6. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
4.2.3. Phân tích hồi quy
Mô hình lý thuyết cuối cùng có 8 nhân tố nghiên cứu, trong đó sự hài lòng là 1 nhân tố phụ thuộc và 7 nhân tố còn lại là những nhân tố độc lập và được giả thuyết là có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
Phân tích hồi quy tuyến tính giúp ta xác định mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương trình tổng quát được xây dựng:
HAILONG = Beta0 + Beta1X1 + Beta2X2 + Beta3X3 + Beta4X4 + Beta5X5
+ Beta6X6 + Beta7X7 + Beta8X8+ ei
Trong đó: - HAILONG: Biến phụ thuộc (Sự hài lòng chung của khách hàng); X1: Nhân viên (NHANVIEN); X2: Năng lực phục vụ (NANGLUCPV); X3: Hạ tầng kỹ thuật (HATANGKT); X4: Thông tin quảng cáo (BAOMAT); X5: An toàn bảo mật (BAOMAT); X6: Chăm sóc khách hàng (CHAMSOCKH); X7: Giá phí (GIAPHI); ei: Sai số
Phương pháp kiểm định được sử dụng là hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter).
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính ở phụ lục cho thấy Giá trị Sig kiểm định t của các biến độc lập: NHANVIEN, NANGLUCPV, HATANGKT, BAOMAT, GIAPHI có giá trị Sig < 0.05. Tuy nhiên, Biến CHAMSOCKH và BAOMAT có giá trị Sig > 0.05 nên biến này loại ra khỏi nghiên cứu.
Thực hiện phân tích hồi quy với 5 biến độc lập: NHANVIEN, NANGLUCPV, HATANGKT, BAOMAT, GIAPHI có tương quan với biến
phụ thuộc “HAILONG - Mức độ hài lòng chung của khách hàng” kết quả thu được như bảng 4.16.
Bảng 4.16. Kết quả hồi quy OLS lần 2
Model
Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số đã
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Giá trị của độ chấp nhận Hệ số VIF 1 (Constant) -,485 ,342 -1,419 ,157 NHANVIEN ,173 ,044 ,195 3,942 ,000 ,846 1,182 HATANGKT ,175 ,043 ,192 4,043 ,000 ,915 1,092 BAOMAT ,157 ,041 ,182 3,819 ,000 ,905 1,105 NANGLUCPV ,236 ,044 ,261 5,395 ,000 ,884 1,132 GIAPHI ,509 ,080 ,342 6,334 ,000 ,706 1,416
Giá trị Sig kiểm định t của 5 biến độc lập: NHANVIEN, NANGLUCPV, HATANGKT, BAOMAT, GIAPHI có mức ý nghĩa Sig < 0.05 nên nên 5 biến độc lập tương quan và có ý nghĩa với biến phụ thuộc “HAILONG”.
Bảng 4.17. Mô hình tóm tắt sử dụng phương pháp Enter Mô hình Hệ số R Hệ số R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Thống kê kiểm định Durbin- Watson 1 ,678(a) ,460 ,449 ,46723 1,878
a Predictors: (Constant), GIAPHI, HATANGKT, BAOMAT, NANGLUCPV, NHANVIEN b Dependent Variable: HAILONG
Bảng 4.18. Bảng phân tích ANOVA Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do df Trung bình bình phương Giá trị kiểm định F Mức ý nghĩa Sig
1 Hồi quy 48,677 5 9,735 44,595 ,000(a)
Phần dư 57,197 262 ,218
Tổng 105,874 267
a Predictors: (Constant), GIAPHI, HATANGKT, BAOMAT, NANGLUCPV, NHANVIEN b Dependent Variable: HAILONG
Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng hệ số xác định R2 = 0.460 > 0, thống kê F = 44,595 với mức ý nghĩa sig < 1%. Như vậy hàm hồi quy ước
lượng được là phù hợp và 5 nhân tố độc lập NHANVIEN, NANGLUCPV, HATANGKT, BAOMAT, GIAPHI giải thích được 46% biến thiên sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của VNPT Kiên Giang trên địa bàn thành phố Rạch Giá.
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các nhân tố trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết. Các giả định về tự tương quan, đa cộng tuyến, phân phối chuẩn hóa, phương sai không đều. Vì vậy, ta cần thực hiện kiểm tra các giả định này.
- Thông kê Durbin – Watson = 1.878 xấp xỉ giá trị 2. Do đó hiện tượng tự tương quan là không xảy ra.
- Các hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị rất nhỏ và đều cách xa ngưỡng đề nghị là 8. Do đó hiện tượng đa cộng tuyến là không xảy ra.
- Đồ thị phân phối phần dư chỉ ra rằng các phần dư có giá trị trung bình là 0 và tuân theo quy luật phân phối chuẩn hóa.
- Đồ thị phân tán của phần dư theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc là ngẫu nhiên và phân bố đều. Vì vậy hiện tượng phương sai không đều cũng không xảy ra.
Như vậy tất cả các giả định cơ bản của phân tích hồi quy đã được đáp ứng.
Regression Standardized Residual 2 0 -2 -4 F r e q u e n c y 60 50 40 30 20 10 0 Histogram
Dependent Variable: HAILONG
Mean =-9,08E-16 Std. Dev. =0,991
N =268
__
Hình 4.1. Đồ thị phân tán Scatterplot
Observed Cum Prob
1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 E x p e c t e d C u m P r o b1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Annotation
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: HAILONG
__
Hình 4.2. Đồ thị P-P Plot phần dư chuẩn hóa hồi quy
• Mô hình điều chỉnh sau khi phân tích hồi quyNhân viên
Hạ tầng kỹ thuật Thông tin quảng cáo
Năng lực phục vụ Giá phí Sự hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của VNPT Kiên Giang trên địa bàn TP Rạch Giá
Hình 4.3. Mô hình nghiên cứu sau thực nghiệm
Giả thuyết X1: Nếu Nhân viên của VNPT Kiên Giang phục vụ khách hàng càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN càng cao.
Giả thuyết X2: Nếu Hạ tầng kỹ thuật dịch vụ của VNPT Kiên Giang càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN càng cao.
Giả thuyết X3: Nếu Thông tin quảng cáo về dịch vụ của VNPT Kiên Giang càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN càng cao.
Giả thuyết X4: Nếu Năng lực phục vụ của VNPT Kiên Giang càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN càng cao.
Giả thuyết X5: Nếu Giá phí dịch vụ của VNPT Kiên Giang càng hợp lý thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN càng cao.
• Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa có dạng:
HAILONG = 0.195 * NHANVIEN + 0.192 * HATANGKT + 0.182 * BAOMAT + 0.261 * NANGLUCPV + 0.342 * GIAPHI
- Giả thuyết X1 đề nghị rằng “Nhân viên” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của khách hàng. Giả thuyết này được ủng hộ vì kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng “Nhân viên” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng là có ý nghĩa thống kê với B = 0.1732, Beta = 0.195, t = 3.942 và Sig = 0.000 < 5%.
- Giả thuyết X2 đề nghị rằng “Hạ tầng kỹ thuật” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của khách hàng. Giả thuyết này được ủng hộ vì kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng “Hạ tầng kỹ thuật” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng là có ý nghĩa thống kê với B = 0.175, Beta = 0.192, t = 4.043 và Sig = 0.000 < 5%.
- Giả thuyết X3 đề nghị rằng “Thông tin quảng cáo” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của khách hàng. Giả thuyết này được ủng hộ vì kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng “Thông tin quảng cáo” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng là có ý nghĩa thống kê với B = 0.157, Beta = 0.182, t = 3.819 và Sig = 0.000 < 5%.
- Giả thuyết X4 đề nghị rằng “Năng lực phục vụ” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của khách hàng. Giả thuyết này được ủng hộ vì kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng “Năng lực phục vụ” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng là có ý nghĩa thống kê với B = 0.236, Beta = 0.261, t = 5.395 và Sig = 0.000 < 5%.
- Giả thuyết X5 đề nghị rằng “Giá phí” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của khách hàng. Giả thuyết này được ủng hộ vì kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng “Giá phí” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng là có ý nghĩa thống kê với B = 0.509, Beta = 0.342, t = 6.334 và Sig = 0.000 < 5%.
Kết quả trên cho thấy nhân tố “Giá phí” có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất (Beta = 0.342) nên có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ FiberVNN. Kế tiếp là các nhân tố “năng lực phục vụ” (Beta = 0.261), “Nhân viên” (Beta = 0.195), “Hạ tầng kỹ thuật” (Beta = 0.192), “Thông tin quảng cáo” (Beta = 0.182).