Kết quả ước lượng mô hình hồi quy được thể hiện ở Bảng 4.27, 4.28 và 4.29.
Bảng 4.34. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mô hình Mô
hình R R2 R2 điều chỉnh
Sai số chuẩn của
ước tính Durbin-Watson
1 0,834a 0,701 0,688 0,36342 2,161
Bảng 4.35. Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi qui 76,300 6 12,717 17,795 0,000b Phần dư 150,781 211 0,715 Tổng 227,081 217 Bảng 4.36.Hệ số hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 1,021 0,315 3,243 0,001 PTHH 0,236 0,067 0,254 3,503 0,001 0,599 1,670 DU 0,161 0,070 0,167 2,307 0,022 0,601 1,663 TC 0,132 0,060 0,149 2,214 0,028 0,721 1,387 DC 0,127 0,068 0,123 1,879 0,062 0,733 1,364 BD 0,071 0,072 0,068 0,981 0,328 0,660 1,515 PDV 0,022 0,070 0,021 0,319 0,750 0,693 1,444
Xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy được trình bày trong các Bảng 4.27 và 4.28. Kết quả ở Bảng 4.27 cho thấy hệ số xác định R2 là 0,701 và hệ số xác định R2 điều chỉnh là 0,688. Điều này nói lên rằng mức độ thích hợp của mô hình là 68,8% hay nói cách khác các biến độc lập trong mô hình giải thích được 68,8% độ biến thiên sự hài lòng của khách hàng (HL), R2 điều chỉnh khá cao cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là tốt.
Trong bảng phân tích phương sai ANOVA (Bảng 4.28), trị số thống kê F = 17,795 (với giá trị sig. = 0,000) cho thấy mô hình ước lượng có ý nghĩa thống kê ở dưới mức 1% từ đó cũng khẳng định sự thích hợp của mô hình hồi qui tuyến tính với tập dữ liệu phân tích.
Kết quả phân tích hệ số hồi quy trong Bảng 4.29 cho thấy giá trị Sig. của các biến Phương tiện hữu hình (PTHH), Khả năng đáp ứng (DU), Độ tin cậy (TC) đều nhỏ hơn 0,05 (sig < 0,05) và biến Sự đồng cảm (DC) nhỏ hơn 0,1 (sig < 0,1) do đó, có thể nói 4 yếu tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và có tác động dương (cùng chiều) đến sự hài lòng của khách hàng. Hai biến Sự bảo đảm (BD) và Phí dịch vụ (PDV) có giá trị Sig. lớn hơn 0,1 (sig > 0,1) nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy.
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy, cho thấy có 4 yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng là: phương tiện hữu hình, khả năng đáp ứng, độ tin cậy và sự đồng cảm. Trong đó, yếu tố phương tiện hữu hình (0,254) có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng, khả năng đáp ứng (0,167) tác động mạnh thứ 2, độ tin cậy (0,149) tác động mạnh thứ 3 và cuối cùng là sự đồng cảm (0,123).
Phương trình hồi qui có dạng như sau:
HL = 0,254*PTHH + 0,167*DU + 0,149*TC + 0,123*DC
Sau khi phân tích hồi quy, tác giả đã tiến hành kiểm tra các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính, đặc biệt là giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư, đa cộng tuyến và phương sai của sai số thay đổi.
Kết quả cho thấy các phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn tắc, vì giá trị trung bình (Mean) của phần dư bằng xấp xỉ bằng 0 và phương sai (Std.Dev2 = 0,986) xấp xỉ bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Kết quả phân tích hồi quy cũng cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng vì hệ số VIF <2 với các nhân tố. Từ đồ thị mô tả mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị ước lượng, ta nhận thấy các phần dư phân bố tương đối đều xung quanh giá trị trung bình (giá trị trung bình của phần dư bằng 0). Do vậy, hiện tượng phương sai thay đổi không xuất hiện trong mô hình hồi quy này.
Hình 4.2. Đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị ước lượng
Kiểm định Durbin Watson có giá trị 2.161, dao động xung quanh giá trị 2. Như vậy, giả định tự tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
Như vậy, qua kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính có thể kết luận các kết quả ước lượng của mô hình hồi quy là đáng tin cậy.