2.2 THỰC TRẠNG CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ
2.2.7 Phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tương quan cho ta biết được mối quan hệ giữa các khái niệm, tuy nhiên ta chưa thể biết được quan hệ giữa chúng là quan hệ nhân quả như thế nào để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Vì vậy ta phải sử dụng phân tích hồi quy để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Phương pháp phân tích được sử dụng là phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS), phương pháp đưa biến vào hồi quy là phương pháp enter (đưa tất cả các biến vào cùng một lượt) do đây là nghiên cứu kiểm định nên phương pháp enter sẽ phù hợp hơn phương pháp stepwise. Kết quả phân tích từ dữ liệu điều tra thu được như sau:
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 1 Residual Total 136,36 7 46,132 182,49 4^ 341 345 34,09 2 0,135 252,002 0,000b Model Unstandardized Coefficients' Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) - 0,17 4 0,12 8 -1,357 0,176 TD 0,46 0 2 0,04 8 0,43 11,056 0,000 2 0,47 2,119 DU 0,36 9 4 0,04 0 0,34 5 8,44 0,000 8 0,45 2,184 NL 0,13 7 9 0,02 8 0,16 6 4,72 0,000 9 0,58 1,697 HH 0,07 1 0 0,03 0 0,09 6 2,35 0,019 3 0,51 1,950 a. Predictors: (Constant), HH, TD, NL, DU b. Dependent Variable: HL
Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu thống kê bằng phần mềm SPSS
67
Bảng 2.18: ANOVAa
a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), HH, TD, NL, DU
Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu thống kê bằng phần mềm SPSS
a. Dependent Variable: HL
Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu thống kê bằng phần mềm SPSS
Kết quả phân tích hồi quy cho ta xác định được phương trình hồi quy như sau:
HL = - 0,174 + 0,460 TD + 0,369 DU + 0,137 NL + 0,071 HH, kiểm định F của phân tích phương sai có giá trị p - value = 0.000 < 0.05 (bảng 2.18) cho thấy có tối thiểu một nhân tố đưa vào mô hình có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HL. Hệ số xác định Adjusted R Square = 0,744 cho thấy các
68
biến đưa vào giải thích được 74,4 % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như tại phần phân tích tương quan cho thấy các biến độc lập có quan hệ với nhau (hệ số tương quan khác 0) đó là một dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong phân tích hồi quy có ảnh hưởng với nhau dẫn đến hiện tượng không tách được ảnh hưởng của từng biến tới biến phụ thuộc và thổi phồng kết quả. Chúng có thể làm cho các kiểm định t và F mất hiệu lực. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến có thể sử dụng chỉ số nhân tử phóng đại phương sai VIF, nếu VIF nhỏ hơn 10 có thể kết luận không có hiện tương đa cộng tuyến. Ở kết quả phân tích này giá trị VIF lớn nhất là 2,184 (biến DU). Như vậy có thể cho rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Vì đây là một nghiên cứu mẫu để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nên tác giả sử dụng thống kê t với các giá trị p - value tương ứng, chiều của mối quan hệ thông qua dấu của hệ số Beta ước lượng được. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Kiểm định giả thuyết H1: Nhân tố “Năng lực phục vụ” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng về chất lượng dịch vụ của Công ty. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến NL dương. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến NL: β = 0,137 > 0, thống kê t tương ứng có p - value = 0,000 < 0,05 (bảng 2.19). Như vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố “Năng lực phục vụ” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H1.
Kiểm định giả thuyết H2: Nhân tố “Yếu tố hữu hình” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng về chất lượng dịch vụ của Công ty. Điều này
STT Ký hiệu Tên biến β chuẩn hóa 1 7TD Sự Tin cậy và Đồng cảm 0,43
8 69
đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến HH dương. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến HH: β = 0,071 > 0, thống kê t tương ứng có p - value = 0,019 < 0,05 (bảng 2.19). Như vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố “Yếu tố hữu hình” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H2.
Kiểm định giả thuyết H3: Nhân tố “Sự tin cậy và đồng cảm” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng về chất lượng dịch vụ của Công ty. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến TD dương. Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu cho thấy hệ số Beta của biến TD là: β = 0,460 > 0, thống kê t tương ứng có p - value = 0,000 < 0,05 (bảng 2.19). Như vậy với hệ số tin cậy 95% ta có thể cho rằng biến “Sự tin cậy và đồng cảm” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H3.
Kiểm định giả thuyết H4: Nhân tố “Khả năng đáp ứng” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của Công ty. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DU dương. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến DU là: β = 0,369 > 0, thống kê t tương ứng có p -value = 0,000 < 0,05 (bảng 2.19). Như vậy với hệ số tin cậy 95% có thể cho rằng nhân tố “Khả năng đáp ứng” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H4.