CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU BẰNG MƠ HÌNH HỒI QUY
3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồ
hồi quy bội
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng đối với dịch vụ vận chuyển hành khách nội địa của hãng hàng không Vietjet Air. Mơ hình hồi quy bội đƣợc sử dụng, mơ hình bao gồm 1 biến phụ thuộc là “sự hài lòng khách hàng đối với dịch vụ vận chuyển hành khách nội địa của hãng hàng không Vietjet Air” và 5 biến độc lập là (1) Phƣơng tiện hữu hình, (2) Cam kết đáp ứng khách hàng (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đồng cảm và (5) Giá cả. Ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
HL = β0 + β1*H1 + β2*H2y+ β3*H3 + β4*H4 + β5*H5
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
ảng 3.18: ảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình theo R2
và Durbin - Watson Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .825a .681 .673 .41023 1.898
a. Predictors: (Constant), Giaca, Dongcam, Huuhinh, Dapungvatincay, Nanglucphucvu
b. Dependent Variable: Hailong
Để tiến hành phân tích hồi quy bội, các biến đƣợc đƣa vào mơ hình theo phƣơng pháp enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn đƣợc xây dựng dựa vào phƣơng pháp kiểm định giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số R2. So sánh hai giá trị R Square và hệ số
xác định đƣợc điều chỉnh Adjusted R Square nhỏ hơn, dùng nó để đánh giá sự phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Vậy hệ số xác định đƣợc điều chỉnh Adjusted R Square là 0,673. Điều này cho thấy mơ hình có mức độ giải thích khá tốt 67,3% . kết luận mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là tƣơng đối chặt chẽ.
Bảng 3.19: Kết quả phân tích phương sai
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Regression 76.822 5 15.364 91.297 .000
Residual 36.014 214 .168
Total 112.836 219
a. Predictors: (Constant), Giaca, Dongcam, Huuhinh, Dapungvatincay, Nanglucphucvu
b. Dependent Variable: Hailong
Đại lƣợng thống kê F và mức ý nghĩa Sig. trong bảng phân tích phƣơng sai (ANOVA) đƣợc dùng để kiểm định sự phù hợp mơ hình hồi quy với tổng thể. Ta thấy trong kết quả kiểm định này trị số thống kê F =91,297 và mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05 nên mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 3.20: Hệ số hồi quy của mơ hình
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -.360 .191 -1.884 .061 Huuhinh .172 .050 .162 3.434 .001 .668 1.498 Dapungvatincay .312 .054 .281 5.774 .000 .630 1.587 Nanglucphucvu .318 .054 .298 5.837 .000 .572 1.748 Dongcam .235 .045 .244 5.190 .000 .673 1.485 Giaca .098 .050 .094 1.983 .049 .669 1.496 a. Dependent Variable: Hailong
Kết quả trên cho thấy các hệ số β đều khác 0 và Sig < 0,05 chứng tỏ các thành phần trên đều tham dự vào sự hài lòng khác hàng khi sử dụng dịch vụ vận chuyển hành khách nội địa của hãng hàng không Vietjet Air. So sánh độ lớn của β cho thấy:
- Năng lực phục vụ là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự hài lòng khách hàng (β = 0,298). Mỗi đơn vị (chuẩn hóa) thay đổi ở Năng lực phục vụ thì mức độ hài lịng của khách hàng thay đổi 0,298 đơn vị.
- Kế tiếp là yếu tố Cam kết đáp ứng khách hàng có hệ số β = 0,281 là yếu tố đóng vai trị tiếp theo trong mơ hình, vƣợt trội hơn các yếu tố khác nhƣ Hữu hình ( β = 0,162), Sự đồng cảm ( β = 0,244) và Giá cả (β = 0,94)
Phƣơng trình hồi quy đƣợc xác định
HL = -0,36 + 0,162*H1+ 0,281*H2+ 0,298*H3+0,244*H4+ 0,94*H5