục xem xét thêm các thơng số cho phương trình hồi quy từ bảng sau:
Bảng 5.15: Các thơng số của phương trình hồi quy với biến quả là Chi so hai long
Coefficients(a)
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B ErrorStd. Beta Tolerance VIF
(Constant) 2,152 ,630 3,414 ,001
Hinh anh
thuong hieu TB ,301 ,041 ,363 7,328 ,000 ,903 1,108
Chat luong
mong doi TB -,173 ,067 -,127 -2,585 ,010 ,925 1,081
Chat luong cam
nhan TB ,462 ,046 ,491 10,060 ,000 ,930 1,075
a Dependent Variable: Chi so hai long TB
Nhận thấy, chỉ số VIF của cả 3 yếu tố đều chấp nhận được (bé hơn 2), điều đĩ cho thấy là hiện tượng đa cộng tuyến diễn ra yếu và ảnh hưởng khơng đáng kể lên các hệ số hồi quy.
Kết quả thống kê chỉ số Beta cho thấy, trong ba yếu tố nguyên nhân, chất lượng cảm nhận là yếu tố cĩ tác động tích cực nhất lên yếu tố chỉ số hài lịng (B=0,462). Kế đến là yếu tố hình ảnh thương hiệu cũng cĩ tác động tích cực lên lên yếu tố chỉ số hài lịng (B=0,301). Chỉ cĩ yếu tố Chất lượng mong đợi là cĩ tác động tiêu cực lên yếu tố chỉ số hài lịng, tuy nhiên tác động này cũng khơng mạnh (B= -0,173). Phương trình hồi quy dự đốn cho mối quan hệ này cĩ dạng như sau:
Kết quả này cho chúng ta thấy rằng để tăng cường sự hài lịng của người tiêu dùng một cách hiệu quả nhất, các NCCDV nên đầu tư vào việc tăng cường chất lượng dịch vụ mang lại cho người tiêu dùng bằng việc đáp ứng ngày càng cao hơn các nhu cầu của người tiêu dùng và làm giảm khoảng cách giữa dịch vụ mong đợi và dịch vụ cảm nhận của khác hàng. Theo kết quả của nghiên cứu, để nâng cao chất lượng dịch vụ, các NCCDV cần:
• Đào tạo đội ngũ nhân viên giỏi, cĩ kỹ năng giao tiếp tốt, lịch sự, nhã nhặn với khách hàng, dễ chiếm được cảm tình của khách hàng.
• Tăng cường độ phản hồi bằng cách giải quyết mọi khiếu nại, thắc của khách hàng một cách nhanh chĩng và hiệu quả, tận tâm hướng dẫn khách hàng khi họ gặp sự cố.
• Cam kết việc tính giá cước một cách chính xác nhất.
• Đảm bảo tuyệt đối các thơng tin mang tính riêng tư của khách hàng (Thơng tin, nội dung cuộc gọi, tin nhắn; thơng tin cá nhân…)
Ngồi ra, để nâng cao sự hài lịng của khách hàng, việc xây dựng và quảng bá hệ thống hình ảnh thương hiệu của các nhà cung cấp cũng khá quan trọng. Việc tạo được danh tiếng, sự uy tín, gây ấn tượng và xây dựng được lịng tin đối với người tiêu dùng sẽ nâng cao được hình ảnh thương hiệu của nhà cung cấp. Điều này đặc biệt cĩ ý nghĩa đối với các NCCDV vừa mới ra đời như EVN Telecom hay HT mobile.