2.4 Dữ liệu và kết quả nghiên cứu:
2.4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính nhằm kiểm định mơ hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu và đo lường cường độ tác động của các nhân tố.
Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp (Enter) tức là các biến được đưa vào cùng lúc để phân tích. Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square). Hệ số R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted R- square) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) .
Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn chất lượng dịch vụ của khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) .
Kiểm định F được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05 thì có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008). Bảng 2.14 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
Biến
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients) t Sig. Thống kê đa cộng tuyến (Collinearity Statistics) B Std. Error
Beta Tolerance VIF
(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS)
Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình bằng ANOVA cho thấy mơ hình có giá trị kiểm định F = 27.925 có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.000 < 0.05). Nghĩa là giả thuyết: Tập hợp các biến độc lập khơng có mối liên hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ.
Hệ số R2 hiệu chỉnh đạt 43.4% cho thấy các nhân tố độc lập giải thích được 43.4%. cho nhân tố phụ thuộc, các yếu tố bên ngồi sẽ giải thích cho phần cịn lại. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy 4 nhân tố độc lập bao gồm TC, NL, PT, UT trong thang đo chất lượng dịch vụ đều có ý nghĩa thống kê với sig. nhỏ hơn 0.05, nhân tố DU, DC có sig. lớn hơn 0.05 do đó khơng có ý nghĩa về mặt thống kê nên bị loại. Như vậy ta bác bỏ giả thuyết H2: khi khách hàng đánh giá mức độ đáp ứng của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại và H4: khi khách hàng đánh giá sự đồng cảm của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại. Các giả thuyết: Hl, H3, H5, H6 được chấp nhận.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau:
HL = 0.250 TC + 0.262 NL + 0.375 PT + 0.124 UT + ε
Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa, ta có thể thấy 4 yếu tố trên đều có tác động cùng chiều lên sự hài lòng (β>0). Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự
TC .294 .069 .250 4.274 .000 .782 1.279 DU -.066 .058 -.063 -1.154 .250 .895 1.118 NL .293 .062 .262 4.754 .000 .884 1.132 DC -.010 .062 -.009 -.154 .877 .844 1.185 PT .342 .053 .375 6.403 .000 .781 1.281 UT .158 .071 .124 2.224 .027 .857 1.167
R: hiệu chinh: 43.4% - Durbin - Watson: 1.992 F: 27.925 - sig: 0.000
(Beta=0.375), Năng lực phục vụ (Beta=0.262), Sự tin cậy (Beta=0.250) và Uy tín thương hiệu (Beta=0.124).