7. Kết cấu của luận văn
3.6.3.Kiểm định mơ hình hồi qui bội
Mơ hình hồi qui sau khi được sử dụng để kiểm định mơ hình như sau:
HL = - 0.094 + 0.126 * GC + 0.252 * CT + 0.114 * NL_DU + 0.316*PR + 0.327* TC
a. Hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng cĩ sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số khơng ổn định khi thêm biến vào mơ hình hồi qui.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phĩng đại phương sai VIF. Hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đĩ mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi qui.
Cảm thơng (CT)
Năng lực_Đáp ứng (NL_DU)
Hậu mãi_HĐ cơng chúng (PR)
Tin cậy (TC)
Giá cả (GC)
Sự hài lịng của
Bảng 3.12. Hệ số VIF và Tolerance Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.094 .215 -.435 .664 GC .098 .032 .126 3.065 .002 .865 1.156 CT .255 .044 .252 5.771 .000 .769 1.300 NL_DU .107 .043 .114 2.463 .014 .678 1.475 PR .306 .044 .316 6.967 .000 .712 1.405 TC .332 .045 .327 7.446 .000 .761 1.314 a. Dependent Variable: HL Nguồn: Xử lý từ SPSS
b. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bảng 3.13. Bảng tĩm tắt các hệ số của mơ hình hồi qui cuối cùng
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .776a .602 .594 .34699 .602 82.144 5 272 .000 1.739 a. Predictors: (Constant), TC, GC, CT, PR, NL_DU
b. Dependent Variable: HL
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 cĩ thể sử dụng được.
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.594 nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 59.4%. Nĩi cách khác, khoảng 59.4 % mức độ hài lịng quan sát cĩ thể được giải thích bởi sự khác biệt của 05 thành phần: Giá cả, Cảm thơng, Năng lực_đáp ứng, Hậu mãi_ hoạt động cơng chúng, Tin cậy
Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Deviation = 0.991 (xấp xỉ bằng 1) do đĩ cĩ thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi qui bội.
Bảng 3.14. Bảng thống kê giá tri phần dư
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 2.5754 5.1312 4.0818 .42252 278 Residual -1.25709 .87623 .00000 .34384 278 Std. Predicted Value -3.565 2.484 .000 1.000 278 Std. Residual -3.623 2.525 .000 .991 278 a. Dependent Variable: HL Nguồn: Xử lý từ SPSS
c. Kiểm định giả thiết
Vậy, mơ hình nghiên cứu sau cùng tồn tại năm giả thiết. Đĩ là:
Giả thiết H1: Thành phần Cảm thơng được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần Cảm thơng và Sự hài lịng khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố CT = 0.252 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lịng khách hàng và Cảm thơng là cùng chiều. Với điều kiện các nhân tố khác khơng đổi khi Sự cảm thơng tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng chung của khách hàng tăng lên 0.252 đơn vị.
Giả thiết H2: Thành phần Năng lực_Đáp ứng được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần Năng lực_Đáp ứng và Sự hài lịng khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố NL_DU = 0.114 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lịng khách hàng và năng lực_đáp ứng là cùng chiều. Với điều kiện các nhân tố khác khơng đổi khi Năng lực_đáp ứng tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng chung của khách hàng tăng lên 0.114 đơn vị.
Giả thiết H3: Thành phần Hậu mãi và hoạt động cơng chúng được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần Hậu mãi và hoạt động cơng chúng và Sự hài lịng khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố PR = 0.316 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lịng khách hàng và PR là cùng chiều. Với điều kiện các nhân tố khác khơng đổi khi hậu mãi và hoạt động cơng chúng tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng chung của khách hàng tăng lên 0.252 đơn vị.
Giả thiết H4: Thành phần Tin cậy được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần Tin cậy và Sự hài lịng khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố TC = 0.327 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lịng khách hàng và Tin cậy là cùng chiều. Với điều kiện các nhân tố khác khơng đổi khi Sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng chung của khách hàng tăng lên 0.327 đơn vị. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giả thiết H5: Thành phần Giá cả được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nĩi cách khác, thành phần Giá cả và Sự hài lịng khách hàng cĩ quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mơ hình vì hệ số Bêta chuẩn hố của nhân tố GC = 0.126 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lịng khách hàng và Giá cả là cùng chiều. Với điều kiện các nhân tố khác khơng đổi khi Sự hài lịng về giá cả tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng chung của khách hàng tăng lên 0.126 đơn vị.
d. Hiện tượng tự tương quan
Tự tương quan được hiểu như là sự tương quan giữa các thành phần của dãy số thời gian hoặc khơng gian.
Nguyên nhân của hiện tượng này cĩ thể là khách quan (do quán tính, do độ trễ của dữ liệu) hoặc cĩ thể là chủ quan (do chọn mơ hình sai, do quá trình xử lý số liệu).
Hậu quả của hiện tượng này như sau: các ước lượng bình phương bé nhất vẫn là ước lượng tuyến tính, khơng chệch nhưng khơng 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 khơng đáng tin cậy,...
Cĩ nhiều phương pháp để phát hiện hiện tuợng này. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp thống kê Durbin - Watson. Với cỡ mẫu n =
Watson với n = 278, k = 5 ta cĩ dL = 1.725, dU = 1.613. Ta cĩ: dU = 1.725 <
d = 1.739 < 4 - dL = 4 - 1.613 = 2.387 nên cĩ thể kết luận mơ hình khơng tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Bảng 3.15. Bảng thống kê giá trị Durbin - Watson
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .776a .602 .594 .34699 .602 82.144 5 272 .000 1.739
a. Predictors: (Constant), TC, GC, CT, PR, NL_DU b. Dependent Variable: HL
Nguồn: Xử lý từ SPSS
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương này trình bày kết quả kiểm định mơ hình thang đo và mơ hình nghiên cứu. Qua các bước kiểm định mơ hình thang đo và mơ hình nghiên cứu đã khẳng định: Cĩ năm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ bảo hiểm nhân thọ tại Bảo Việt Đắk Lắk theo thứ tự là: 32.7% sự hài lịng khách hàng được giải thích bởi yếu tố Tin cậy (TC), 31.6% sự hài lịng khách hàng được giải thích bởi yếu tố Hậu mãi và hoạt động cơng chúng (PR), 25.2% sự hài lịng ấy được giải thích bởi yếu tố Cảm thơng (CT), 12.6% sự hài lịng ấy được giải thích bởi yếu tố Giá cả (GC), 11.4% sự hài lịng ấy được giải thích bởi yếu tố Năng lực_đáp ứng (NL_DU)
CHƯƠNG 4
KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ