7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.5.2 Kiếm định giả thuyết
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến sự hài lòng của ngƣời sử dụng. Giá trị của các yếu tố
đƣợc dùng để chạy hồi quy là giá trị factor score của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định. Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp hồi quy tổng thể các biến (phƣơng pháp enter) với phần mềm SPSS 20.0
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có R2 = 0.659 và R2 đƣợc điều chỉnh là 0.653. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 65.3% hay nói một cách khác đi là 65.3% sự biến thiên của biến sự hài lòng (HaiLong) đƣợc giải thích chung của 7 biến quan sát.
Bảng 3.12: Kết quả hồi quy của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .812a .659 .653 .58934895 2.076
Bảng 3.13: Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 262.846 7 37.549 108.108 .000b Residual 136.154 392 .347 Total 399.000 399 Bảng 3.14: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -4.494E- 017 .029 .000 1.000 DamBao .052 .030 .052 1.710 .088 .959 1.042 TinCay .402 .039 .402 10.396 .000 .583 1.715 DongCam .043 .031 .043 1.415 .158 .935 1.069 DapUng .177 .034 .177 5.185 .000 .749 1.335 HuuHinh .245 .033 .245 7.351 .000 .785 1.273 DichVu .130 .033 .130 3.974 .000 .818 1.223 GiaCa .204 .032 .204 6.340 .000 .838 1.193
Phân tích ANOVA cho thấy thông số F = 108,108 có sig. = .000, chứng tỏ rằng mô hình hồi qui xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc HaiLong
Kết quả phân tích các hệ số hồi qui cho thấy mô hình không bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phƣơng sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2. Không có hiện tƣợng tự tƣơng quan (tƣơng quan chuỗi) vì hệ số Durbin Watson =2.076 xấp xỉ 2.
Từ phân tích trên ta thấy, có 5 yếu tố tác động đến sự hài lòng trong mô hình. Các yếu tố đó là: Độ tin cậy (Sig. = 0%), Đáp ứng (Sig.=0%), Phƣơng tiện hữu hình (Sig.=0%), Dịch vụ gia tăng (Sig. =0%), Giá cả dịch vụ (Sig.=0%). Các yếu tố Đảm bảo (Sig.=8.8%) và Đồng cảm (Sig.=15.8%) không có mối quan hệ nhân quả với sự hài lòng trong mô hình của tác giả (Sig. >5%) . Do đó, ta sẽ loại các yếu tố này ra khỏi mô hình hồi quy.
Thực hiện phân tích hồi quy lần 2 sau khi đã loại hai yếu tố Đảm bảo và Đồng cảm, ta thu đƣợc kết quả nhƣ sau
Bảng 3.15: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy lần 2 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -4.768E-017 .030 .000 1.000 2 TinCay .407 .039 .407 10.532 .000 .587 1.704 3 DapUng .171 .034 .171 5.000 .000 .754 1.327 4 HuuHinh .237 .033 .237 7.147 .000 .797 1.255 5 DichVu .129 .033 .129 3.927 .000 .818 1.223 6 GiaCa .216 .032 .216 6.780 .000 .868 1.152
Từ mô hình phân tích hồi quy, ta có thể đi đến bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thuyết thống kê với mức ý nghĩa là 5%. Sau đây là bảng tổng hợp việc kiểm định các giả thuyết thống kê
Bảng 3.16: Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình
STT Giả thuyết beta p_value
Kết luận(tại
mức ý
nghĩa 5%)
1
H1: “Thành phần Độ tin cậy” có quan hệ dƣơng (+) với “Sự hài lòng của ngƣời sử dụng”
.407 .000 Chấp nhận
2
H2: “Thành phần Đáp ứng” có quan hệ dƣơng (+) với “Sự hài lòng của ngƣời sử dụng”
.171 .000 Chấp nhận
3 H5: “Thành phần Phƣơng tiện hữu hình” có quan hệ dƣơng (+) với “Sự hài lòng của ngƣời sử dụng”
.237 .000 Chấp nhận
4
H6: “Thành phần Dịch vụ gia tăng” có quan hệ dƣơng (+) với “Sự hài lòng của ngƣời sử dụng”
.129 .000 Chấp nhận
5
H7: “Thành phần Giá cả dịch vụ” có quan hệ dƣơng (+) với “Sự hài lòng của ngƣời sử dụng”
.216 .000 Chấp nhận
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy các nhân tố trong mô hình gồm: độ tin cậy, đáp ứng, phƣơng tiện hữu hình, dịch vụ gia tăng và giá cả dịch vụ là những nhân tố ảnh hƣởng quan trọng đến sự thỏa mãn chung của ngƣời sử
dụng. Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số hồi qui đã chuẩn hóa. Yếu tố nào có giá trị tuyệt đối càng lớn thì ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng càng nhiều. Do đó, trong mô hình này chúng ta thấy sự thỏa mãn của ngƣời sử dụng chịu ảnh hƣởng nhiều nhất từ yếu tố tin cậy (beta = 0.407), quan trọng thứ hai là thành phần phƣơng tiện hữu hình (beta = 0.237), thứ ba là giá cả (beta = 0.216), thứ tƣ là đáp ứng (beta = 0.171), thứ năm là dịch vụ gia tăng (beta = 0.129).
Nhìn chung qua kết quả phân tích này cho thấy đâu là những nhân tố tác động mạnh nhất đến sự thỏa mãn của ngƣời sử dụng. Theo đó, yếu tố Tin cậy có tác động mạnh nhất đến sự thỏa mãn của ngƣời sử dụng các ứng dụng OTT và Dịch vụ gia tăng là yếu tố tác động ít nhất đến sự hài lòng của ngƣời sử dụng. Từ đó, các nhà tiếp thị, các công ty cung cấp dịch vụ trực tuyến, đặc biệt là các công ty quảng cáo trực tuyến cần quan tâm và tác động đến các thành phần này. Đây chính là những căn cứ để xây dựng một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả của việc lựa chọn ý tƣởng, thiết kế và xây dựng các dịch vụ trực tuyến ngày càng chất lƣợng và thỏa mãn những nhu cầu ngày càng cao và đa dạng của ngƣời sử dụng.