5. Cấu trúc đề tài
2.3.4Phân tích tương quan và hồi quy
2.3.4.1 Phân tích tương quan
Bảng 29: Phân tích tương quan Pearson
NV CL GC TC KH TK LC NV Hệ số tương quan Pearson 1 .043 .173 * .302** .289** .040 .039 Giá trị Sig. .590 .028 .000 .000 .610 .624 N 162 162 162 162 162 162 162 CL Hệ số tương quan Pearson .043 1 .379 ** .223** .140* -.133 .417** Giá trị Sig. .590 .000 .004 .075 .091 .000 N 162 162 162 162 162 162 162 GC Hệ số tương quan Pearson .173 * .379** 1 .119* .115 .002 .332** Giá trị Sig. .028 .000 .113 .104 .978 .000 N 162 162 162 162 162 162 162 TC Hệ số tương quan Pearson .302 ** .223** .119* 1 .090 .195* .158* Giá trị Sig. .000 .004 .133 .256 .013 .044 N 162 162 162 162 162 162 162 KH Hệ số tương quan Pearson .289 ** .140 .128 .090 1 .011 .366** Giá trị Sig. .000 .075 .104 .256 .887 .000 N 162 162 162 162 162 162 162 TK Hệ số tương quan Pearson .040 -.133 .002 .195* .011 1 -.020 Giá trị Sig. .610 .091 .978 .013 .887 .803 N 162 162 162 162 162 162 162 LC Hệ số tương quan Pearson .039 .417 ** .332** .158* .366** -.020 1 Giá trị Sig. .624 .000 .000 .044 .000 .803 N 162 162 162 162 162 162 162
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu spss)
Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là LC và các biến độc lập là CL; GC; TC và KH có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. < 0.05 cho thấy sự tương quan này có ý nghĩa về mặt thống kê, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và 4 biến độc lập còn lại là khá cao nên 4 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy giải thích cho quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng.
Biến phụ thuộc LC và 2 biến độc lập là NV và TK có giá trị Sig. > 0.05 cho thấy không có sự tương quan với nhau, vì vậy 2 biến này sẽ bị loại bỏ trước khi đưa vào chạy mô hình hồi quy.
2.3.4.2 Phân tích hồi quy
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm 4 biến quan sát: “Chất lượng sản phẩm dịch vụ”; “Giá cước”; “Sự tin cậy” và “Dịch vụ khách hàng” và đánh giá chung về “Quyết định lựa chọn sản phẩm” của khách hàng. Trong đó, đánh giá chung về “Quyết định lựa chọn sản phẩm” là biến phụthuộc, còn các biến còn lại là biến độc lập.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
LC = β0+ β1CL + β2GC + β3TC + β4KH
Trong đó:
βi:Là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập
LC: Giá trị của biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn sản phẩm”
CL: Giá trị của biến độc lập “Chất lượng sản phẩm dịch vụ”
GC: Giá trị của biến độc lập “Giá cước”
TC: Giá trị của biến độc lập “Sự tin cậy”
KH: Giá trị của biến độc lập “Dịch vụ khách hàng”
Các giả thuyết trong mô hình hồi quy được điều chỉnh như sau:
H1: Nhân tố “Chất lượng sản phẩm dịch vụ” có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ truyền hình FPT Play Box của khách hàng tại Công ty FPT Telecom Huế.
H2: Nhân tố “Giá cước” có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ truyền hình FPT Play Box của khách hàng tại Công ty FPT Telecom Huế.
H3: Nhân tố “Sự tin cậy” có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ truyền hình FPT Play Box của khách hàng tại Công ty FPT Telecom Huế.
H4: Nhân tố “Dịch vụ khách hàng” có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ truyền hình FPT Play Box của khách hàng tại Công ty FPT Telecom Huế.
Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào cùng lúc, cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua các bảng sau:
Bảng 30: Tóm tắt mô hình Mô hình tóm tắt Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin – Watson 1 .547a .541 .529 .48209 2.053 a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), CL, GC, TC, KH b. Biến phụ thuộc: LC
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu spss)
Bảng 31: Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 36.294 4 8.048 45.417 .000 b Phần dư 30.774 157 .235 Tổng 67.068 161 a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), CL, GC, TC, KH b. Biến phụ thuộc: LC
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu spss)
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig. = 0.000 <0.05, như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể. Hơn nữa, R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0.529 = 52.9% > 50%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng đến 52.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Như vậy có thể xem mô hình này có giá trị giải thích ở mức độ trung bình.
Bảng 32: Kết quảphân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Giá trị Sig. Đa cộng tuyến Β Sai số
chuẩn Beta T VIF
Hằng số .637 .370 1.720 .087 CL .337 .083 .300 4.056 .000 .818 1.222 GC .154 .064 .175 2.414 .017 .850 1.177 TC .034 .053 .044 .642 .522 .946 1.057 KH .228 .052 .298 4.389 .000 .971 1.030
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu spss)
Các giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập đưa vào mô hình: “Chất lượng sản phẩm dịch vụ”, “Giá cước”, “Dịch vụ khách hàng” đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Còn biến “Sựtin cậy” có giá trị Sig. = 0.522> 0.05 nên phải loại bỏ.
Dựa vào đề tài nghiên cứu, tác giả quyết định chọn hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa để viết phương trình hồi quy. Căn cứ vào phương trình hồi quy sẽ xác định được nhân tố nào quan trọng nhất (hệ số hồi quy càng lớn thì càng quan trọng).
Như vậy phương trình hồi quy có thể viết lại như sau:
LC = 0.637 + 0.337CL + 0.154GC + 0.228KH
Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng ta có thể thấy mức độ ảnh hưởng của 3 nhân tố theo thứ tự: “Chất lượng sản phẩm dịch vụ”; “Dịch vụ khách hàng” và “Giá cước”.
Theo mô hình hồi quy có 3 nhân tố tiến hành kiểm định ảnh hưởng của chúng tới quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng.
Nhân tố “Chất lượng sản phẩm dịch vụ”
H0: Chất lượng sản phẩm dịch vụ không tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng.
H1: Chất lượng sản phẩm dịch vụ tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng.
Giả thuyết: H0: β1≤ 0 H1: β1> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận nhân tố “Chất lượng sản phẩm dịch vụ” có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng. Cụ thể là khi biến “Chất lượng sản phẩm dịch vụ” tăng 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng sẽ tăng 0.337 đơn vị.
Nhân tố “Giá cước”
H0: Giá cước không tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng.
H1: Giá cước tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng.
Giả thuyết: H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0.017 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận nhân tố “Giá cước” có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng. Cụ thể là khi biến “Giá cước” tăng 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm dịchvụ của khách hàng sẽ tăng 0.154 đơn vị.
Nhân tố “Dịch vụ khách hàng”
H0: Dịch vụ khách hàng không tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng. H1: Dịch vụ khách hàng tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng. Giả thuyết: H0: β3≤ 0 H1: β3> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận nhân tố “Dịch vụ khách hàng” có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng. Cụ thể là khi biến “Dịch vụ khách hàng” tăng 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng sẽ tăng 0.228đơn vị.
Kết quả kiểm định sau hồi quy cho thấy có 3 yếu tố tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn sản phẩm” là “Chất lượng sản phẩm dịch vụ”; “Giá cước” và “Dịch vụ khách hàng”. Trong đó, “Chất lượng sản phẩm dịch vụ” là yếu tố có tác động mạnh nhất và “Giá cước” là yếu tố có tác động yếu nhất.
Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});