Việc phân tích hồi quy tuyến tính giúp chúng ta xác định được sự tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Phương trình tổng quát được tác giả xây dựng như sau:
HL= β0 + β1TC + β2DU + β3PV + β4DC + β5HH + ei
Trong đó:
- HL: Sự hài lòng (Biến phụ thuộc) - TC: Tính đáng tin cậy - DU: Sự đáp ứng - PV: Năng lực phục vụ - DC: Sự đồng cảm - HH: Yếu tố hữu hình - ei: Sai số.
Giả thiết rằng: H0: R2 = 0 (Mô hình ước lượng không phù hợp); H1: R2 0 (Mô hình ước lượng phù hợp)
Nếu kết quả thu được có giá trị Sig. < mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 có nghĩa là mô hình ước lượng là phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Tất cả các biến được đưa vào phân tích bằng phần mềm SPSS 23, bao gồm biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4. 19 Model Summary Mô hình R Hệ số xác định R2 Hệ số xác định hiệu chỉnh Sai số chuẩn của các ước tính Trị số Durbin- Watson 1 0,729a 0,531 0,519 0,63675 1,828
a. Predictors: (Constant), HH, PV, DU, TC, DC b. Dependent Variable: HL
Từ bảng 4.19 cho thấy, hệ số xác định R2 hiệu chỉnh = 0,519 nghĩa là các biến độc lập (HH, PV, DU, TC, DC) đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 51,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc (HL). Đồng thời, R2 0 cho phép ta kết luận, mô hình ước lượng là phù hợp cũng như mô hình không bị hiện tượng tự tương quan (vì trị số Durbin – Watson = 1,828 nằm trong khoảng từ 1 đến 3).
Bảng 4. 20 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0,652 0,282 -2,317 0,022 TC 0,387 0,059 0,369 6,575 0,000 0,766 1,306 DU 0,209 0,056 0,204 3,750 0,000 0,812 1,231 PV 0,183 0,060 0,168 3,051 0,003 0,799 1,252 DC 0,178 0,066 0,153 2,701 0,008 0,753 1,329 HH 0,197 0,054 0,191 3,630 0,000 0,869 1,151 a. Dependent Variable: HL
Với kết quả phân tích như trên, tác giả rút ra các nhận định đó là:
- Giá trị ý nghĩa thống kê - Sig. của kiểm định t hệ số hồi quy đều nhỏ hơn 0,05, tức là các biến độc lập đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, và không có biến nào bị loại khỏi mô hình;
- Hệ số VIF (giá trị phóng đại phương sai) đều nhỏ hơn 10 do đó mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến;
- Hệ số hồi quy của các biến độc lập đều lớn hơn 0, chứng tỏ tất cả biến độc lập đưa vào mô hình nghiên cứu đều có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc. Căn
cứ vào giá trị của hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta), ta có thể sắp xếp thứ tự ảnh hưởng của các biến từ mạnh nhất đến yếu nhất như sau: TC (0,369) > DU (0,204) > HH (0,191) > PV (0,168) > DC (0,153). Tương ứng với:
+ Biến “Tính đáng tin cậy” tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của hành khách. Giá trị Beta = 0,369 với mức ý nghĩa rất thấp (Sig. < 0,001) thì khi tăng yếu tố này lên một đơn vị (theo thang đo Likert) thì mức độ hài lòng của hành khách đối với chất lượng dịch vụ theo đó tăng thêm 0,369 đơn vị.
+ “Sự đáp ứng” tác động mạnh thứ hai đến sự hài lòng của hành khách. Hệ số Beta = 0,204; mức ý nghĩa Sig. < 0,001. Hệ số này cho thấy, khả năng đáp ứng đối với nhu cầu của hành khách càng cao thì mức độ hài lòng của hành khách với chất lượng dịch vụ của cảng hàng không càng lớn.
+ “Yếu tố hữu hình” ảnh hưởng thứ ba đến sự hài lòng của hành khách. Với hệ số Beta = 0,191; mức ý nghĩa < 0,05, nếu cảng hàng không trang bị thêm hoặc nâng cao cơ sở vật chất, hạ tầng,… thì mặc nhiên sự hài lòng của hành khách đối với chất lượng dịch vụ khi đi đến cảng hàng không cũng tăng lên.
+ “Năng lực phục vụ” có Beta = 0,168 với mức ý nghĩa < 0,05 tác động mạnh thứ tư đến sự hài lòng của hành khách; chất lượng của quá trình phục vụ tăng lên làm cho đánh giá của hành khách về chất lượng dịch vụ cũng tăng.
+ “Sự đồng cảm” ít tác động nhất đến sự hài lòng của hành khách: có giá trị Beta = 0,153, mức ý nghĩa < 0,05. Dù xếp thứ tự không cao trong nhóm các tiêu chí được đánh giá, tuy nhiên, ảnh hưởng của Sự đồng cảm vẫn mang giá trị tác động dương.
Như vậy, 5 giả thuyết từ H1 tới H5 tác giả xây dựng ban đầu (tại mục 2.5 của đề tài này) đều được chấp nhận. Khi đó, phương trình hồi quy chuẩn hóa được mô tả như sau:
HL = 0,369*TC + 0,204 * DU + 0,191 * HH + 0,168 * PV + 0,153 * DC + ei