2. Cam kết tốc độ truy cập Internet quốc tế
2.2.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bộ
Theo phân tích EFA phần trên, hai thành phần đáp ứng và đồng cảm của mơ hình SERVQUAL gộp lại thành một thành phần do chúng khơng đạt được giá trị phân biệt. Do vậy, mơ hình lý thuyết được hiệu chỉnh lại cho phù hợp với chất lượng dịch vụ dịch vụ chăm sĩc khách hàngvà để thực hiện kiểm nghiệm tiếp theo.
Hình 5: Mơ hình nghiên cứu đã được điều chỉnh
Một số giả thuyết khi tiến hành nghiên cứu mơ hình hiệu chỉnh:
Các giả thuyết H1.1, H1.3, H1.5, được giữ như cũ.
Giả thuyết H2: Thành phần đáp ứng & đồng cảm được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thỏa mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần đáp ứng & năng lực phục vụ và sự thỏa mãn của khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều.
Ta cĩ phương trình hồi quy tuyến tính như sau: TMi = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4+ ei
Trong đĩ:
TMi: giá trị sự thỏa mãn của quan sát thứ i. Fpi: biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i. β k: hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k. ei: sai số của phương trình hồi quy.
Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến cĩ tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy. Theo ma trận hệ số tương quan, biến phụ thuộc cĩ quan hệ tương quan tuyến tính với 4 biến độc lập. Trong đĩ, hệ số tương quan giữa thỏa mãn với đáp ứng và đồng cảm là cao nhất 0,543, hệ số tương quan giữa thỏa mãn và phục vụ là thấp nhất 0,044, hệ số tương quan giữa thỏa mãn và tin cậy là 0,465 tỉ lệ khá thấp và hệ số tương quan giữa thỏa mãn và hữu hình là tương đối thấp 0,138 . Như vậy cĩ thể nĩi rằng các biến độc lập này cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho sự thỏa mãn dịch vụ. Tuy nhiên, giữa các biến độc lập cũng cĩ quan hệ với
H1.3 H2 H1.1 H1.5 Phục vụ Tin cậy Đồng cảm+ Đáp ứng Hữu hình Sự thỏa mãn của khách hàng
nhau mặc dù hệ số tương quan khơng lớn lắm. Chúng ta khơng phải lo ngại điều này vì ở phần kiểm tra đa cộng tuyến bên dưới sẽ xác định xem các biến được giữ lại trong mơ hình hồi quy tuyến tính cĩ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến (Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta dùng hệ số xác định R2 điều chỉnh. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.338 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 33,8%. Nĩi cách khác, khoảng 33,8% khác biệt của mức độ thỏa mãn quan sát cĩ thể được giải thích bởi sự khác biệt của 4 thành phần tin cậy, thành phần đồng cảm và đáp ứng, thành phần phục vụ, thành phần hữu hình.
Bảng 19: Mơ hình tĩm tắt sử dụng phương pháp Enter
Mơ hình R R2 R2 điều
chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin - Waston
1 .595 .354 .338 .54079 1.893
(Nguồn: Số liệu điều tra 03/2012)
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình ta sử dụng các cơng cụ kiểm định F và kiểm định t.
Gỉa thiết:
H0: β1 = β2 = β4 = β3 = β4 = 0 hay các biến độc lập trong mơ hình khơng thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
H1: βi # 0: cĩ ít nhất một biến độc lập trong mơ hình giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Nếu trong kiểm định F ta thu được giá trị Sig > .05: chấp nhận giả thiết H0.
Nếu trong kiểm định F ta thu được giá trị Sig < .05: bác bỏ giả thiết H0.
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa. 1 Hồi quy 24.886 4 6.222 21.274 .000a Dư 45.330 155 .292 Tổng 70.216 159
(Nguồn: Số liệu điều tra 03/2012)
Trị thống kê F được tính từ giá trị R Square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. = .000 rất nhỏ cho thấy ta sẽ an tồn khi bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và cĩ thể sử dụng được.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình cĩ ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Để kiểm tra mơ hình trên cĩ hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng, ta dựa vào hai cơng cụ: độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Độ chấp nhận của biến Tolerance của một biến nhỏ, thì nĩ gần như một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá, và đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hệ số phĩng đại VIF thực tế là nghịch đảo của độ chấp nhận. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 21: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy
Tolerance VIF (Constant) F1 .725 1.380 F2 .984 1.016 F3 .728 1.374 F4 .994 1.006
(Nguồn: Số liệu điều tra 03/2012)
Dựa vào bảng kết quả trên ta cĩ được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mơ hình đều cĩ giá trị cao, đều lớn 0,1 (cụ thể là .725, .984, .728, .994), giá trị VIF nhỏ (chưa đến 10) nên hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khĩ xảy ra. Đồng thời như trình bày ở trên về hiện tượng tương quan giữa các biến ta kết luận rằng mơ hình dự đốn trên cĩ thể được chấp nhận.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 160 và số biến độc lập là 4, ta thấy cĩ giá trị Durbin – Waston 1,893 nằm trong khoảng 1,6 đến 2,6 đều này chứng tỏ các biến khơng cĩ hiện tượng tự tương quan.
Xây dựng phương trình hồi qui tuyến tính
Phân tích hồi qui bội được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm: về “đồng cảm + đáp ứng”, “phục vụ”, “tin cậy”, “hữu hình” và phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter). Qua phân tích số liệu ta thu được bảng sau:
Bảng 22: Phân tích hồi quy
Mơ hình Hệ số khơng chuẩn hĩa Hệ số chuẩn hĩa T Mức ý nghĩa Thống kê cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) .396 .440 .370 F1 .435 .080 .412 5.428 .000 .725 1.380 F2 .047 .058 .052 .795 .428 .984 1.016 F3 .289 .088 .248 3.273 .001 .728 1.374 F4 .123 .082 .097 1.501 .135 .994 1.006
a. Biến phụ thuộc: thỏa mãn dịch vụ
(Nguồn: Số liệu điều tra 03/2012)
Như vậy dựa vào bảng trên ta cĩ phương trình hồi qui thể hiện mối quan hệ giữa
thỏa mãn với dịch vụ đồng cảm + đáp ứng, phục vụ, tin cậy, hữu hình, được thể hiện qua đẳng thức sau: TM = 0,396 + 0.412 F1 + .047F2 + 0,248F3 + .123F4 + e Trong đĩ: TM: sự thỏa mãn của khách hàng. F1: thỏa mãn vì đồng cảm và đáp ứng. F2: thỏa mãn vì phục vụ.
F3: thỏa mãn vì tin cậy.
F4: thỏa mãn vì phương tiện hữu hình. e: Sai số ước lượng.
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hưởng tỉ lệ thuận với sự thỏa mãn của khách hàng.
• β0 = 0,396: phản ánh khi mức độ thỏa mãn đối với F1, F2, F3, F4 bằng 0 thì mức độ thỏa mãn chung trong vấn đề chăm sĩc khách hàng của cơng ty bằng 0,396.
• β1 = 0,412: phản ánh khi mức độ thỏa mãn về F1 của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì TM sẽ tăng lên 0,412 đơn vị.
• β2 = 0,047: phản ánh khi mức độ thỏa mãn về F2 của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì TM sẽ tăng lên 0,047 đơn vị.
• β3 = 0,248: phản ánh khi mức độ thỏa mãn về F3 của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì TM sẽ tăng lên 0,248 đơn vị.
• β4 = 0,123: phản ánh khi mức độ thỏa mãn về F3 của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì TM sẽ tăng lên 0,123 đơn vị.
Trong bốn thành phần đo lường sự thỏa mãn nêu trên, chỉ cĩ 2 thành phần cĩ ảnh hưởng đáng kể đến mức độ thỏa mãn của khách hàng, đĩ là thành phần đáp ứng + đồng cảm và thành phần tin cậy (với mức ý nghĩa sig < 0.05). Hai thành phần cịn lại, thành phần phục vụ (Sig bằng 0,428) và thành phần hữu hình (Sig bằng 0,135) đều cĩ mức ý nghĩa lớn hơn 5% nên cả hai thành phần này khơng ảnh hưởng đáng kể đến mức độ thỏa mãn của khách hàng. Tức là, ta chỉ chấp nhận 2 trong số 4 giả thuyết đã đặt ra, đĩ là giả thuyết H1.1 và H2.
• H1.1: Thành phần tin cậy được khách hàng đánh giá càng nhiều thì sự thỏa mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần tin cậy và sự thỏa mãn của khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều.
• H2: Thành phần đáp ứng & đồng cảm được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thỏa mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần đáp ứng & năng lực phục vụ và sự thỏa mãn của khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều.
Như vậy, phương trình hồi quy tuyến tính được viết lại như sau:
TM = 0,396 + 0.412 F1 + 0,248F3 + e
Hay phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn cĩ dạng như sau:
TM = 0.412F1 + 0.248F3
Hệ số Beta của thành phần đồng cảm + đáp ứng lớn hơn hệ số Beta của thành phần tin cậy tương đối nhiều. Do vậy, đối với chất lượng dịch vụ chăm sĩc khách hàng thì
thành phần đồng cảm + đáp ứng cĩ tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng nhiều hơn thành phần tin cậy một lượng tương đối lớn.