Mã hóa Nhân tố Biến
X1 Tính tin cậy tc1, tc2, tc4, tc5, tc6 X2 Sự đồng cảm dc1, dc2, dc3, dc4, dc5 X3 Năng lực phục vụ nl1, nl2, nl3, nl4 X4 Phương tiện hữu hình pt1, pt2, pt3
X5 Mức đáp ứng du4, du5, du7
HL Sự hài lòng dịch vụ hl1, hl2, hl3, hl4
Các biến đại diện sẽ là trung bình cộng của các biến trong thang đo đó.
2.3.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ tại AMES Huế
Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi quy đa biến để xác định, đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 5 nhóm yếu tố thu được từ phân tích nhân tố khám phá EFA với X1 (thang đo tính tin cậy), X2 (thang đo sự đồng cảm), X3 (thang đo năng lực phục vụ), X4 (thang đo phương tiện hữu hình), X5 (thang đo mức đáp ứng) và HL (sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ chăm sóc khách hàng).
Phương pháp hồi quy tuyến tính: sử dụng phương pháp Enter là phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào phân tích.
Phân tích tương quan Pearson
Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng” là biến phụ thuộc và còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Theo bảng dưới ta thấy biến X2, X4 với giá trị sig. lần lượt là 0,736 và 0,444 đều lớn hơn 5% ta có thể kết luận 2 biến này không có mối tương quan với biến hài lòng nên không đưa vào mô hình. Ngoại từ 2 biến trên, các biến độc lập còn lại đều có tương quan với biến phụ thuộc Sig.=0,000 nhận thấy:
Biến X1, X3 có mối tương quan tương đối chặt chẽ với biến phụ thuộc Biến X5 có mối tương quan không chặt chẽ với biến phụ thuộc