Ở phú lúc 11 là kêt quạ xét môi tương quan giữa mức hài lòng chung với 25 biên còn lái (đã bỏ bớt ba biên C8.8; C8.9; C8.10 do có N nhỏ và lối bỏ hai biên C8.29; C8.30 sau khi xét đoơ tin caơy qua heơ sô Conbrach Alpha). Vieơc xét môi tương quan ở trường hợp này được sử dúng phương pháp dùng heơ sô tương quan Pearson. Mức ý nghĩa Sig có giá trị từ 0 đên 1, khi Sig đát giá trị nhỏ (từ 0 đên 0.05 ta nói hai biên có lieđn heơ với sai sô nhỏ hơn 5%).
Kêt quạ cho thây có sự lieđn heơ giữa các biên với mức hài lòng toơng quát. Bađy giờ vieơc phađn tích hoăi quy boơi đeơ xem xét môi tương quan tuyên tính giữa 25 biên đoơc laơp tređn với biên phú thuoơc là “mức hài lòng toơng quát”. Mođ hình hoăi quy sẽ cho biêt biên phú thuoơc là sự hài lòng toơng quát cụa khách hàng bị ạnh hưởng chụ yêu bởi những biên đoơc laơp nào, và đađy cũng là moơt phương pháp khác có theơ áp dúng đeơ đánh giá taăm quan trĩng cụa các biên ạnh hưỏng đên sự hài lòng cụa khách hàng nhaỉm có bieơn pháp khaĩc phúc và cại tiên.
Vieơc phađn tích hoăi quy boơi tiên hành baỉng phương pháp chĩn biên từng bước (stepwise selection). Sau những bước chĩn ta có kêt quạ như sau:
Bạng 5.19: Coefficients.
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B ErrorStd. Beta t Sig. Collinearity Statistics Tolerance VIF 2 (Constant) .132 .435 .303 .764
Tính naíng thực tê cụa hàng hóa luođn đúng với các tính naíng ghi tređn thođng sô kỹ thuaơt (C6)
.617 .123 .630 5.030 .000 .844 1.185
Nhađn vieđn cođng ty có khạ naíng làm vieơc
thực tê rât tôt (C21) .301 .115 .329 2.628 .014 .844 1.185
Ta có phương trình hoăi quy như sau: C9 = 0.132 + 0.617*C6 + 0.301*C21 Kieơm định mođ hình.
Cođng vieơc kieơm định sẽ bao goăm vieơc kieơm định sự đa coơng tuyên (sự tương quan giữa các biên đoơc laơp), kieơm định sự phù hợp cụa mođ hình với dữ lieơu mău và kieơm định sự phù hợp cụa mođ hình với toơng theơ.
• Kieơm định sự đa coơng tuyên.
Vieơc kieơm định sự đa coơng tuyên giữa các biên đoơc laơp được xác định baỉng giá trị VIF. Khi VIF có giá trị lớn hơn 10 đó là dâu hieơu cụa hieơn tượng đa coơng tuyên
[Hoàng Trĩng - Chu Nguyeên Moơng Ngĩc_2005]. Ở bạng tređn, với giá trị VIF =
1.185 (nhỏ hơn 10 rât nhieău) chứng tỏ khođng có hieơn tượng đa coơng tuyên giữa hai biên đoơc laơp trong mođ hình hoăi quy và ta có theơ yeđn tađm raỉng sự tương tác giữa hai biên đoơc laơp trong mođ hình hoăi quy là khođng đáng keơ đeơ có theơ ạnh hưởng đên sự biên thieđn cụa biên phú thuoơc (mức hài lòng toơng quát).
• Kieơm định sự phù hợp cụa mođ hình với dữ lieơu mău.
Mức đoơ phù hợp cụa mođ hình hoăi quy boơi với dữ lieơu mău là mức đoơ phù hợp cụa mođ hình giữa những biên đoơc laơp trong mođ hình với biên phú thuoơc tương quan tuyên tính theo sự xác định cụa mođ hình, mức đoơ này được đánh giá bởi giá trị R bình phương đieău chưnh ( Adjusted R Square).
Bạng 5.20: Model Summary.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .760 .577 .561 .63
2 .818 .669 .642 .57
Ở bạng tređn ta thây giá trị Adjusted R Square ở Model 2 là 0.642, đieău này được hieơu là mođ hình hoăi quy tuyên tính boơi tređn có mức đoơ phù hợp khoạng 64.2% so với dữ lieơu mău. Hay nói cách khác là có 64.2% sự khác bieơt cụa mức đoơ hài lòng toơng quát cụa khách hàng được giại thích bởi sự khác bieơt veă hai yêu tô là “tính naíng thực tê cụa hàng hóa đúng với các tính naíng tređn thođng sô kỹ thuaơt” và “nhađn vieđn cođng ty có khạ naíng làm vieơc thực tê rât tôt”.
• Kieơm định đoơ phù hợp cụa mođ hình với toơng theơ.
Kieơm định đoơ phù hợp cụa mođ hình với toơng theơ là kieơm định xem biên phú thuoơc có lieđn heơ tuyên tính với toàn boơ taơp hợp các biên đoơc laơp hay khođng. Hai tieđu chí đeơ xem xét kieơm định này là giá trị F và mức ý nghĩa (sig) cụa F. Giá trị F càng lớn và sig càng nhỏ thì mođ hình càng phù hợp.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 2
Regression 16.508 2 8.254 25.256 .000
Residual 8.170 25 .327
Total 24.679 27
Ở bạng ANOVA tređn ta thây F = 25.256 và sig = 0.000(e), với mức ý nghĩa sig rât nhỏ, như vaơy chứng tỏ mođ hình phù hợp với toơng theơ.
Ý nghĩa phương trình hoăi quy.
Phương trình tređn cho thây hai yêu tô “các tính naíng thực tê cụa hàng hóa đúng với các tính naíng ghi tređn thođng sô kỹ thuaơt” và “nhađn vieđn có khạ naíng làm vieơc thực tê rât tôt” có theơ lý giại tôt nhât cho sự hài lòng cụa khách hàng. Tuy kêt quạ xử lý cụa phaăn meăm SPSS chư cho ra hai biên trong mođ hình hoăi quy nhưng hai biên đó sẽ nói leđn nhieău đieău trong dịch vú cụa cođng ty. Tính naíng hàng hóa đúng với các tính naíng ghi tređn thođng sô kỹ thuaơt vừa phạn ánh veă chât lượng cụa hàng hóa vừa phạn ánh sự tin caơy. Rõ ràng khi hàng hóa được nieđm yêt đúng với các tính naíng thực cụa nó cũng có nghĩa là chât lượng hàng hóa được đạm bạo và cũng là moơt sự đáng tin caơy veă những gì mà cođng ty đã quạng cáo, đã nieđm yêt tređn sạn phaơm cụa mình. Nhađn vieđn có khạ naíng làm vieơc thực tê rât tôt cũng là yêu tô rât quan trĩng, làm vieơc tôt cũng được hieơu là tât cạ các cođng vieơc phúc vú khách hàng tôt, keơ cạ các cođng vieơc haơu mãi. Tôt cũng có nghĩa là thành thực với khách hàng, có khạ naíng giại quyêt tôt các vân đeă cho khách hàng, khách hàng chư có theơ nói raỉng nhađn vieđn cođng ty làm vieơc thực tê tôt khi hĩ có sự hài lòng nhât định veă các nhađn vieđn. Vaơy, có theơ kêt luaơn raỉng phương trình hoăi quy tređn là rât phù hợp khi xét theo các tieđu chí đánh giá và cạ khi xét theo ý nghĩa thực tê. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});