Phân tích hồi quy được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập: (1) Chất lượng sản phẩm (CL); (2) Thái độ phục vụ của nhân viên (PV); (3) Giá cả (GC); (4) Mẫu mã bao bì, kiểu dáng sản phẩm (MB) và (5) Hình ảnh của công ty (HA) đến Sự hài lòng của khách hàng (SHL). Giá trị của các yếu tố được dùng để phân tích hồi quy là trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định Cronbach‟s Alpha và EFA. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong bảng 4.7 (xem chi tiết trong phụ lục 5)
BẢNG 4. 7 - Kết quả phân tích hồi quy đa biến bằng phƣơng pháp Enter Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phƣơng sai Hằng số - 0,375 0,341 -1,099 0,273 CL 0,183 0,072 0,166 2,533 0,012 0,792 1,262 PV 0,557 0,079 0,468 7,036 0,000 0,771 1,298 GC 0,079 0,072 0,074 1,107 0,270 0,756 1,322 MB 0,059 0,065 0,065 0,902 0,369 0,652 1,534 HA 0,217 0,080 0,187 2,723 0,007 0,719 1,390 R 0,714 R Square 0,510 Adjusted R Square 0,493 Durbin Wastson 1,870 F (29,924) Sig. = 0,000 Phương trình hồi quy Sự hài lòng = -0,375 + 0,183*CL + 0,557*PV + 0,079*GC + 0,059*MB + 0,217*HA
Kết quả ở bảng 4.7 cho thấy, hệ số R có giá trị 0,714 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối tương quan chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi quy
50
của mô hình cho thấy giá trị R2 (R Square) bằng 0,510, điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 51.0% hay nói cách khác là 51.0% sự biến thiên của biến sự thỏa mãn trong công việc được giải thích bởi 5 nhân tố. Giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình so với với tổng thể, ta có giá trị R điều chỉnh bằng 0,493 (hay 49,3%) với kiểm định F Change, Sig ≤ 0,05 có nghĩa tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính giữa sự hài lòng và 5 nhân tố ảnh hưởng.
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào bảng (ANOVA) ta thấy rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, có giá trị Sig. = 0,000 (< 0,05) rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp với tập dữ liệu và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001).
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của phần dƣ (Autocorrelation)
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau, có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu không có hiện tượng tự tương quan của các phần dư với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2; nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch. Tác giả dùng kiểm định d của Durbin- Watson để kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư, không có hiện tượng tự tương quan của các phần dư thì dU < d < 4 – dU với dU là trị số dưới của hệ số Durbin Watson. Theo PGS.TS Đinh Phi Hổ (2011).
Theo kết quả phân tích trong bảng 4.7 cho thấy, với số quan sát n = 150, số tham số β - 1= 5 (k2 = 5), mức ý nghĩa 0,01 (99%) tra trong Bảng thống kê Durbin – Watson, dL (Trị số thống kê dưới) = 1,623 và dU (Trị số thống kê trên) = 1,725, hệ số Durbin-Watson (d) = 1,870 nằm trong khoảng (1,725;2.275) nên không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình, mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity)
Kết quả phân tích Bảng 4.7 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ
1,262 đến 1,534 nhỏ hơn 2 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm giả thuyết hiện tượng đa cộng tuyến, mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi (Heteroskedasticity)
. Theo PGS.TS Đinh Phi Hổ (2011) sử dụng kiểm định Spearman để kiểm tra giữa từng biến độc lập có ý nghĩa thống kê với giá trị tuyệt đối của số dư được chuẩn hóa (Absolute of standardized residuals, ABSZRE), tiêu chuẩn đánh giá là các hệ số tương quan hạng Spearman có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 thì có thể kết luận phương sai của phần dư không thay đổi.
BẢNG 4. 8 - Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi
ABS_ZRE CL PV GC MB HA Spearman's rho ABS_ZRE Correlation Coefficient 1,000 -0,121 0,054 -0,057 -0,034 0,000 Sig. (2- tailed) . 0,140 0,514 0,487 0,675 0,996 N 150 150 150 150 150 150 CL Correlation Coefficient -0,121 1,000 0,297 0,219 0,384 0,339 Sig. (2- tailed) 0,140 . 0,000 0,007 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150 PV Correlation Coefficient 0,054 0,297 1,000 0,335 0,298 0,420 Sig. (2- tailed) 0,514 0,000 . 0,000 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150 GC Correlation Coefficient -0,057 0,219 0,335 1,000 0,455 0,362 Sig. (2- tailed) 0,487 0,007 0,000 . 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150
52 MB Correlation Coefficient -0,034 0,384 0,298 0,455 1,000 0,391 Sig. (2- tailed) 0,675 0,000 0,000 0,000 . 0,000 N 150 150 150 150 150 150 HA Correlation Coefficient 0,000 0,339 0,420 0,362 0,391 1,000 Sig. (2- tailed) 0,996 0,000 0,000 0,000 0,000 . N 150 150 150 150 150 150
Kết quả phân tích bảng 4.8 cho thấy, các hệ số tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập và biến trị tuyệt đối của phần dư chuẩn hóa có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 nên có thể kết luận: các biến đảm bảo không có hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi, mô hình có ý nghĩa thống kê
Ý nghĩa của hệ số hồi quy
Sau khi thực hiện các phép kiểm định hồi quy so với tổng thể ta thấy mô hình không vi phạm các giả thuyết kiểm định và có ý nghĩa thống kê. Từ kết quả xem xét mức ý nghĩa các biến độc lập trong mô hình hồi quy ta thấy có 2 biến không có mức ý nghĩa so với sự hài lòng của khách hàng (SHL), đó là biến giá cả (GC) vì có mức ý nghĩ Sig. = 0,270> 0,05 và biến mẫu mã bao bì, kiểu dáng sản phẩm (MB) với mức ý nghĩa Sig. = 0,369 nên không chấp nhận trong phương trình hồi quy. Có 3 biến ảnh huởng đến sự hài lòng của khách hàng (SHL) đó là biến: Chất lượng sản phẩm (CL); Thái độ phục vụ của nhân viên (PV) và hình ảnh của công ty (HA) vì các biến này có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 nên được chấp nhận trong phương trình hồi quy và đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến sự sự thỏa mãn trong công việc (SAT). Tuy nhiên, giá trị Sig. của hằng số 0,273 > 0,05 nên tác giả loại bỏ hằng số ra khỏi phương trình hồi quy. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với 3 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
Phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa: Sự hài lòng của khách hàng = 0,183*Chất lượng sản phẩm + 0,557*Phục vụ của nhân viên + 0,217*Hình ảnh của công ty
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa: Sự hài lòng của khách hàng = 0,166*Chất lượng sản phẩm + 0,468*Phục vụ của nhân viên + 0,187*Hình ảnh của công ty.
Thảo luận kết quả hồi quy
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients)
Hệ số β của CL = 0,183 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa chất lượng sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng là cùng chiều. Có nghĩa là khi đánh giá về chất lượng sản phẩm (CL) tăng (giảm) 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng (giảm) 0,183 điểm.
Hệ số β của PV = 0,557 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa phục vụ nhân viên và sự hài lòng của khách hàng là cùng chiều. Có nghĩa là khi đánh giá về thái độ phục vụ cua nhân viên (PV) tăng (giảm) 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng (giảm) 0,557 điểm.
Hệ số β của HA = 0,217 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa hình ảnh công ty và sự hài lòng của khách hàng là cùng chiều. Có nghĩa là khi đánh giá về hình ảnh công ty (HA) tăng (giảm) 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng (giảm) 0,217 điểm.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients)
Hệ số này xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy, các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể chuyển đổi với dạng phần trăm như sau:
BẢNG 4. 9 Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập theo tỷ lệ %.
STT Biến Standard.Beta % Thứ tự ảnh
hƣởng
1 Chất lượng sản phẩm (CL)
0,166 20,22% 3
2 Phục vụ của nhân vien (PV)
0,468 57% 1
54
(HA)
Tổng 0,821 100%
Nhân tố chất lượng sản phẩm (CL) đóng góp 20,22%, nhân tố hình ảnh của công ty (HA) đóng góp 22,78%, nhân tố phục vụ của nhân viên (PV) đóng góp 57%, Như vậy, thứ tự ảnh hưởng đến sự thỏa mãn trong công việc là: thứ nhất là nhân tố phục vụ của nhân viên (PV), thứ 2 là nhân tố hình ảnh của công ty (HA) và thứ 3 là nhân tố chất lượng sản phẩm (CL).