CHƢƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.5. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến nhằm xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, hay nói cách khác, là xác định mối quan hệ giữa mức độ hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ với các biến độc lập (độ tin cậy, năng lực nhân viên, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, yếu tố hữu hình và hiệu quả của chi phí). Từ đó, chứng minh tính đúng đắn của mô hình nghiên cứu và tìm ra đƣợc mô hình chuẩn xác nhất.
Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi phân tích EFA, dạng hàm số của mô hình hồi quy tổng quát có dạng: HL = f(TC, NL, DU, DC, HH, CP) (i)
Mô hình hồi quy sẽ có dạng công thức:
HL = β0 + β1*TC + β2*NL + β3*DU + β4*DC + β5*HH + β6*CP (ii)
Trong đó:
β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Đánh giá mức độ sự phù hợp của mô hình
Bảng 3.21: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Giá trị Durbin- Watson
1 .871a .795 .787 .392 1.907
Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS
Phƣơng trình hồi quy đƣợc tác giả xác định theo phƣơng pháp ENTER. Kết quả hồi quy cho thấy, hệ số R có giá trị = 0.871, điều này có ý nghĩa: mối quan hệ giữa các biến trong mô hình là khá chặt chẽ. Hệ sô R2 điều chỉnh có giá trị 0.787, có nghĩa là mức độ thích hợp của mô hình là 78.7%, điều này cũng cho thấy 6 biến độc lập trong mô hình góp phần giải thích 78.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc – sự hài lòng của khách hàng. Cũng có thể thấy, mức độ phù hợp của mô hình là tƣơng đối tốt. Tuy nhiên, đây mới chỉ xét sự phù hợp của mô hình dựa trên dữ liệu nghiên cứu, để đánh giá xem mô hình hồi quy có thể suy diễn mô hình này thành mô hình tổng thể thực, tác giả tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phƣơng sai.
Bảng 3.22: Kết quả phân tích hồi quy – phƣơng sai ANOVA Mô hình Tổng các bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 69.702 6 11.617 75.412 .000b Phần dƣ 47.446 308 .154 Tổng cộng 117.148 314 Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS
Từ kết quả phân tích ANOVA, cho thấy Sig.=0.000 < 0.05, nhƣ vậy, mô hình nghiên cứu của tác giả là phù hợp với dữ liệu thức tế nghiên cứu. Hay nói cách khác, các biến độc lập trong mô hình có tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là mô phépkiểm định giả thuyết về đô phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Từ bảng phân tích, ta thấy kiểm định Fcó giá trị là 75.412 với Sig. = 0.000a, chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính đa biến là phù hợp với dữ liệu và có thể suy diễn ra tổng thể đƣợc.
Bảng 3.23: Hệ số hồi quy chuẩn hóa
Mô hình Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) -.181 .175 1.035 .301 TC .047 .054 .056 .862 .389 .694 1.432 NL .106 .058 .107 1.821 .010 .764 1.310 DU .235 .067 .247 3.527 .000 .877 1.153 DC .149 .058 .154 2.581 .001 .728 1.220 HH .367 .064 .395 5.761 .000 .812 1.428 CP .061 .040 .064 1.535 .020 .601 1.217 Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS
Kết quả phân tích hệ số hồi quy chuẩn hóa cho thấy, các yếu tố: NL – Năng lực phục vụ, DU – Khả năng đáp ứng, DC – Sự đồng cảm, HH – Yếu tố hữu hình
và CP – Hiệu quả của chi phí có giá trị Sig. < 0.05, do đó, có thể nói 5 yếu tố này có ý nghĩa trong mô hình hồi quy và có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng.Còn các yếu tố, TC – Độ tin cậy có giá trị Sig. = 0.389 > 0.05, điều này đồng nghĩa với yếu tố này không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy, và mức ý nghĩa tác động đến sự hài lòng của khách hàng là không đáng kể hoặc rất ít ảnh hƣởng. Cũng từ bảng kết quả này, có thể thấy mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, do hệ số VIF < 2.
Từ kết quả phân tích hồi quy trên, mô hình hồi quy tuyến tính có thể đƣợc viết lại nhƣ sau:
HL = -0.181+ 0.395*HH + 0.247*DU + .154*DC + .107*NL + 0.064*CP
Từ mô hình hồi quy, có thể thấy yếu tố hữu hình có ảnh hƣởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số β chuẩn hóa cao nhất (= 0.395), tiếp theo là yếu tố khả năng đáp ứng, yếu tố sự đồng cảm, yếu tố năng lực phục vụ và yếu tố hiệu quả của chi phí. Cũng từ kết quả này có thể đƣa ra kết quả kiểm định các giả thuyết nhƣ sau:
Bảng 3.24: Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Kết quả
H1: Yếu tố độ tin cậy có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng. Khi độ tin cậy đƣợc khách hàng đánh giá càng cao thì sự hài lòng sẽ càng cao và ngƣợc lại.
Không chấp nhận H2: Yếu tố năng lực phục vụ có tác động tích cực đến sự hài lòng của
khách hàng. Sự hài lòng của khách hàng sẽ càng cao khi năng lực phục vụ đƣợc khách hàng đánh giá càng tốt và ngƣợc lại.
Chấp nhận
H3: Yếu tố khả năng đáp ứng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng. Sự hài lòng của khách hàng sẽ càng cao khi khả năng đáp ứng đƣợc khách hàng đánh giá càng tốt và ngƣợc lại.
Chấp nhận
H4: Yếu tố sự đồng cảm có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng. Sự hài lòng của khách hàng sẽ càng cao khi sự đồng cảm đƣợc khách hàng đánh giá càng cao và ngƣợc lại.
Chấp nhận
H5: Yếu tố phƣơng tiện hữu hình có tác động tích cực đến sự hài lòng củakhách hàng. Sự hài lòng của khách hàng sẽ càng cao khi phƣơng tiện hữu hình đƣợc khách hàng đánh giá càng cao và ngƣợc lại.
Chấp nhận
H6: Yếu tố hiệu quả của chi phí có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng. Sự hài lòng của khách hàng sẽ càng cao khi những chi phí họ bỏ ra cho dịch vụ là phù hợp với những gì họ nhận đƣợc và ngƣợc lại.