Theo giả thuyết của mô hình nghiên cứu nhƣ trình bày ở chƣơng 2, có 8 khái Phƣơng tiện hữu hình (PTHH) , Đồng cảm (DC), Hình ảnh (HA), Giá cả (GC) và Sự hài lòng của khách hàng (SHL). Trong đó, Sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc, 7 biến còn lại là những biến độc lập và đƣợc giả định là các yếu tố tác động vào sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ bƣu chính.
Qua phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố đến mức độ hài lòng của khách hàng. Phân tích hồi qui sẽ đƣợc thực hiện với biến độc lập là Độ tin cậy (TC), Độ đảm bảo (DB), Năng lực phục vụ (NLPV), Phƣơng tiện hữu hình (PTHH) , Đồng cảm (DC), Hình ảnh (HA), Giá cả (GC) và một biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng (SHL). Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để chạy hồi qui là giá trị trung bình của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định. Phân tích hồi qui đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp hồi quy tổng thể các biến (phƣơng pháp enter).
Với giả thuyết ban đầu cho mô hình lý thuyết, ta có mô hình hồi qui tuyến tính nhƣ sau:
SHL = 0 + 1*TC + 2*DB + 3*NLPV + 4*DC + 5*PTHH + 6*HA + 7*GTCN +
Phân tích hồi qui đa biến giữa biến phụ thuộc “Sự hài lòng - SHL” với 7 biến độc lập (TC, DB, NLPV, DC, PTHH, HA, GC) bằng phƣơng pháp Enter. Kết quả phân tích hồi qui đa biến đƣợc trình bày ở bảng 3.9, 3.10 và bảng 3.11 nhƣ sau:
Bảng 3.9 Hệ số xác định và kiểm định Durbin-Watson
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Durbin- Watson 1 .803a .644 .637 .26217 1.740 Bảng 3.10: Kết quả kiểm định phần dƣ Mô hình Tổng bình phƣơng Df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 42.843 7 6.120 89.044 .000b Phần dƣ 23.644 344 .069 Tổng cộng 66.487 351
Bảng 3.10 cho thấy trị thống kê F của mô hình bằng 89.044 với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0,000) nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến Sự hài lòng (SHL) với các biến độc lập khác trên tổng thể. Nhƣ
vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Hệ số R2
trong bảng 3.9 đạt 63.7 nghĩa là mô hình tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 63.7%. Nói cách khác, 63.7% khác biệt của Sự hài lòng quan sát có thể đƣợc giải thích bởi 7 biến độc lập Độ tin cậy, Độ bảo đảm, Năng lực phục vụ, Đồng cảm, Phƣơng tiện hữu hình, Hình ảnh và Giá cả; phần còn lại là do những biến khác giải thích. Sự tƣơng quan giữa Sự hài lòng và các thành phần là chặt chẽ.
Ngoài ra, hệ số Durbin-Watson là 1.740 (gần bằng 2) cho thấy các sai số trong mô hình độc lập với nhau.
Bảng 3.11 Kết quả phân tích hồi qui đa biến Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -.086 .149 -.577 .564 DC .093 .016 .201 5.929 .000 .902 1.109 DB .121 .017 .244 7.025 .000 .858 1.166 GC .153 .017 .311 8.992 .000 .866 1.155 NL .138 .020 .237 6.870 .000 .868 1.152 HH .033 .019 .060 1.759 .079 .891 1.123 TC .322 .025 .414 12.797 .000 .989 1.011 HA .182 .025 .234 7.139 .000 .963 1.038 a. Dependent Variable: HL
Nhìn vào bảng 3.11 ta nhận thấy, phần thống kê Đa cộng tuyến có hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF) có giá trị rất nhỏ (<10). Điều này cho thấy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy. Bảng 3.12 cũng cho phép chúng ta kiểm định các hệ số góc trong mô hình. Theo đó, ta có hàm hồi quy nhƣ sau:
SHL = 0.414*TC + 0.244*DB + 0.237*NLPV+ 0.201*DC + 0.060*PTHH + 0.234*HA + 0.311*GC + ε
Ta nhận thấy, các hệ số hồi quy của các yếu tố đều mang dấu dƣơng, thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của khách hàng. Sáu thành phần trong mô hình đều có ảnh hƣởng đáng kể đến mức độ hài lòng của khách hàng, vì mức ý nghĩa sig đều nhỏ hơn 0,05. Ngoại trừ yếu tố HH- Phương tiện hữu hình có mức ý nghĩa bằng 0,079>0,05 nên không có ý nghĩa nhiều trong phƣơng trình hồi quy. Tức là ta chấp nhận tất cả các giả thuyết từ H1, H2, H3, H5, H6, H7 đã đặt ra trong chƣơng 1 và bác bỏ giả thuyết H4. Mặt khác, hằng số (constant) có mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,564 > 0,05 do đó nó cũng không có ý nghĩa trong phƣơng trình hồi quy. Sở dĩ yếu tố HH – Phương tiện hữu hình
không có ý nghĩa trong phƣơng trình hồi quy có thể do yếu tố hữu hình trong thời gian qua giữa Bƣu điện và các doanh nghiệp Bƣu chính khác không có sự khác biệt nhiều nên khách hàng không chú tâm nhiều đến các phƣơng tiện hữu hình.
Phƣơng trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình đƣợc viết lại nhƣ sau:
SHL = 0.414*TC + 0.311*GC + 0.244*DB + 0.237*NLPV + 0.234*HA+ 0.201*DC + ε H1 H7 H2 H6 H3 H5
Hình 3.1 Kết quả mô hình hồi quy đa biến
Sự hài lòng khách hàng Hình ảnh Giá cả Đồng cảm Năng lực phục vụ Đảm bảo Tin cậy
Tóm lại, dựa vào kết quả phân tích hồi qui ở trên, tác giả kết luận : Có 6 nhân tố tác động đến Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ bƣu chính tạ, BĐĐN đó là: (1) Độ tin cậy; (2) Độ đảm bảo; (3) Năng lực phục vụ; (4) Giá cả; (5) Đồng cảm; (6) Hình ảnh. Trong 6 nhân tố trên, nhân tố “Độ tin cậy” có tác động lớn nhất đến “Sự hài lòng” với hệ số hồi qui là 0.414, nhân tố có tác động nhỏ nhất là “Đồng cảm” với hệ số hồi qui là 0.201.