- Các đặc trưng của dịch vụ:
3.5.4. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác (các biến độc lập) để ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ cở các giá trị biết trước của các biến độc lập.
Phân tích hồi quy đa biến gồm thực hiện xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy như sau: Yi= 1 + 2 *X2i +3 *X3i+4 *X4i +5 *X5i + …+k *Xki +
Các đặc trưng của mô hình được biểu diễn bởi phương trình nêu trên. Trong đó các giả thuyết bao gồm:
+ Các biến X không ngẫu nhiên, không có quan hệ tuyến tính giữa hai hay nhiều biến độc lập.
+ Số hạng sai số có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi với tất cả quan sát + Các sai số tương ứng với các quan sát khác nhau là độc lập.
+ Biến sai số có phân phối chuẩn.
Việc xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy đượcthực hiện qua các bước:
Một, lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi quy (tác giả sử dụng phương pháp Enter - đưa đồng thời tất cả các biến vào mô hình). Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa (sig < 0.05).
Hai, đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm càng nhiều biến độc lập vào mô hình (kể cả các biến không cần thiết), để tránh hiện tượng này, tác giả sử dụng hệ số xác định hiệu chỉnh gọi là R2 hiệu chỉnh. Vì thế, R2 hiệu chỉnh có đặc điểm không phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mô hình được sử dụng thay thế R2 để đánh giá
Ba, kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (không có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập 1 =2= 3=k= 0).
Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Từ đó kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bốn, xác định các hệ số của phương trình hồi qui, đó là các hệ số hồi quy riêng phần k đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên, Tuy nhiên, độ lớn của k phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là không có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi quy với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.
Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui
Mô hình hồi quy được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:
- Có liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc - Phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn
- Không có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số)
- Không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến). Trong đó:
- Công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
- Công cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là kiểm định Spearman. - Công cụ được sử dụng để kiểm tra giả định không có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê d (Durbin - Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa - Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận
của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), qui tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến; trong khi đó, theo Nguyễn Đình Thọ (2013), khi VIF > 2 cần phải lưu ý dễ phát sinh hiện tượng đa cộng tuyến. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tưởng đa cộng tuyến.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3 tác giả giới thiệu về đơn vị nghiên cứu là Trung tâm Kinh doanh VNPT – Tiền Giang và nội dung nghiên cứu tại đơn vị đó là những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ internet cáp quang VNPT tại Tiền Giang đồng thời trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp lấy mẫu, kích thước mẫu, phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu. Chương 3 gồm hai phần chính sau:
Phần 1: Nghiên cứu sơ bộ. Phần này được thực hiện thông qua phương pháp thảo luận nhóm. Tác giả đề xuất có 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bao gồm: (1) Chất lượng dịch vụ (CL), (2) Giá dịch vụ (GIA); (3) Hình ảnh thương hiệu (TH); (4) Khuyến mại (KM); (5) Dịch vụ gia tăng (DV), (6) Dịch vụ hỗ trợ khách hàng (HT) và (7) Tư vấn chuyên môn và mối quan hệ cá nhân (QH).
Tác giả sử dụng thang đo nháp (Phụ lục 1) làm thang đo sơ bộ để tiến hành thảo luận nhóm tập trung với các chuyên gia làm cơ sở xây dựng thang đo chính thức, sau đó tiến hành khảo sát trên 360 khách hàng cá nhân tại tỉnh Tiền Giang.
Sau khi thực hiện thảo luận nhóm tập trung gồm 12 chuyên gia đang làm việc tại Trung tâm Kinh doanh VNPT - Tiền Giang, cho kết quả có 35 biến quan sát thuộc 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Phần hai: Nghiên cứu chính thức. Thực hiện thông qua phương pháp định lượng, thực hiện bảng khảo sát; lấy mẫu thuận tiện, cỡ mẫu cho nghiên cứu chính thức được thu thập trực tiếp từ 360 khách hàng cá nhân. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ loại bỏ những phiếu khảo sát không hợp lệ, tiếp đó tác giả đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS 20 để phân tích. Phân tích dữ liệu gồm các bước như: kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan và hồi quy. Kết quả nghiên cứu được trình bày ở chương 4 của đề tài.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chương 4 tác giả trình bày kết quả nghiên cứu gồm: Thông tin về mẫu khảo sát; tiến hành đánh giá độ tin cậy của từng thang đo; kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu.