- Nhóm khách hàng là nhà xuất nhập khẩu tập trung phần lớn ở các trung tâm thương mại đô thị lớn Nhóm khách hàng này nhiều và rất đa dang song khố
2.8.Phân tích sự ảnh hưởng của bốn yếu tố chất lượng dịch vụ vận tải đa phương thức đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tạ
Vietranstimex
Sau khi đã đo lường mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và có đủ cơ sở để khẳng định cả 4 biến độc lập đều có thể đưa vào mô hình hồi quy bội, ta tiến hành hồi quy sự hài lòng của khách hàng đồng thời sử dụng hệ số tương quan tuyến tính R ( Pearson Corelation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa bốn yếu tố cấu thành nên thang đo chất lượng dịch vụ vận tải đa phương thức tại Vietranstimex với sự hài lòng của khách hàng như thế nào. (Xem Phụ lục)
Kết quả kiểm định cho thấy có mối tương quan dương giữa bốn yếu tố đo lường chất lượng dịch vụ tại Vietranstimex và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức tại đây. Cụ thể là các giá trị Sig đều rất nhỏ (0,000) do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Kiểm định các giả thuyết chúng ta có kết quả sau:
H1 : Có mối quan hệ dương giữa sự hài lòng về yếu tố "Nguồn lực" và sự hài lòng chung khi sử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức.
H2 : Có mối quan hệ dương giữa sự hài lòng về yếu tố "Kết quả" và sự hài lòng chung của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức.
H3 : Có mối quan hệ dương giữa sự hài lòng về yếu tố "Quá trình" và sự hài lòng chung của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức.
H4 : Có mối quan hệ dương giữa sự hài lòng về yếu tố “Quản lý" và sự hài lòng chung của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức.
Mô hình đã cho thấy rằng mối quan hệ giữa sự hài lòng về chất lượng dịch vụ của Vietranstimex một phần nào cũng giải thích được sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tại Vietranstimex. Vấn đề đặt ra là mức độ giải thích này là bao nhiêu? Yếu tố nào của chất lượng dịch vụ vận tải đa phương thức quyết
định nhất đến sự hài lòng chung của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tại Vietranstimex? Và sự ảnh hưởng của mỗi yếu tố chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng là bao nhiêu?... Với các câu hỏi đặt ra như trên, mô hình hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
Mô hình hồi quy có dạng như sau:
Trong đó :
• Sas : Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức tại
Vietranstimex
• R: Hài lòng về yếu tố nguồn lực • O: Hài lòng về yếu tố kết quả • P: Hài lòng về yếu tố quá trình • M: Hài lòng về yếu tố quản lý • β0: hệ số chặn
• β1,β2,β3,β4: hệ số hồi quy từng phần tương ứng với các biến độc lập
Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của sự hài lòng các yếu tố của chất lượng dịch vụ siêu thị tác động đến sự hài lòng chung của khách hàng khi đi mua sắm tại các siêu thị tại thành phố Huế.
Phương pháp phân tích hồi quy bội với bốn yếu tố chất lượng dịch vụ được dùng là phương pháp chọn từng bước (Stepwise Selection) để có kết quả chính xác và phù hợp nhất với dữ liệu đã thu thập được.
Và kết quả cho ra được một mô hình hồi quy thích hợp sử dụng với mức ý nghĩa quan sát của phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể là Sig.=0,000. Mức độ giải thích mối quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố bằng phương pháp hồi quy này cho kết quả khá cao (R2 hiệu chỉnh = 0,740) nghĩa là 74% sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích bởi bốn biến độc lập, bởi vì khi hồi quy thì bốn biến vẫn được giữ vững không bị loại bỏ do mức độ ảnh hưởng thấp hoặc không thích hợp để đưa vào mô hình.
Bảng 1. - Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính bội
Model R R Adjusted R Std. Error of the Durbin-
Square Rquare Estimate Watson
4 0,878 0,772 0,740 0,322 1,502
(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS)
Kết quả phân tích hồi quy từng phần cho thấy cả bốn yếu tố: R, O, P, M có mối tương quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình phân tích (sig. t = 0.000). Khả năng giải thích mối quan hệ tuyến tính của mô hình này cho tổng thể khá cao với R2 hiệu chỉnh bằng 0.740. Các kiểm tra khác như với hệ số Durbin-Watson là 1,502 thì không có tương quan giữa các phần dư; các kiểm định khác về phân phối phần dư, các biểu đồ,…cho thấy các giả thuyết khác để hồi quy cũng không bị vi phạm. Hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả giải thích với VIF từ 1,065 đến 1,257.
Bảng trình bày tóm tắt hệ số hồi quy từng phần của các yếu tố khi đưa vào mô hình hồi quy như sau:
Bảng 1. - Thống kê phân tích các hệ số hồi quy từng phần
Thành phần Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Thống kê Cộng tuyến Β Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
(Constant) -1,733 0,576 -3,006 0,005 Hài lòng về Nguồn lực 0,385 0,082 0,429 4,628 0,000 0,939 1,081 Hài lòng về Kết quả 0,412 0,096 0,427 4,293 0,000 0,796 1,257 Hài lòng về Quá trình 0,327 0,091 0,332 3,596 0,001 0,925 1,065 Hài lòng về Quản lý 0,377 0,106 0,350 3,538 0,001 0,805 1,242 (Nguồn: Xử lí số liệu SPSS)
Vậy ta có phương trình hồi quy bội sự hài lòng chung của khách hàng phù hợp với cơ sở dữ liệu thu thập được như sau:
Kết quả: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số R2 điều chỉnh = 0, 740 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 74%. Như vậy 74% sự biến thiên của sự hài lòng
của khách hàng có thể được giải thích bởi các yếu tố của mô hình.
Chúng ta thấy hệ số góc ( -1,733) mang giá trị âm có nghĩa là khi cả 4 biến độc lập bằng không th́ sự hài ḷng giảm xuống 1,733 đơn vị. Các hệ số hồi quy β của 4 biến độc lập đều dương phản ánh sự hài lòng của các yếu tố tỷ lệ thuận với sự hài lòng chung, do đó khi các yếu tố này tăng lên thì sự hài lòng chung cũng tăng lên, trong đó biến P có ảnh hưởng lớn nhất còn biến R có ảnh hưởng nhỏ nhất.
Trong trường hợp các biến khác là không đổi, nếu biến R tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm giá trị trung bình của sự hài lòng chung tăng lên 0.429 đơn vị
Tương tự: Trong trường hợp các biến khác là không đổi, nếu biến O tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm giá trị trung bình của sự hài lòng chung tăng lên 0,427 đơn vị
Trong trường hợp các biến khác là không đổi, nếu biến P tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm giá trị trung bình của sự hài lòng chung tăng lên 0,332 đơn vị
Trong trường hợp các biến khác là không đổi, nếu biến M tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm giá trị trung bình của sự hài lòng chung tăng lên 0,350 đơn vị
Như vậy thông qua đây thì các nhà quản lí Công ty có thể biết được thực trạng về chất lượng dịch vụ vận tải đa phương thức của Vietranstimex như thế nào? Vấn đề nào Công ty đã làm tốt, vấn đề nào thì chưa? Biết được yếu tố nào ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng khisử dụng dịch vụ vận tải đa phương thức tại Vietranstimex, để từ đó mà Công ty sẽ tự tìm lấy cho mình một chiến lược riêng nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ của Công ty, đồng nghĩa với việc nâng cao năng lực cạnh tranh để có thể tồn tại trong thị trường vận tải đa phương thức khốc liệt ngày nay.
(Xem phụ lục các kết quả phân tích SPSS của hồi quy tuyến tính đa bội )