Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai lệch chuẩn Beta Hệ số tolerance VIF 1 (Constant) -0,132 0,206 -0,641 0,522 SDB: Sự đảm bảo 0,185 0,059 0,175 3,123 0,002 0,557 1,795 CPDV: Chi phí dịch vụ 0,236 0,055 0,236 4,335 0,000 0,595 1,682 STC: Sự tin cậy 0,133 0,034 0,187 3,927 0,000 0,771 1,297 SDC: Sự đồng cảm 0,178 0,054 0,169 3,275 0,001 0,659 1,516 SDU: Sự đáp ứng 0,125 0,047 0,153 2,644 0,009 0,521 1,920 PTHH: Phương tiện hữu hình 0,184 0,053 0,186 3,495 0,001 0,623 1,605
a. Biến phụ thuộc: (SHLC) Sự hài lòng chung của khách hàng.
(Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp từ kết quả phân tích trên SPSS 16)
Sau khi chạy hồi quy cho 6 biến độc lập SDB, CPDV, STC, SDC, SDU, PTHH, kết quả hồi quy cho thấy mô hình 6 biến độc lập SDB, CPDV, STC, SDC, SDU, PTHH đạt giá trị mức ý nghĩa Sig. = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê và có hệ số chuẩn hóa Beta dương. Như vậy, các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc.
Kết quả cho thấy tất cả các biến điều thỏa mãn theo yêu cầu và mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Phương trình hồi quy tuyến tính chưa chuẩn hóa có dạng như sau:
SHLC = -0,132 + 0,185SDB + 0,236CPDV+ 0,133STC + 0,178SDC + 0,125SDU + 0,184PTHH
71
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa trên được giữ nguyên giá trị thô mang ý nghĩa toán học hơn là ý nghĩa kinh tế khi chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định, vì vậy với đề bài nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express thì chưa phù hợp. Vậy nên, tác giả sẽ phân tích theo phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa.
Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa có dạng như sau:
SHLC = 0,175SDB+ 0,236CPDV+ 0,187STC + 0,169SDC + 0,153SDU + 0,186PTHH
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình, tác giả sử dụng hệ số chuẩn hóa Beta. Theo bảng 4.24 cho thấy, thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy mức độ ảnh hưởng của các biến này trong mô hình đối với sự hài lòng của khách hàng như sau:
- Yếu tố “Chi phí dịch vụ” có hệ số Beta là 0,236 lớn nhất nên mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình đứng thứ nhất đối với “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express”.
- Yếu tố “Sự tin cậy” có hệ số Beta là 0,187 nên mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình đứng thứ hai đối với “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express”.
- Yếu tố “Phương tiện hữu hình” có hệ số Beta là 0,186 nên mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình đứng thứ ba đối với “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express”.
- Yếu tố “Sự đảm bảo” có hệ số Beta là 0,175 nên mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình đứng thứ tư đối với “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express”.
- Yếu tố “Sự đồng cảm” có hệ số Beta là 0,169 nên mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình đứng thứ năm đối với “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express”.
- Yếu tố “Sự đáp ứng” có hệ số Beta là 0,153 nhỏ nhất nên mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình đứng thứ sáu đối với “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express”.
72
4.2.6.4. Kiểm định sự đa cộng tuyến
Theo bảng 4.24 cho thấy, kết quả kiểm định các giả định của mô hình hồi quy rút ra từ phương pháp Enter cũng cho thấy các giả định không bị vi phạm và không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập vì chỉ số VIF đều nhỏ hơn 3. Do đó, các kết quả của mô hình hồi quy là đáng tin cậy.
4.2.6.5. Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy bội
Mức độ giải thích mô hình
Theo số liệu được nêu trong bảng 4.25 cho thấy, kết quả chạy hồi quy bội trị số R = 0,785 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình là khá chặt chẽ. Giá trị R2 = 0,615 điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 61,5%.
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu với hệ số xác định R2 hiệu chỉnh là 0,605 và kiểm định F với giá trị F là 58,416 tại mức ý nghĩa Sig.= 0,000 là rất nhỏ. Giá trị R2 hiệu chỉnh là 0,605 cho thấy sự biến thiên của biến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express được giải thích là 60,5% bởi ảnh hưởng của các biến độc lập trong mô hình, còn lại 39,5% được giải thích bởi các biến ngoài mô hình. Mức ý nghĩa của giá trị thống kê F của mô hình rất nhỏ (Sig.= 0,000 < 0,05) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể bằng 0.
Bảng 4.25. Mô hình hồi quy tóm tắt sử dụng phương pháp Enter (Model Summaryb) Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 0,785a 0,615 0,605 0,39794 0,615 58,416 6 219 0,000 2,237
(Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp từ kết quả phân tích trên SPSS 16)
Giả định về tính độc lập của phần dư cũng không bị vi phạm thể hiện qua hệ số Durbin-Watson bằng 2,237 nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan phần dư, nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương
73
quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm. Vì vậy, có thể kết luận các tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm”.
Mức độ phù hợp mô hình
Kết quả đánh giá giá trị R2 ở trên cho biết được mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp. Tuy nhiên để có thể suy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai.
Theo số liệu được nêu trong bảng 4.26 phân tích phương sai (ANOVAb) ta thấy Sig.= 0,000 < 0,05 (Sig. <5%). Như vậy, ta có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể. Hay nói cách khác, các biến độc lập có liên quan tuyến tính với các biến phụ thuộc và mức độ tin cậy 95%.
Bảng 4.26. Phân tích phương sai (ANOVAb)
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình cộng F Mức ý nghĩa Sig. 1 Hồi quy 55,504 6 9,251 58,416 0,000a Phần dư 34,680 219 0,158 Tổng 90,184 225
(Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp từ kết quả phân tích trên SPSS 16)
74
Giả định phương sai của phần dư không đổi cũng không bị vi phạm thể hiện qua đồ thị phân tán (được nêu ở Hình 4.2) thể hiện phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express. Quan sát biểu đồ phân tán, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào.
Hình 4.2- Đồ thị phân tán
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư cũng không bị vi phạm thông qua biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (được nêu ở Hình 4.3) và biểu đồ tần số P-P (được nêu ở Hình 4.4). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) “cho rằng phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do như sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa và biểu đồ tần số P-P”.
75
Hình 4.3- Biểu đồ tần số của phần dư
Quan sát biểu đồ tần số của phần dư có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn vì giá trị trung bình Mean rất nhỏ và độ lệch chuẩn Std.Dev là 0,987 gần như bằng 1. Đồng thời quan sát biểu đồ tần số P-P cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc và sát đường kỳ vọng nên phần dư có thể xem như chuẩn.
Hình 4.4- Biểu đồ tần số P-P
4.2.6.6. Kiểm định sự khác biệt của các biến thuộc tính của khách hàng
- Kiểm định sự khác biệt về giới tính
Kiểm định One-way ANOVA được thực hiện để kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express theo giới tính. Qua bảng 4.27 cho thấy, kết quả kiểm định Sig. ANOVA = 0,801 >
76
0,05 không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express giữa giới tính nam và nữ. Như vậy, có thể kết luận rằng yếu tố giới tính không có sự khác biệt đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng DVCPN tại Gateway Express và như vậy kết quả là cơ sở cho các hàm ý quản trị, không có sự thiên lệch thông tin sự hài lòng của khách hàng theo giới tính.