Mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng trên các giả thuyết sau: (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(1) Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. (2) Giả định phương sai của sai số không đổi.
(3) Giả định phân phối chuẩn của phần dư.
(4) Các biến độc lập không có tương quan với nhau hay không có hiện tượng Đa cộng tuyến.
(5) Giả định về tính độc lập của các phần dư (vì dữ liệu thu thập không phải là dữ liệu chuỗi, nên giả định này khó bị vi phạm).
Nếu các giả thuyết trên vi phạm, thì kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết được thực hiện như sau:
- Giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai của sai số không đổi
Vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Thông qua đồ thị Scatter (Hình 4.1) phần dư phân tán rất ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 mà không tạo thành một hình dạng nào cả, như vậy ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, như vậy giả định liên hệ tuyến tính và phương sai không đổi được thỏa mãn.
Hình 4.1. Biểu đồ phân tán giữa phần dƣ chuẩn hóa và giá trị ƣớc lƣợng
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 22.0
- Kiểm tra về phân phối chuẩn của phần dƣ
Dựa vào biểu đồ tần số của các phần dư cho thấy phần dư phân phối xấp xỉ chuẩn hóa (trung bình Mean = -1,03E-15 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,988, tức gần bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm. (Xem hình 4.2).
Hình 4.2. Biểu đồ phân phối phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 22.0
- Kiểm định về tính độc lập của phần dƣ
Ta dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson (D) để kiểm định. Đại lượng D này có giá trị tù 0 đến 4. Trong thực tế, khi tiến hành kiểm định Durbin – Watson người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản như sau: Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mô hình không có tương quan; nếu 0 < D < 1 thì kết luận mô hình có sự tương quan dương; nếu 3 < D < 4 thì kết luận mô hình có sự tương quan âm. Từ kết quả ở bảng 4.17 ta có 1 < D = 1,510 < 3, như vậy ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau và tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm. Vậy không có tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư, giả định về tính độc lập của các sai số được đảm bảo.
- Kiểm định sự đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại phương sai VIF=1,593 là nhỏ hơn 2 (Variance inflation factor – VIF), cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) (xem bảng 4.19).
Như vậy, qua kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính với kết quả là các giả định đều không bị vi phạm. Do đó, các kết quả của mô hình hồi quy là đáng tin cậy. Các kết quả phân tích hồi quy được trình bày sau đây.
Bảng 4.17 Kiểm định hệ số hồi quy Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ƣớc
lƣợng
Hệ số
Durbin-Watson
1 ,718a ,515 ,503 ,70483027 1,510
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 20
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được xem xét.
Vì R2 sẽ tăng lên khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội cho thấy mô hình có R2 = 0,515 và R2 được điều chỉnh = 0,503. R2 được điều chỉnh = 0,503 nói lên độ thích hợp của mô hình là 50,3 % hay nói cách khác 50,3 % sự biến thiên của biến “Sự hài lòng ” được giải thích bởi 6 biến độc lập trên.
Bảng 4.18 Phân tích phƣơng sai Anova trong phân tích hồi quy Mô hình Tổng độ lệch bình phƣơng Df Độ lệch bình phƣơng bình quân F Mức ý nghĩa 1 Regression 128,281 6 21,380 43,037 ,000b Residual 120,719 243 ,497 Total 249,000 249 a. Dependent Variable: HL b. Predictors: (Constant), QT, DC, PV, NL, VC, TC
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 22.0
Phân tích Anova bảng 4.17 ở trên cho cho thấy thống kê F có mức ý nghĩa (sig.) = 0,000, điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Hay nói cách khác mô hình là có ý nghĩa.
Bảng 4.19 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Mức ý nghĩa VIF B Sai số Beta 1 (Hằng số) -016 ,045 ,000 1,000 VC ,177 ,053 ,177 3,330 ,001 1,409 TC ,188 ,056 ,188 3,342 ,001 1,593 NL ,203 ,051 ,203 3,980 ,000 1,302 PV ,192 ,050 ,192 3,831 ,000 1,259 DC ,224 ,048 ,224 4,677 ,000 1,153 QT ,193 ,050 ,193 3,824 ,000 1,275
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 22.0
Phương trình hồi qui ta có:
HL = 0,224DC+ 0,203NL + 0,193QT + 0,0,192 PV + 0,188 TC + 0,177VC Kết quả hồi quy cho thấy, tất cả 6 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất đều có tác động có ý nghĩa đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ hành chính công tại UBND TP Tân An tỉnh Long An (Sig < 0,05).
Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa ta có thể kết luận rằng mức độ tác động đến sự hài lòng của khách hàng ( người dân) theo thứ tự giảm dần như sau:
DC- Sự đồng cảm (+0,224), NL- Năng lực nhân viên (+0,203), QT- quy trình thủ tục (+0,193), PV- Thái độ phục vụ (+0,192), TC – Sự tin cậy (+0,188) và cuối cùng là VC – Cơ sở vật chất (+0,177).
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính trên giúp ta rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu rằng sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ hành chính công tại UBND TP Tân An tỉnh Long An phụ thuộc vào 6 nhân tố cơ bản là : Cơ sở vật chất, Sự tin cậy, Năng lực nhân viên, Thái độ phục vụ, Sự đồng cảm, Quy trình thủ tục.
Do tất cả các biến độc lập đều được đo lường bằng thang đo mức độ Likert (cùng một đơn vị tính) nên từ phương trình hồi quy này ta cũng thấy được tầm quan trọng của từng nhân tố đối với sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ hành chính công tại UBND TP Tân An tỉnh Long An. Trong đó, yếu tố về sự
đồng cảm có ảnh hưởng mạnh nhất, kế đến là năng lực nhân viên và các yếu tố khác. Nếu sự đồng cảm tăng lên một bậc sẽ giúp cho sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ hành chính công tăng lên trung bình 0,224 bậc.
Tóm lại, với các kết quả phân tích như trên ta thấy rằng mô hình nghiên cứu hòa toàn phù hợp và khẳng định có mối quan hệ chặt chẽ giữa thang đo với sự hài lòng của khách hành về dịch vụ hành chính công tại UBND TP Tân An tỉnh Long An.