4. Phương pháp nghiên cứu
2.2.5. Kiểmđịnh sựtương quan giữa các nhân tốvà đánh giá chung của khách hàng
khách hàng
Kiểm định tương quan giữa các nhân tốvà đánh giá chung được thực hiện nhằm mục đích xác định mối quan hệgiữa biến độc lập với biến phụthuộc đểphục vụcho việc phân tích hồi quy đa biến. Biến độc lập nào không có mối quan hệvới biến phụ thuộc thì khôngđược đưa vào mô hình hồi quy. Nếu hệsốtương quan giữa các biến độc lập và biến phụthuộc lớn chứng tỏgiữa chúng có quan hệvới nhau và phân tích hồi quy là phù hợp, tuy nhiên nếu giữa 2 biến độc lập có sựtương quan chặt chẽthì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Vấn đềcủa hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rờiảnh hưởng của từng biến một đến biến phụthuộc. Do đó cần phải kiểm định cặp giảthuyết cho các cặp biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụthuộc:
H0: Hệsốtương quan bằng 0- không tồn tại mối tương quan giữa biến phụthuộc và biến độc lập
H1: Hệsốtương quan khác 0- có tồn tại mối tương quan giữa biến phụthuộc và biến độc lập
Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm nhân tố(giá trịtrung bình) với:
- TC đại diện cho TC1, TC2, TC3, TC4, TC5. - DU đại diện cho DU1, DU2, DU3, DU4. - DB đại diện cho DB1, DB2, DB3, DB4. - DC đại diện cho DC1, DC2, DC3, DC4.
- PTHH đại diện cho PTHH1, PTHH2, PTHH3, PTHH4. - DGC đại diệcho DGC1, DGC2, DGC3.
Bảng 29: Kết quảkiểm định tương quan giữa biến phụthuộc và các biến độc lập DGC TC DU DB DC PTHH DGC Pearson Correlation 1 .665 .671 .511 .461 .517 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 123 123 123 123 123 123 TC Pearson Correlation .665 1 .550 .443 .351 .467 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 123 123 123 123 123 123 DU Pearson Correlation .671 .550 1 .491 .324 .406 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 123 123 123 123 123 123 DB Pearson Correlation .511 .443 .491 1 .260 .306 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .004 .001 N 123 123 123 123 123 123 DC Pearson Correlation .461 .351 .324 .260 1 .352 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .004 .000 N 123 123 123 123 123 123 PTHH Pearson Correlation .517 .467 .406 .306 .352 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .001 .000 N 123 123 123 123 123 123
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20 )
Nhìn vào bảng, ta thấy, giá trịSig. của các nhân tốTC, DU, DB, DC và PTHH đều nhỏhơn 0.05 nên có thểkết luận rằng với độtin cậy 95% thì các nhân tố: Độtin cậy (TC), Độ đápứng (DU), Sự đảm bảo (DB), Độ đồng cảm (DC) và Phương tiện hữu hình (PTHH) có tương quan vớiđánh giá chung của khách hàng vềchất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng của siêu thịCo.opmart Huế(DGC).
HH
2.2.6.Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại siêu thịCo.opmart Huế
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy tuyến tính bội) đểxem xét mối liên hệgiữa biến phụthuộc (Đánh giá chung) với các biến độc lập (5 nhân tốcụthể).
Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụthuộc là biến “Đánh giá chung về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng”. Các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từcác biến quan sát từphân tích nhân tốEFA.
Giảthuyết đặt ra trong nghiên cứu là:
H0: “Mức độtác động của các biến độc lập đến biến phụthuộc bằng 0” H1: “Mức độtác động của các biến độc lập đến biến phụthuộc khác 0” Mô hình hồi quy nhưsau:
DGC = + +
Trong đó:
DGC:Gía trịcủa biến phụthuộc là Đánh giá chung vềchất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng
TC:Gía trịcủa biến độc lập thứnhất là Thành phần độtin cậy
DU:Gía trịcủa biến độc lập thứhai là Thành phần độ đápứng
DB:Gía trịcủa biến độc lập thứba là Thành phần sự đảm bảo
DC:Gía trịcủa biến độc lập thứtư là Thành phần dộ đồng cảm
PTHH:Gía trịcủa biến độc lập thứnăm là Thành phần phương tiện hữu hình
:Hằng số
:Hệsốhồi quy riêng từng phần (i > 0)
:Sai sốcủa phương trình hồi quy
Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với 5 nhân tố đãđược kiểm định hệsốtương quan (TC, DU, DB, DC, PTHH) và biến phụ thuộc (DGC). Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp Enter.
Bảng 30: Kết quảphân tích hồi quy
Mô hình R R R iệu chỉnh Sai sốchuẩn của ước lượng Durbin-Watson
1 .799a .638 .622 .34710 2.124
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Độphù hợp của mô hìnhđược thểhiện qua giá trịRhiệ chỉnh (Adjusted R Square). Kết quả ởbảng cho thấy hệsốR 2 hiệu chỉnh bằng 0,622 > 0.5 có nghĩa là sự biến đổi của các nhân tố: Độtin cậy, Độ đápứng, Sự đảm bảo, Độ đồng cảm và Phương tiện hữu hình giải thích 62,2% sựthay đổi của “Đánh giá chung vềchất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng” nên có thểkết luận rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp. Các bước tiếp theo sẽsửdụng mô hình hồi quy gồm 5 biến độc lập này để phân tích tác động cụthểcủa từng biến độc lập đến biến phụthuộc.
Tựtương quan
Durbin – Watson dùng đểkiểm định tương quan của các sai sốkềnhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giá trịthống kê Durbin – Watson (d) dao động trong khoảng (0;4).
- 0 < d < 1: Mô hình có tựtương quan dương. - 1 < d < 3: Mô hình không có tựtương quan. - 3 < d < 4: Mô hình có tựtương quan âm.
Kết quảkiểm định cho d = 2,124 nằm trong khoảng (1;3) nên có thểkết luận rằng mô hình không có sựtương quan chuỗi bậc nhất.
Kiểm định độphù hợp của mô hình hồi quy
Việc đánh giá độphù hợp của mô hình chỉcho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà chưa thểcho phép ta có thểsuy rộng ra tổng thểnghiên cứu. Đểcó thểsuy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sựphù hợp của mô hình hồi quy tổng thểvới giảthuyết đặt ra:
H0: Hệsốxác định R 2= 0 (các nhóm nhân tốkhôngảnh hưởng đến sự đánh giá của khách hàng vềchất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng)
H1: Hệsốxác định R 2 ≠ 0 (có ít nhất một nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự đánh giá của khách hàng vềchất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng).
h
Bảng 31: Kết quảkiểm định độphù hợp của mô hình
Mô hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1
Hồi quy 24.826 5 4.965 41.212 .000b
Phần dư 14.096 117 .120
Tổng 38.921 122
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Kiểm định F là phép kiểm định giảthuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giảthuyết H 0: 1 = 2 = 3 = 4 = 5=0. Nếu giảthuyết H 0
bịbác bỏthì ta có thểkết luận rằng kết hợp của các biến còn lại trong mô hình có thểgiải thích được thay đổi củaĐánh giá chung.
Nhận xét: Sig. của F (kiểm định Anova) bé hơn 0,05, nên ta bác bỏgiảthuyết R 2
= 0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độphù hợp của nó đãđược kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập cóảnh hưởng đến biến phụthuộc mà ta đãđưa vào trong mô hình.
Kêt quảphân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độquan trọng của từng nhân tố
Bảng 32: Kết quảphân tích h ồi quy đa biến
Mô hình
Hệs ố hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệs ố hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) .100 .270 .369 .713 TC .309 .074 .301 4.157 .000 .589 1.698 DU .311 .068 .329 4.571 .000 .597 1.676 DB .116 .059 .129 1.960 .052 .711 1.407 DC .143 .054 .163 2.641 .009 .814 1.228 PTHH .129 .058 .146 2.222 .028 .718 1.392 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20) Đa cộng tuyến
tính với nhau. Nhìn bảng trên, ta thấy hệsốphóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hìnhđều nhỏhơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Kiểm định t của các biến độc lập TC, DU, DC và PTHH có giá trịSig. < 0.05 nên các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê. Còn kiểm định t của biến độc lập DB có giá trịSig.> 0.05 nên nhân tốnày không có sựtương quan( tương quan rất thấp) nên bị
loại ra khỏi mô hìnhđểhổi quy.
Mô hình hồi quy theo hệsốbeta đã chuẩn hóa
DGC = 0.1 + 0.301*TC + 0.329*DU + 0.163*DC + 0.146*PTHH
Ý nghĩa của các hệsốhồi quy trong mô hình
Hệsốtương quan riêng phần β i cho biết sự ảnh hưởng của từng biến giải thích đến biến phụthuộcĐánh giá chung của khách hàng. Qua đó sẽcho thấy được sự ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụthuộc. Kết quảhồi quy trên cho thấy:
Các nhân tố độtin cậy,độ đápứng, độ đồng cảm, phương tiện hữu hình có hệsố beta theo hệsố đã chuẩn hóa lần lượt là 0.301; 0.329; 0.163; 0.146, với mức ý nghĩa bé hơn 0.05 nên các nhân tốnày cóảnh hưởng đến chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại siêu thịCo.opmart Huế. Dấu (+)ởhệsốhồi quy cho biết giữa các biến độc lập với biến phụthuộc “DGC” có mối quan hệthuận chiều, có nghĩa là “DGC” của khách hàng sẽtăng nếuđộtin cậy,độ đápứng, độ đồng cảm, phương tiện hữu hình tăng. Cụthểhơnởmô hình hồi quy cho thấy nhân tố“độtin cậy” tăng lên 1 đơn vịthì giá trị“DGC” tăng lên 0.301đơn vị(theo hệsố đã chuẩn hóa), tương tựnhân tố“độ đápứng” tăng lên 1 đơn vịthì giá trị“DGC” tăng lên 0.329đơn vị, nhân tố“độ đồng cảm” tăng lên 1 đơn vịthì giá trị“DGC” tăng lên 0.163đơn vịvà nhân tố“phương tiện hữu hình” của siêu thịtăng lên 1 đơn vịthì giá trị“DGC” tăng lên 0.146đơn vị. Trong 4 yếu tốtrên thì yếu tố“Độ đápứng” có mứcảnh hưởng cao nhất, yếu tố“Độ tin cậy” có mứcảnh hưởng cao thứu hai.Nhìn chung thì tất cả4 nhân tố đềuảnh hưởng đến biến phụthuộc, đều đóng vai trò quan trọng trong việc quyết địnhđến đánh giá chung của khách hàng. Bất cứmột sựthay đổi nào của một trong 4 nhân tố ởtrên đều có thểtạo nên sựthay đổi đối vớiđánh giá chung của khách hàng vềchất
lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại siêu thịCo.opmart Huế. Vậy nên, với mỗi nhân tốta cần
0,301
0,329
Đánh giá chung vềchất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng
0,146 0,163 Thành phần Độ đồng cảm
Thành phần Phương tiện hữu hình Thành phần Độ đápứng
Thành phần Độtin cậy
có những biện pháp đúng đắn đểnâng cao hơn CLDV và sựhài lòng của KH.
Căn cứvào kết quảkiểm định hệsốtương quan và hồi quy tuyến tính bội, đã cho thấy có 4 nhóm biến giải thíchảnh hưởng đếnđánh giá chung của khách hàng và được mô tảtheo mô hình dưới đây:
Sơ đồ5: Kết quảmô hình hồi quy hiệu chỉnh