SHL NL DC PTHH TC DU SHL 1 .512** .430** .591** .428** .411** NL .512** 1 .201** .093 .454** .259** DC .430** .201** 1 .383** .202** .120 PTHH .591** .093 .383** 1 .140* .046 TC .428** .454** .202** .140* 1 .253** DU .411** .259** .120 .046 .253** 1
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Theo bảng 4.14, tất cả các yếu tố trên đều có ý nghĩa thống kê với Sig. nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập TC, NL, DC, DU, PTHH đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc SHL và mối quan hệ này là cùng chiều, trong đó hệ số tương quan giữa quan có giá trị thấp nhất là giữa SHL với DU có chỉ số 0.411. Bên cạnh đó, kết quả còn cho thấy một số biến độc lập cũng có mối quan hệ tương quan với nhau, do đó cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến. Việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được thực hiện ở bước phân tích hồi quy.
4.6. Phân tích hồi quy
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa SHL của NNT khi liên hệ làm việc với bộ phận một cửa khi sử dụng các dịch vụ công và các yếu tố đánh giá CLDV như Sự tin cậy, Năng lực, Sự đáp ứng, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô
hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lòng của khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
4.6.1. Kết quả phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy với 5 biến độc lập bao gồm: Sự tin cậy, Năng lực, Sự đáp ứng, Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình và biến phụ thuộc Sự hài lòng. Tiến hành kiểm định mô hình với phương pháp đưa vào một lượt Enter với các biến độc lập và biến phụ thuộc được đưa vào cùng lúc, kết quả hồi quy như sau: