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