5. Bố cục của luận văn
3.4.3. Xây dựng mô hình hồi quy và kiểm định các giả thiết
3.4.3.1. Xây dựng mô hình hồi quy
Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của người bệnh, sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội giữa 05 nhân tố ảnh hưởng thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá ở trên bao gồm: (1) Phương tiện hữu hình; (2) Tin cậy; (3) Độ phản hồi; (4) Sự đảm bảo, (5) Sự đồng cảm với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của mạng di động Vinaphone trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên.
Theo kết quả hồi quy Enter, ta thu được kết quả hồi quy theo bảng sau:
Bảng 3.26. Kết quả phân tích hồi quy
Mô
hình R R
2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng
Kiểm định d của Durbin-Watson
1 .733a .537 .525 .28792 1.874
Kết quả này cho giá trị R2= 0,537; giá trị R2 cho biết rằng các biến độc lập trong
mô hình có thể giải thích được 53.7 % sự thay đổi của biến phụ thuộc. Nói cách khác,
sự hài lòng của khách hàng được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình là 53,7%, còn lại 46,3% sự giải thích là do các biến khác ngoài mô hình.
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét đến giá trị Durbin-Watson từ bảng kết quả phân tích hồi quy. Vì số quan sát tổng thể là 200 mẫu với số biến độc lập là 5 biến nên ta có giá trị dL=1.623 và du=1.735, do đó với giá trị Durbin-Watson là 1.874 sẽ nằm trong khoảng giữa của {dL=1.623,4- du=2.265} nên có thể kết luận là mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét đến giá trị F từ bảng phân tích phương sai ANOVA.
Bảng 3.27. Phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 18.660 5 3.732 45.019 .000b Sai số 16.082 194 .083 Tổng 34.742 199
Có thể thấy rằng giá trị F =45.019 và giá trị sig = 0.000, bước đầu cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, ta xem xét giá trị vif trong bảng sau:
Bảng 3.28. Kết quả hồi quy đa biến
Mô hình Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta
Độ chấp nhận
Hệ số phóng đại phương sai
1 (Constant) .945 .189 5.001 .000 H .191 .053 .219 3.614 .000 .651 1.535 T .146 .059 .160 2.503 .013 .585 1.711 PH .118 .048 .177 2.478 .014 .466 2.146 DB .150 .054 .212 2.757 .006 .403 2.479 DC .120 .048 .160 2.522 .012 .595 1.682
Từ bảng trên, ta thấy các biến độc lập đưa vào mô hình đều có độ chấp nhận (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF) đạt yêu cầu, hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 (quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến – Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr.252), do đó không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Cũng dựa vào kết quả hồi quy đa biến, cho thấy cả 05 nhân tố thuộc mô hình có mức ý nghĩa p_value < 0.05, vì vậy kết luận rằng các biến độc lập này đều ảnh hưởng đến sự hài lòng của của khách hàng, ngoài ra các hệ số hồi quy B đều > 0 do đó tất cả các nhân tố thuộc mô hình đều có ý nghĩa và có tương quan thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Sự hài lòng của khách hàng = 0.945 + 0.191xH + 0.146xT+ 0.118xPH + 0.150xDB + 0.120DC
3.4.3.2. Kiểm định các giả thiết
Căn cứ vào mô hình hồi quy đa biến, có thể thấy rằng khi tác động vào các biến độc lập tương ứng thì giá trị sự hài lòng của người bệnh cũng tăng và ngược lại, do đó giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ cùng chiều.
Bảng 3.29. Kiểm định các giả thiết X1, X2, X3, X4, X5
Giả thiết Kết luận
X1: Nhân tố phương tiện hữu hình và sự hài lòng của khách
hàng có quan hệ cùng chiều Chấp nhận
X2: Nhân tố độ tin cậy và sự hài lòng của khách hàng có quan hệ
cùng chiều Chấp nhận
X3: Nhân tố độ phản hồi và sự hài lòng của khách hàng có quan
hệ cùng chiều Chấp nhận
X4: Nhân tố sự đảm bảo và sự hài lòng của khách hàng có quan
hệ cùng chiều Chấp nhận
X5: Nhân tố sự cảm thông và sự hài lòng của khách hàng có
quan hệ cùng chiều Chấp nhận
Từ những phân tích trên đây, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy đa biến là hợp lý và đáp ứng được các giả thiết đặt ra. Do vậy, có thể mô hình hóa như sau:
0.191 0.146 0.118 0.150 0.120
Hình 3.2. Mô hình hóa kết quả phân tích hồi quy và kiểm định mô hình
Phương tiện hữu hình Độ tin cậy Sự phản hồi Sự đảm bảo Sự đồng cảm Sự hài lòng của khách hàng
Như vậy, qua hình 3.2 thấy được tầm quan trọng của các nhân tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số hồi quy đã chuẩn hóa, nhân tố nào có giá trị tuyệt đối càng lớn thì ảnh hưởng đến mức độ hài lòng càng nhiều. Có thể nhận thấy Sự hài lòng của người bệnh chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ nhân tố “Phương tiện hữu hình” (Beta = 0.191), sau đó đến nhân tố “Sự đảm bảo”(Beta = 0,150); thứ ba là nhân tố “Độ tin cậy” (Beta = 0,146); thứ tư là nhân tố “Sự đồng cảm” (Beta = 0,120); thứ năm là nhân tố “Sự phản hồi” (Beta = 0.118). Và muốn nâng cao sự hài lòng của khách hàng, ta sẽ tác động vào những nhân tố có hệ số hồi qui lớn nhất, tức là sẽ làm thay đổi sự hài lòng nhiều nhất trong các nhân tố.
Dựa vào mô hình hồi quy trên, ta thấy với mức ý nghĩa 5%, các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê. Đối với các nhân tố, ta thấy:
- Biến phương tiện hữu hình có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng mạng di động Vinaphone Thái Nguyên với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,191. Điều này có ý nghĩa, khi phương tiện hữu hình tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,191 đơn vị.
- Biến sự đảm bảo có ảnh hưởng lớn thứ hai đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng mạng di động Vinaphone Thái Nguyên với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,150. Điều này có ý nghĩa, khi sự đảm bảo tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,150 đơn vị.
- Biến độ tin cậy có ảnh hưởng lớn thứ ba đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng mạng di động Vinaphone Thái Nguyên với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,146. Điều này có ý nghĩa, khi độ tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,146 đơn vị.
- Biến sự đồng cảm có ảnh hưởng lớn thứ tư đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng mạng di động Vinaphone Thái Nguyên với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,120. Điều này có ý nghĩa, khi sự đồng cảm tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,120 đơn vị.
- Biến sự phản hồi ít ảnh hưởng nhất đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng mạng di động Vinaphone Thái Nguyên với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,118. Điều
này có ý nghĩa, khi sự phản hồi tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,118 đơn vị.
3.4.3.3. Kiểm định sự khác biệt theo đối tượng điều tra
Để kiểm định sự khác biệt tác giả sử dụng kiểm định ANOVA, theo đó nếu giá trị sig ở bảng này > 0.05 kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, còn nếu sig ở bảng này < = 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính. Khi có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính với định lượng thì tiếp tục theo dõi giá trị Mean ở bảng Descriptives và kết luận: Nếu nhóm nào có giá trị Mean cao hơn thì kết luận nhóm đó tác động nhiều hơn với biến định lượng.
Bảng 3.30. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm tuổi khác nhau
ANOVA Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Hồi quy 1.056 3 .352 2.047 .109 Sai số 33.687 196 .172 Tổng 34.742 199
Nhận xét: Vì sig trong Bảng 3.29 = 0.109 nên có thể nói rằng không có sự khác biệt đánh giá sự hài lòng theo các nhóm tuổi khác nhau.
Bảng 3.31. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập khác nhau ANOVA Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Hồi quy .716 3 .239 1.375 .252 Sai số 34.026 196 .174 Tổng 34.742 199
Nhận xét: Vì sig trong Bảng 3.30 = 0.252 nên có thể nói rằng không có sự khác biệt đánh giá sự hài lòng theo các nhóm thu nhập khác nhau, cụ thể là nhóm thu nhập dưới 5 triệu, 5,1-7,5 triệu, 7,6-10 triệu và nhóm trên 10 triệu đánh giá sự hài lòng đều giống nhau.
Bảng 3.32. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm nghề nghiệp khác nhau
ANOVA Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Hồi quy .745 5 .149 .851 .515 Sai số 33.997 194 .175 Tổng 34.742 199
Nhận xét: Vì sig trong Bảng 3.31 = 0.515 nên có thể nói rằng không có sự khác biệt đánh giá sự hài lòng theo các nhóm nghề nghiệp khác nhau, cụ thể là nhóm học sinh sinh viên, công nhân, nhân viên văn phòng, doanh nhân, cán bộ nghỉ hưu và các đối tượng khác.