6. Tổng quan đề tài nguyên cứu
3.6.2. Phân tích hồi quy đa biến
Mô hình hồi quy bội với 5 biến độc lập (CL, GC, GIT, DV, TT) ứng với các giá trị trung bình đều lớn h n 3 và nhỏ h n 4, bên cạnh đó giá trị trung bình của biến phụ thuộc sự hài lòng là 3.7631cũng lớn 3 và nhỏ h n 4. Điều này cho thấy đa số khách hàng chưa thật sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ mạng Mobifone tại Đà Nẵng. Trong 5 nhân tố thì nhân tố dịch vụ khách hàng có mức đánh giá thấp h n cả với giá trị trung bình là 3.6412. Tiếp theo là giá cả dịch vụ với giá trị trung bình là 3.7275. Sự thuận tiện và chất lượng cuộc gọi có mức đánh giá tư ng đối tốt với giá trị trung bình xấp xĩ 4.
Bảng 3.17. Bảng thống kê giá trị trung bình các biến hồi quy
Thang đo Biến hồi quy Giá trị trung bình (Mean)
Chất lượng cuộc gọi CL 3.8640
Giá cả dịch vụ GC 3.7275
Giá trị gia tăng GIT 3.7618
Dịch vụ khách hàng DV 3.6412
Sự thuận tiện TT 3.8944
Sự hài lòng HL 3.7631
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS từ khảo sát của tác giả)
b. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập
Hệ số xác định R2
và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá mức độ xác định của mô hình, tức là mức độ uy tín của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ tốt h n khi đánh giá sự phù hợp của mô hình, R2
hiệu chỉnh càng lớn thế hiện mức độ uy tín của mô hình càng cao.
Bảng 3.18. Bảng tóm tắt mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô
hình R R
2 R2
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của
ước lượng Durbin – Watson
1 .830a .689 .684 .28934 1.830
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS từ khảo sát của tác giả)
Nhìn vào kết quả trên (Bảng 3.18), tác giả thấy giá trị R>R2
hiệu chỉnh nên dùng R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình an toàn h n vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. R2
hiệu chỉnh là 0.684 con số này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu ảnh hưởng đến 68.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 31.6% sự biến động của biến phụ thuộc là do sự ảnh hưởng của các nhân tố ngoài mô hình và do sai số ngẫu nhiên.
Kết luận mô hình có mức độ giải thích khá tốt 68.4%, điều này cho thấy mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là tư ng đối chặt chẽ, cả 5 biến độc lập CL, GC, DV, GIT, TT góp phần giải thích 68.4% sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ mạng Mobifone tại Đà Nẵng.
c. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc nhất
Cũng căn cứ kết quả ở bảng 3.18. có hệ số Durbin – Watson (d) là 1.830 với 340 biến quan sát và 5 biến độc lập để tìm dL, dU. Tra bảng thống kê Durbin – Watson với số biến quan sát là N =340, k = 5 biến độc lập, ta có dL = 1.79834 và dU = 1.85492. Tác giả thấy dL <d<dU nên có thể kết luận không có hiện tượng tự tư ng quan xảy ra trong mô hình.
d. Kiểm tra sự phù hợp của tập dữ liệu
Bảng 3.19. Kết quả phân tích phương sai (ANOVA)
Mô hình Bình phư ng tổng Bậc tự do Bình phư ng trị trung bình Giá trị F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 61.967 5 12.393 148.040 .000b Phần dư 27.961 334 .084 Tổng 89.928 339
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS từ khảo sát của tác giả)
Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng dựa vào phư ng pháp kiểm định giá trị thống kê F, đại lượng thống kê F được tính ra từ R2
của mô hình đầy đủ với mức ý nghĩa rất nhỏ Sig = 0.000 < 0.005 trong bảng phân tích phư ng sai được dùng để kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy với tổng thể. Tác giả thấy trong kết quả kiểm định này thì mô hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu, có ý nghĩa suy ra tổng thể nên có thể sử dụng rất tốt.
e. Kết quả xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội Bảng 3.20. Bảng các hệ số hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Mức ý nghĩa Hiện tượng cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF 1 Hằng số -.220 .161 -1.368 .172 CL .179 .037 .173 4.858 .000 .734 1.362 GC .133 .029 .161 4.543 .000 .743 1.347 GIT .232 .035 .232 6.601 .000 .752 1.330 DV .262 .031 .312 8.330 .000 .662 1.510 TT .257 .032 .301 8.004 .000 .659 1.519 a. Biến phụ thuộc HL
Từ kết quả hồi quy trên cho tác giả thấy các biến CL, GC, GIT, DV,TT đều có hệ số β khác không và đều có giá trị Sig = 0.000 < 0.05, chứng tỏ các thành phần này đều có ý nghĩa trong mô hình.
Thu được phư ng trình hồi quy của mô hình nghiên cứu chưa chuẩn hóa như sau:
Sự hài lòng KH = -0.220 + 0.179 Chất lượng cuộc gọi (CL) + 0.133 Giá cả dịch vụ (GC) + 0.232 Dịch vụ gia tăng (GIT) + 0.262 Dịch vụ khách hàng (DV) + 0.257 (Sự thuận tiện).
Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa:
Sự hài lòng KH = 0.173 Chất lượng cuộc gọi (CL) + 0.161 Giá cả dịch vụ (GC) + 0.232 Dịch vụ gia tăng (GIT) + 0.312 Dịch vụ khách hàng (DV) + 0.301(Sự thuận tiện).
Kết quả trên cho thấy các hệ số hồi quy đều mang giá trị dư ng thể hiện các nhân tố trong mô hình hồi qui có quan hệ tỉ lệ thuận đối với sự hài lòng của khách hàng.
So sánh độ lớn của β cho thấy: Dịch vụ khách hàng là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng (β = 0.312). Mỗi đ n vị (chuẩn hóa) thay đổi ở nhóm nhân tố dịch vụ khách hàng thì quyết định sự hài lòng của khách hàng thay đổi 0.312 đ n vị; Kế tiếp là yếu tố sự thuận tiện có hệ số β = 0.301, Dịch vụ giá trị gia tăng có mức ảnh hưởng thứ 3 β = 0.232. Chất lượng cuộc gọi cũng là yếu tố đóng vai trò quan trọng tiếp theo trong mô hình với hệ số β = 0.173 ; Và sau cùng là yếu tố giá cả dịch vụ với hệ số số β = 0.161.
f. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá mức độ cộng tuyến là: Hệ số phóng đại phư ng sai (Variance Inflation Factor - VIF), trong bảng 3.20 các hệ số VIF đều nằm trong khoảng từ 1.33 đến 1.51 đều nhỏ h n 2 cho thấy các biến độc lập này
không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
g. Kiểm tra phần dư
Bảng 3.21. Bảng thống kê giá trị phần dư
Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn N Giá trị dự báo 2.0477 4.8106 3.8631 .42754 340 Phần dư -1.06793 1.04314 .00000 .28720 340 Giá trị dự báo chuẩn -4.246 2.216 .000 1.000 340 Phần dư chuẩn -3.691 3.605 .000 .993 340
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS từ khảo sát của tác giả)
Kiểm tra phần dư cho thấy xấp xỉ chuẩn với trị trung bình (Mean = 0.000) và độ lệch chuẩn (Std. Deviation) = 0.993 ( xấp xỉ bằng 1). Bên cạnh đó, biểu đồ với đường cong chuẩn có dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Nên phần dư cũng có phân phối chuẩn, điều này chứng tỏ sự phù hợp khi sử dụng phư ng pháp hồi quy bội.