6. Kết cấu luận văn
3.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
3.3.5. Kiểm định mô hình hồi quy
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Bảng 3. 11. Kết quả phân tích ANOVA
Mô hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 49,186 5 9,837 81,051 ,000b Phần dư 45,150 372 0,121 Tổng 94,337 377
( Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Giả thuyết:
H0: Tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi
= 0)
H1: Tập hợp các biến độc lập có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi ≠ 0) Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trong Bảng 3.13 cho thấy giá trị kiểm định F = 81,051 có ý nghĩa thống kê vì Sig = 0,000 < 0,05. Do đó ta bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là các biến độc lập có liên hệ với biến phụ thuộc. Vì thế, mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Hiện tượng đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là hiện tượng có sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mô hình hồi quy.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo kết quả tại Bảng 3.13. ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
- Mức độ giải thích của mô hình:
Bảng 3. 12. Mức độ giải thích của mô hình
Mode R R bình
phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn
Durbin-Watson
1 ,722a 0,521 0,515 0,34838 1,757
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Từ Bảng 3.15. ta có hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,515 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 51,5%. Nói cách khác 51,5% Chất lượng dịch vụ có thể được giải thích bởi sự tác động của 5 nhân tố: Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình (có nghĩa là 48,5% còn lại do các yếu tố ngoài mô hình tác động mà tác giả không đề cập đến trong bài nghiên cứu).
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mô hình hồi quy với hệ số beta chưa chuẩn hóa như sau:
CLDVCN = -1,269 + 0,459*TC + 0,255 *ĐU + 0,304*PV + 0,148*ĐC+ 0,219*HH
Để xem xét mức độ tác động hay thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến độc lập nào nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn. Ta xét phương trình hồi quy với beta chuẩn hóa:
CLDVCN = 0,346*TC + 0,222*ĐU + 0,267*PV + 0,124*ĐC + 0,184*HH
Ta thấy: β1>β3> β2>β5>β4 do đó các yếu tố tác động đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ vận chuyển hành khách đường hàng không lần lượt theo thứ tự từ mạnh nhất là : Sự tin cậy > Năng lực phục vụ > Sự đáp ứng > Phƣơng tiện hữu hình > Sự đồng cảm
3.3.6. Kiểm định các giả thuyết
Kết quả kiểm định các giả thuyết từ phân tích tương quan và phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều có ý nghĩa ở độ tin cậy là 95%.
Bảng 3. 13. Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Hệ số hồi quy Kết quả kiểm định H1 Sự tin cậy tác động tích cực đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ 0,346 Chấp nhận H2 Sự đáp ứng tác động tích cực đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ 0,222 Chấp nhận H3 Năng lực phục vụ tác động tích cực đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ 0,267 Chấp nhận H4 Sự đồng cảm tác động tích cực đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ 0,124 Chấp nhận H5
Phương tiện hữu hình tác động tích cực đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ
0,184 Chấp nhận