CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2018
2.2 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất
2.2.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
2.2.5.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 16: Phân tích tương quan Pearson
Hailong Tincay Phanhoi Phucvu Camthong Huuhinh
Tương quan
Pearson 1,000 0,445 0,415 0,462 0,478 0,374
Sig.(2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (cả 5 nhân tố lớn hơn 0 và bé hơn 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc“Sự hài lòng”.
2.2.5.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc“Sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến sự hài lòng của khách hàng.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Sự hài lòng” –
hailongvà các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Độ tin cậy” – tincay, “Độ phản hồi” – phanhoi, “Năng lực phục vụ” –
phucvu,“Sự cảm thông”–camthong,“Phương tiện hữu hình”–huuhinhvới các hệ số Bê – ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
hailong=β0+ β1tincay + β2phanhoi + β3phucvu + β4camthong + β5huuhinh + ei
Dựa vào hệ số Bê – ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ đặt hàng online tại siêu thị Co.opmart Huế.
2.2.5.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 17: Hệ số phân tích hồi quyHệ số chưa chuẩn hóa Hệ số Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa T Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số 0,149 0,244 0,609 0,544 Tincay 0,179 0,034 0,301 5,338 0,000 1,070 Phanhoi 0,210 0,041 0,290 5,109 0,000 1,085 Phucvu 0,186 0,036 0,292 5,125 0,000 1,092 Camthong 0,233 0,036 0,371 6,521 0,000 1,086 Huuhinh 0,156 0,035 0,252 4,513 0,000 1,047
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:“Độ tin cây”, “Độ phản hồi”,“Năng lực phục vụ”,“Sự cảm thông”,“Phương tiện hữu hình” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra hằng số trong mô hình có giá trị Sig. là 0,609 > 0,05 nên cũng sẽ bị loại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
hailong = 0,301tincay + 0,290phanhoi + 0,292phucvu + 0,371camthong + 0,252huuhinh + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tố là “Độ tin cậy”,“Độ phản hồi”,“Năng lực phục vụ”, “Sự cảm thông”,“Phương tiện hữu hình”
ảnh hưởng đến“Sự hài lòng”của khách hàng.
Đề tài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệ số Bê – ta như sau:
- Hệ số β1 =0,301 có ý nghĩa là khi biến “Độ tin cậy” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,301 đơn vị.
- Hệ sốβ2= 0,290 có ý nghĩa là khi biến “Độ phản hồi”thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,290 đơn vị.
- Hệ số β3= 0,292 có ý nghĩa là khi biến “Năng lực phục vụ” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,292 đơn vị.
- Hệ sốβ4= 0,371có ý nghĩa là khi biến “Sự cảm thông”thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,371 đơn vị.
- Hệ số β5= 0,252 có ý nghĩa là khi biến “Phương tiện hữu hình” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,252 đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ đặt hàng online tại siêu thị Co.opmart Huế sẽ được gia tăng khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy siêu thị Co.opmart Huế cần có những động thái nhằm kiểm soát các nhân tố này một cách tốt hơn.
2.2.5.4. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 18: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0,813 0,661 0,646 0,324 1,601
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,646 tức là: độ phù hợp của mô hình là 64,6%. Hay nói cách khác, 64,6% độ biến thiên của biến phụ thuộc“Sự hài lòng”được giải thích bởi 5 nhân tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,646 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.2.5.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 19: Kiểm định ANOVAANOVA ANOVA Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 23,256 5 4,651 44,400 0,000 Residual 11,943 114 0,105 Total 35,199 119
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc“Sự hài lòng”.