Giá cả (price)
Phương tiện hữu hình (tangibles)
Sự đáp ứng (reliability)
Độ tin cậy (reliability)
Năng lực phục vụ (assurance)
Sự hài lòng của học viên (customer satisfaction)
Sự đồng cảm (empathy)
Đặt lại các giả thuyết để phù hợp với mô hình hiệu chỉnh
- Giả thuyết H1: Giá cả tác động cùng chiều (+) đến mức độ hài lòng của học viên - Giả thuyết H2: Phương tiện hữu hình tác động cùng chiều (+) đến mức độ hài lòng của học viên
- Giả thuyết H3: Sự đáp ứng tác động cùng chiều (+) đến mức độ hài lòng của học viên
- Giả thuyết H4: Độ tin cậy tác động cùng chiều (+) đến mức độ hài lòng của học viên
- Giả thuyết H5 : Năng lực phục vụ tác động cùng chiều (+) đến mức độ hài lòng của học viên
- Giả thuyết H6 : Sự đồng cảm tác động cùng chiều (+) đến mức độ hài lòng của học viên
4.2.5 Phân tích hồi quy đa biến
Đặt:
X1.GC: Giá cả (là trung bình của các biến GC1, GC2, GC3)
X2.PTHH: Phương tiện hữu hình (là trung bình của các biến PTHH1, PTHH2, PTHH3)
X3.SDU: Sự đáp ứng (là trung bình của các biến SDU1, SDU2, SDU3, SDU4) X4.DTC: Độ tin cậy (là trung bình của các biến DTC1, DTC2, DTC3, DTC4) X5.NLPV: Năng lực phục vụ (là trung bình của NLPV1, NLPV2, NLPV3, NLPV4)
X6.SDC: Sự đồng cảm ( là trung bình của các biến SDC1, SDC3) Y.SHL: Sự hài lòng (là trung bình của SHL1, SHL2, SHL3, SHL4) Phương trình hồi quy đa biến có dạng như sau:
Y = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝑋1 + 𝛽2 ∗ 𝑋2 + 𝛽3 ∗ 𝑋3 + 𝛽4 ∗ 𝑋4 + 𝛽5 ∗ 𝑋5 + 𝛽6 ∗ 𝑋6
Y : Biến phụ thuộc
4.2.5.1 Phân tích Pearson
Ma trận tương quan – Correlations
Correlations Y.SHL X1.GC X2.PTHH X3.SDU X4.DTC X5.NLPV X6.SDC Y.SHL Pearson Correlation 1 ,606** ,726** ,523** ,771** ,560** ,506** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 125 X1.GC Pearson Correlation ,606** 1 ,597** ,335** ,511** ,279** ,252** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,002 ,005 N 125 125 125 125 125 125 125 X2.PTHH Pearson Correlation ,726** ,597** 1 ,363** ,538** ,370** ,434** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 125 X3.SDU Pearson Correlation ,523** ,335** ,363** 1 ,549** ,283** ,144 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,109 N 125 125 125 125 125 125 125 X4.DTC Pearson Correlation ,771** ,511** ,538** ,549** 1 ,374** ,349** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 125 X5.NLPV Pearson Correlation ,560** ,279** ,370** ,283** ,374** 1 ,364** Sig. (2-tailed) ,000 ,002 ,000 ,001 ,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 125 X6.SDC Pearson Correlation ,506** ,252** ,434** ,144 ,349** ,364** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,005 ,000 ,109 ,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 125
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Từ ma trận tương quan – Correlations, ta thu được kết quả như sau:
Hệ số tương quan giữa biến Y.SHL và biến X1.GC bằng 0,606, hệ số Sig = 0,000, nên biến X1.GC có tương quan tuyến tính mạnh với biến Y.SHL và có ý ngĩa thống kê
Hệ số tương quan giữa biến Y.SHL và biến X2.PTHH bằng 0,726, hệ số Sig = 0,000, nên biến X2.PTHH có tương quan tuyến tính mạnh với biến Y.SHL và có ý ngĩa thống kê
Hệ số tương quan giữa biến Y.SHL và biến X3.SDU bằng 0,523, hệ số Sig = 0,000, nên biến X3.SDU có tương quan tuyến tính mạnh với biến Y.SHL và có ý ngĩa thống kê
Hệ số tương quan giữa biến Y.SHL và biến X4.DTC bằng 0,771, hệ số Sig = 0,000, nên biến X4.DTC có tương quan tuyến tính mạnh nhất với biến Y.SHL và có ý ngĩa thống kê
Hệ số tương quan giữa biến Y.SHL và biến X5.NLPV bằng 0,560, hệ số Sig = 0,000, nên biến X5.NLPV có tương quan tuyến tính mạnh với biến Y.SHL và có ý ngĩa thống kê
Hệ số tương quan giữa biến Y.SHL và biến X6.SDC bằng 0,506, hệ số Sig = 0,000, nên biến X6.SDC có tương quan tuyến tính yếu nhất với biến Y.SHL và có ý ngĩa thống kê
4.2.5.2 Phân tích hồi quy đa biến
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin-
Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,896a ,803 ,793 ,220 ,803 80,227 6 118 ,000 1,962
a. Predictors: (Constant), X6.SDC, X3.SDU, X1.GC, X5.NLPV, X4.DTC, X3.PTHH
b. Dependent Variable: Y.SHL
Qua bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Model Summary, cho thấy: Hệ số hiệu chỉnh R2 ( Adjusted R Square) = 0,793, điều này nói lên độ phù hợp của mô hình là 79,3% , hay nói cách khác là 79,3% sự biến thiên của biến hài lòng được giải thích bởi 6 biến độc lập. Với Sig. F Change = 0,000 ≤ 0,05 thỏa điều kiện tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình Kiểm định F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 23,397 6 3,899 80,227 ,000b
Residual 5,735 118 ,049
Total 29,132 124
a. Dependent Variable: Y.SHL
b. Predictors: (Constant), X6.SDC, X3.SDU, X1.GC, X5.NLPV, X4.DTC, X2.PTHH
Bảng ANOVA cho thấy kết quả kiểm định F có giá trị Sig = 0,000 (< 0,05), nên mô hình sử dụng là phù hợp để nghiên cứu.
Kiệm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95,0% Confidence Interval for B Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Lower
Bound Upper Bound Tolerance VIF 1 (Constant) ,710 ,188 3,770 ,000 ,337 1,083 X1.GC ,042 ,018 ,121 2,283 ,024 ,006 ,078 ,590 1,694 X2.PTHH ,127 ,026 ,280 4,881 ,000 ,075 ,178 ,508 1,970 X3.SDU ,069 ,037 ,092 1,858 ,066 -,005 ,143 ,678 1,475 X4.DTC ,316 ,047 ,385 6,728 ,000 ,223 ,409 ,509 1,965 X5.NLPV ,190 ,043 ,205 4,412 ,000 ,104 ,275 ,772 1,295 X6.SDC ,089 ,032 ,131 2,772 ,006 ,025 ,152 ,743 1,346
a. Dependent Variable: Y.SHL
Ta có các biến:
X1.GC: Giá cả (là trung bình của các biến GC1, GC2, GC3)
X2.PTHH: Phương tiện hữu hình (là trung bình của các biến PTHH1, PTHH2, PTHH3)
X3.SDU: Sự đáp ứng (là trung bình của các biến SDU1, SDU2, SDU3, SDU4) X4.DTC: Độ tin cậy (là trung bình của các biến DTC1, DTC2, DTC3, DTC4) X5.NLPV: Năng lực phục vụ (là trung bình của NLPV1, NLPV2, NLPV3, NLPV4)
X6.SDC: Sự đồng cảm ( là trung bình của các biến SDC1, SDC3) Y.SHL: Sự hài lòng (là trung bình của SHL1, SHL2, SHL3, SHL4) Từ bảng phân tích Coefficients cho ta thấy
- Hệ số phóng đại phương sai VIF rất nhỏ, có giá trị từ 1,295 đến 1,970 nhỏ hơn 2 nên mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, mô hình có ý nghĩa thống kê.
- Giá trị Sig. của các biến độc lập: Giá cả, Phương tiện hữu hình, Độ tin cậy, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm < 0,05. Nên các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê.
- Giá trị Sig. của biến Sự đáp ứng > 0,05 không đạt mức ý nghĩa,. Nên biến độc lập này không phù hợp để đưa vào mô hình.
Các biến Beta của các biến độc lập (Giá cả, Phương tiện hữu hình, Độ tin cậy, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm) > 0 có tác động thuận chiều với biến phụ thuộc, có nghĩa là khi tăng giảm bất kỳ một nhân tố nào cũng sẽ làm cho mức độ hài lòng của học viên tăng lên hoặc giảm đi. Do đó các giả thuyết H1, H2, H4. H5, H6 nêu trong mô hình đều được chấp nhận
Dựa vào hệ số B chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) ta có phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Y = 0,71 + 0,042*X1.GC + 0,127*X2.PTHH + 0,316*X4.DTC + 0,19*X5.NLPV + 0,089*X6.SDC
X1.GC: Giá cả
X2.PTHH: Phương tiện hữu hình
X3.SDU: Sự đáp ứng (đã bị loại vì không đạt mức ý nghĩa với giá trị Sig. > 0,05) X4.DTC: Độ tin cậy
X5.NLPV: Năng lực phục vụ X6.SDC: Sự đồng cảm
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
B(X1.GC) = 0,042 Dấu (+): Quan hệ cùng chiều. Khi học viên đánh giá về Giá cả tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của học viên sẽ tăng thêm 0.042 điểm.
B(X2.PTHH) = 0,127 Dấu (+): Quan hệ cùng chiều. Khi học viên đánh giá về Phương tiện hữu hình tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của học viên sẽ tăng thêm 0,127 điểm
B(X4.DTC) = 0,316 Dấu (+): Quan hệ cùng chiều. Khi học viên đánh giá về Độ tin cậy tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của học viên sẽ tăng thêm 0,316 điểm
B(X5.NLPV) = 0,19 Dấu (+): Quan hệ cùng chiều. Khi học viên đánh giá về Năng lực phục vụ tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của học viên sẽ tăng thêm 0,19 điểm B(X6.SDC) = 0,089 Dấu (+): Quan hệ cùng chiều. Khi học viên đánh giá về Sự đồng cảm tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của học viên sẽ tăng thêm 0,089 điểm
Theo hệ số Beta chuẩn hóa của SDU, DTC, SDC, GC, PTHH, NLPV thì hệ số chuẩn hóa của X4.DTC lớn nhất = 0,385, vậy yếu tố “Độ tin cậy” có vai trò quan trọng nhất trong việc quyết định đến sự hài lòng của học viên, và yếu tố ảnh hưởng thấp nhất trong việc quyết định sự hài lòng của khách hàng là yếu tố “Giá cả” có hệ số chuẩn hóa X1.GC = 0,121.
Dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa (Standardized Coefficients) ta có phương trình hồi quy chuẩn hóa:
Y = 0,121*X1.GC + 0,280*X2.PTHH + 0,385*X4.DTC + 0,205*X5.NLPV + 0,131*X6.SDC
X1.GC: Giá cả
X2.PTHH: Phương tiện hữu hình
X3.SDU: Sự đáp ứng (đã bị loại vì không đạt mức ý nghĩa với giá trị Sig. > 0,05) X4.DTC: Độ tin cậy
X5.NLPV: Năng lực phục vụ X6.SDC: Sự đồng cảm
Hệ số này xác định mức ảnh hưởng của các biến độc lập
Bảng 4.2: Thống kê thứ tự ảnh hưởng của các biến nhân tố
STT Mã hóa Biến Hệ số Beta chuẩn hóa Thứ tự ảnh hưởng
1 X1.GC Giá cả (GC) 0,121 5
2 X2.PTHH Phương tiện hữu hình (PTHH) 0,28 2
3 X4.DTC Độ tin cậy (DTC) 0,385 1
4 X5.NLPV Năng lực phục vụ (NLPV) 0,205 3
Kết luận: Thông qua các kiểm định, có thể khẳng định các nhân tố ảnh hưởng
đến sự hài lòng của học viên tại trung tâm đào tạo vẽ móng Mona Nail theo thứ tự mức độ tầm quan trọng như sau: Độ tin cậy (DTC), Phương tiện hữu hình (PTHH), Năng lực phục vụ (NLPV), Sự đồng cảm (SDC), Giá cả (GC). Dựa vào mức độ ảnh hưởng này để đưa ra mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh tốt nhất và trình tự của các giải pháp cho chương 5.
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh tốt nhất
1.