Phân tích hồi quy đa biến mô hình nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
Để đánh giá sự phù hợp mô hình, các nhà nghiên cứu trước sử dụng hệ số xác định R2 (R-Square). Trong nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng R bình phương hiệu chỉnh để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R bình phương. Sử dụng hệ số R bình phương hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4. 7. Kết quả kiển định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu Model Summary
Mô hình R R bình phương R bình phương hiệuchỉnh Độ lệch chuẩn
1 .719a .518 .510 .68180
Bảng 4. 8. Kết quả kiểm định ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa 1 Regression 181.023 6 30.171 64.904 .000b Residual 168.741 363 .465 Total 349.764 369
Nguồn: Kết quả tính toán từ SPSS
Kết quả bảng 4.8: mô hình hồi quy tuyến tính đa biến cho thấy hệ số xác định hiệu chỉnh R2 hiệu chỉnh = 0.510, F=64.904, mức ý nghĩa=0.00 do vậy hệ số này hoàn toàn có ý nghĩa về mặt thống kê. Hay nói cách khác mô hình phù hợp tới 51% còn lại 49% là phần dư không hồi quy về. Bên cạnh đó, phân tích giá trị F = 64.904 có mức ý nghĩa thống kê cực kỳ nhỏ (sig = 0.000), vì vậy mô hình hồi quy tuyến tính rất phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng để nghiên cứu
Do đó, mô hình này là mô hình khá giải thích được các tác động của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ “Đi Chợ Online” thông qua 6 biến dự báo như giả thuyết ban đầu. Như vậy đây là mô hình có thể dùng dự báo để đưa ra hàm ý quản trị.
Bảng 4. 9. Kết quả phân tích Hệ số hồi quy của từng biến độc lập Coefficientsa
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Kết quả
B Sai số chuẩn Beta
1 (Constant) -1.051 .274 -3.837 .000 Chấp nhận TC .148 .037 .156 4.028 .000 Chấp nhận TGGH .431 .045 .396 9.581 .000 Chấp nhận NLPV .014 .041 .012 .329 .742 Bác Bỏ TI .094 .048 .074 1.980 .048 Chấp nhận AT .319 .051 .252 6.199 .000 Chấp nhận TB .246 .039 .235 6.245 .000 Chấp nhận
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến cho thấy, hệ số phóng đại VIF của các biến độc lập đều < 3 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập nên mô hình được chấp nhận. Mức ý nghĩa của biến độc lập Năng Lực Phục Vụ (NLPV) = 0.742 có mức ý nghĩa > 0.05 không vượt qua điểm định do đó biến này cần được loại ra khỏi mô hình nghiên cứu. Có thể thấy còn lại 5 trong 6 nhân tố vượt qua kiểm định bao gồm TC, TGGH, TI, AT, TB.
Từ kết quả phân tích trên phương trình hồi quy được viết lại như sau:
SHL= 0.396 TGGH + 0.252 AT + 0.235 TB + 0.156 TC + 0.074 TI
Dựa vào hệ số hồi quy đã chuẩn hóa: cho thấy biến quan trọng nhất lần lượt là biến TGGH (1st) , AT (2nd) , TB (3rd ) , TC (4th) , TI (5th ).
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm: thống kê mô tả biến quan sát, thống kê giá trị trung bình, đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan pearson, phân tích hồi quy và cho ra được phương trình hồi quy. Kết quả cuối cùng cho thấy chỉ có biến Năng Lực Phục Vụ (NLPV) không vượt qua kiểm định, 5 trên 6 biến độc lập đề xuất còn lại đều có sự tác động đến sự hài lòng của khách hàng thông qua chất lượng dịch vụ. Mức độ tác động lần lượt là biến TGGH (1st) , AT (2nd) , TB (3rd ) , TC (4th) , TI (5th ).
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 5.1. Kết luận
Dựa vào các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ, đưa ra được mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu gồm 6 biến tác động như sau: Tin cậy, thời gian giao hàng, năng lực phục vụ, tiện ích, an toàn, trang bị. Sau khi thiết lập mô hình nghiên cứu, sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để kiểm định mức độ phù hợp của các yếu tố trong mô hình, độ tương quan của biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng phương pháp Cronbach's Alpha kết quả cho thấy tất cả cái biến và thang đề xuất đều đạt yêu cầu khi có độ tin cậy trên 0.7 và hệ số tương quan của thang đo đều trên 0.3.
Khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của mô hình (EFA) thì nhận thấy hệ số tin cậy của các nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu và các nhân tố đều hội tụ về nhóm của nó.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình phù hợp tới 51% là mô hình khá có thể được dùng để đưa ra hàm ý quản trị. Mô hình chỉ bác bỏ một nhân tố là Năng lực phục vụ. Như vậy thang đo sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ đi chợ online được thành lập bao gồm 5 thành phần và 16 biến quan sát; trong đó:
- Thành phần tin cậy (TC): 3 biến - Thời gian giao hàng (TGGH): 3 biến - Thành phần tiện ích (TI) : 4 biến - Thành phần an toàn (AT): 3 biến - Thành phần trang bị (TB): 3 biến
So sánh mô hình nghiên cứu đề xuất và mô hình kết quả: Sau khi chạy mô hình bằng phần mềm SPSS kết quả cho thấy mô hình có sự khác biệt so với mô hình đề
xuất ban đầu. Số lượng biến của mô hình kết quả đã giảm đi 1 biến ( biến NLPV ) so với mô hình đề xuất. Bên cạnh đó có thể lý giải do một bộ phận nhân viên giao hàng
của dịch vụ đi chợ online là các tài xế xe ôm công nghệ, nhân viên giao thức ăn, không được đào tạo bài bản về quy cách , tác phong phục vụ nên khiến biến năng lực phục vụ ( NLPV) không phù hợp với mô hình. 5 yếu tố còn lại hoàn toàn phù hợp, mức độ tác động lần lượt của các yếu tố là TGGH (1st) , AT (2nd) , TB (3rd ) , TC (4th), TI (5th ).