5. Kết cấu luận văn
2.3.5.3 Kết quả phân tích hồi quy
HệsốBeta (chuẩn hóa) dùng để đánh giá mức độquan trọng của các nhân tốchất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Hệsố Beta chuẩn hóa của nhân tốnào càng cao thì mức độquan trọng của nhân tố đó ảnh hưởng càng cao.
Kết quảphân tích hồi quy cho thấy các biến trong thang đo chất lượng dịch vụcó hệ số β đều dương nên các nhân tốtrong mô hình hồi quy ảnh hưởng tỷlệthuận đến sựhài lòng của khách hàng với độtin cậy 95%.
Trước khi trình bày mô hình hồi quy tuyến tính cần phải dò tìm vi phạm giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Nếu giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khôngđáng tin cậy được. Để xem giả định phân phối chuẩn có bịvi phạm khi áp dụng hồi quy bội không, ta xét giá trịphần dư trong bảng sau:
Bảng 2.22 Bảng tóm tắt Residuals Statistics(a)
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Std. Residual -2.152 2.649 .000 .986 150
(Nguồn Số liệu 2019)
Kết quả cho thấy, phần dư có giá trị trung bình Mean= 0.000 và độ lệch chuẩn (Std.Deviation) = 0.986 rất gần 1 cho thấy phân phối chuẩn không bịvi phạm.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa:
Y = -1.053 + 0.171X1 + 0.103X2 + 0.081X3 + 0.705X4
= -1.053 + 0.171SDU + 0.103CLSP + 0.081KNPV + 0.705DTC
Qua phương trình hồi quy ta có thể đánh giá như sau:
- Khi sự đáp ứng tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của khách hàng tăng 0.171 điểm - Khi chất lượng sản phẩm tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của khách hàng tăng
0.103 điểm
- Khi khả năng phục vụcủa nhân viên tăng 1 đơn vị thì sựhài lòng của khách hàng tăng 0.198
- Khi độtin cậy tăng 1 đơn vịthì thì sựhài lòng của khách hàng tăng 0.705 điểm
0.171
0.198 0.103
0.705
Kết quảkiểm định mô hìnhđược minh họa qua hình sau:
R2= 0.846 F= 198.966
Hình 9. Mô hình lý thuyết đã chuẩn hóa