CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.4. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH HỒI QUI BỘI
Mơ hình hồi qui sau khi được sử dụng để kiểm định mơ hình như sau: Y= 1.486 + 0.094*GTMĐ + 0.103*QTTT + 0.188*TT + 0,201*TTB+ 0.044*GTGT + 0.202*NVDV
Kết quả kiểm tra các hiện tượng như sau:
3.4.1. Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng có sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mơ hình hồi qui. Để phát hiện hiện tượng đa cộng
tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor -VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi qui.
Hệ số VIF và Tolerance
Unstandardized Standardized Collinearity
Model Coefficients Coefficients t Sig. Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.486 0.233 6.37 0 GTMĐ 0.094 0.026 0.195 3.647 0 0.826 1.211 QTTT 0.103 0.033 0.152 3.11 0.002 0.987 1.013 TT 0.188 0.034 0.274 5.605 0 0.994 1.006 TTB 0.201 0.029 0.344 7.033 0 0.988 1.012 GTGT 0.044 0.025 0.097 1.803 0 0.826 1.21 NVDV 0.202 0.029 0.347 7.067 0.00 0.989 1.011
3.4.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình Model Summaryb Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .879a .858 .857 .20713088 2.112 a. Predictors: (Constant), GTMĐ,TT, TTB, NV, GTMĐ, GTGT, QTTT b. Dependent Variable: HL
Bảng 3.19: Tóm tắt các hệ số của mơ hình hồi quy cuối cùng.
Từ bảng ta thấy trị thống kê F được tính từ R bình phương của mơ hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0.000) cho thấy mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.857 nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 85.7%. Nói cách khác, khoảng 85.7% mức độ hài lòng quan sát có thể được giải thích bởi sự khác
biệt của 06 thành phần: Giao thông mặt đât (GTMĐ), Quy trình thủ tục (QTTT), Thơng tin (TT), Trang thiết bị (TTB), Giá trị gia tăng (GTGT), Nhân viên dịch vụ (NVDV).
3.4.3. Kiểm định giả thiết
Vậy, mơ hình nghiên cứu sau cùng tồn tại 06 giả thiết. Đó là:
- Giả thiết H1: Thành phần “Giao thông mặt đất” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Giao thơng mặt đất” và Sự hài lịng của hàng khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố GTMĐ = 0.094 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng khách hàng và Thành phần giao thông là cùng chiều. Sự hài lòng của khách hàng tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.094% Thành phần giao thông mặt đất .
- Giả thiết H2: Thành phần “Quy trình thủ tục” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Quy trình thủ tục” và Sự hài lịng khách hàng có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố QTTT = 0.103 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng khách hàng và Thành phần quy trình thủ tục là cùng chiều. Sự hài lòng của khách hàng tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.103% Thành phần quy trình thủ tục.
- Giả thiết H3: Thành phần “Thông tin” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Thông tin” và Sự hài lịng hành khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố TT = 0.188 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng của hành khách và Thành phần thông tin cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.188% Thành phần thông tin.
- Giả thiết H4: Thành phần “Trang thiết bị” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Trang thiết bị” và Sự hài lịng của khách hàng có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố TTB = 0.201 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng hành khách và trang thiết bị là cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.201% Thành phần trang thiết bị.
- Giả thiết H5: Thành phần “Giá trị gia tăng” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Giá trị gia tăng” và Sự hài lịng của hành khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố GTGT = 0.044 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng hành khách và giá trị gia tăng là cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.044% Thành phần giá trị gia tăng.
- Giả thiết H6: Thành phần “Nhân viên dịch vụ” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Nhân viên dịch vụ” và Sự hài lịng của hành khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố NVDV = 0.202 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng hành khách và giá trị gia tăng là cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.202% Thành phần nhân viên dịch vụ.
3.4.4. Hiện tƣợng tự tƣơng quan
Tự tương quan được hiểu như là sự tương quan giữa các thành phần của dãy số thời gian hoặc khơng gian. Ngun nhân của hiện tượng này có thể là khách quan (do quán tính, do độ trễ của dữ liệu) hoặc có thể là chủ quan (do chọn mơ hình sai, do quá trình xử lý số liệu).
nhất vẫn là ước lượng tuyến tính, khơng chệch nhưng không phải là ước lượng hiệu quả hoặc là phương sai ước lượng được của các ước lượng bình phương bé nhất thường bị chệch, các kiểm định T và F không đáng tin cậy. Có nhiều phương pháp để phát hiện hiện tượng này. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định Durbin - Watson. Với cỡ mẫu n = 325, với 6 bậc tự do, tra bảng kết quả Durbin - Watson với n = 325, k = 6 ta có dL = 1.507, dU = 1.847. Ta có: dU = 1.847< d = 2.112< 4 – 1.847= 2.153 nên có thể kết luận mơ hình khơng tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .879a .858 .857 .20713088 2.112 a. Predictors: (Constant), GTMĐ, QTTT, TT, TTB, GTGT, NV b. Dependent Variable: HL