CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ SỰ HÀI LềNG CỦA KHÁCH DU LỊCH VỀ KHÁCH SẠN LIBERTY CENTRAL SAIGON RIVERSIDE
2.7 Kết quả nghiên cứu
2.2.6 Kiểm định mô hình nghiên cứu
Kiểm định giả thuyết:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy 5 biến gồm độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và phương tiện hữu hình đều có mức ý nghĩa < 0.05 nghĩa là năm biến này đều có ý nghĩa thống kê. Cả năm biến này đều tác động dương đến sự hài lòng. Do đó, nghiên cứu chấp nhận 5 giả thuyết đặt ra.
Kết quả cũng cho ta thấy được mức độ tác động của các biến độc lập đến sự hài lòng: biến độ tin cậy có hệ số beta là 0.476, biến sự đáp ứng có hệ số beta là 0.107, biến năng lực phục vụ có hệ số beta 0.154, biến sự đồng cảm có hệ số beta là 0.143, biến phương tiện hữu hình có hệ số beta là 0.112.
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, ta dùng hai hệ số là hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định F
Bảng 2.32: Chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Dự báo độ lệch chuẩn Durbin- Watson
1 .895a .801 .793 .32829 2.094
a. Dự đoán: (Hằng số), độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017) Qua bảng 2.32, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.793. Hệ số R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 vì vậy dùng hệ số R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp
để giải thích các nhân tố độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình tác động đến sự hài lòng.
Ý nghĩa của hệ số R2 hiệu chỉnh là 79,3% sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích bởi năm biến độc lập đưa ra trong mô hình.
Kiểm định Durbin – Watson
Kiểm định Durbin – Watson dùng để kiểm tra tính tương quan chuỗi trong sai số đo lường, khi giá trị Durbin – Watson gần bằng 3 thì phần dư không có tương quan chuỗi với nhau. Kết quả trong mô hình Durbin – Watson là 2.094 cho thấy không có sự tương quan giữa các phần dư. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi pha ̣m giả đi ̣nh về tính độc lập của sai số.
Bảng 2.33: Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng bình
phương Df Giá trị trung bình bình
phương F Ý nghĩa
Hồi quy 53.272 5 10.654 98.856 .000b
Phần dư 13.257 123 .108
Tổng 66.529 128 a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng
b. Dự đoán: (Hằng số), độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017) Từ kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình (bảng 2.33), ta thấy giá trị F là 98.856 và có mức ý nghĩa rất nhỏ 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên giả thiết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy 95%. Hay nó cách khác, mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu và các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Kiểm tra liên hệ tuyến tính
Theo Hoàng Tro ̣ng và Chu Nguyễn Mộng Ngo ̣c (2008) thì sự thay đổi có hệ
thống giữa các giá tri ̣ dự đoán và phần dư chứng tỏ rằng giả đi ̣nh có quan hệ tuyến tính đã bi ̣ vi pha ̣m và nếu giả đi ̣nh tuyến tính được thỏa mãn (đúng) thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0.
Biểu đồ 2.10: Biểu đồ phân tán phần dư và giá tri ̣ dự đoán của mô hình hồi quy bội
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017) Biểu đồ phân tán giữa các phần dư và các giá tri ̣ dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ta thấy các giá tri ̣ phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứng tỏ rằng giả đi ̣nh liên hệ tuyến tính không bi ̣ vi pha ̣m.
Kiểm đi ̣nh bằng biểu đồ Histogram
Biểu đồ 2.11: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017) Trong biểu đồ Histogram phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối củ a phần dư xấp xỉ chuẩn (có giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0.980 xấp xỉ bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả đi ̣nh về phân phối chuẩn của phần dư không bi ̣ vi pha ̣m.
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO SỰ HÀI LềNG CỦA KHÁCH DU LỊCH