Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -1.053 .187 -5.620 .000 SDU .206 .054 .171 3.814 .000 .531 1.883 CLSP .118 .050 .103 2.391 .018 .569 1.758 KNPV .091 .041 .081 2.233 .027 .805 1.242 DTC .829 .051 .705 16.408 .000 .575 1.739 a. Dependent Variable: SHL (Nguồn Số liệu 2019)
Với hệ số phóng đại phương sai VIF = 1 < 2. Điều này cho thấy các biến độc lập này không có quan hệchặt chẽvới nhau nên không có hiện tương đa cộng tuyến xảy ra.
Ngoài ra, đại lượng thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sửdụng phương pháp hồi quy bội vì giá trịDurbin-Watson đạt được là 1.999.
Mô hình hồi quy mới sau khi loại 2 thành phần trên:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4
Trong đó:
Y: Giá trịcủa biến phụthuộc sựhài lòng của khách hàng X1: Giá trịcủa biến độc lập thứnhất là độtin cậy
X2: Giá trịcủa biến độc lập thứhai là chất lượng sản phẩm X3: Giá trịcủa biến độc lập thứba là sự đáp ứng
2.3.5.3 Kết quả phân tích hồi quy
HệsốBeta (chuẩn hóa) dùng để đánh giá mức độquan trọng của các nhân tốchất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Hệsố Beta chuẩn hóa của nhân tốnào càng cao thì mức độquan trọng của nhân tố đó ảnh hưởng càng cao.
Kết quảphân tích hồi quy cho thấy các biến trong thang đo chất lượng dịch vụcó hệ số β đều dương nên các nhân tốtrong mô hình hồi quy ảnh hưởng tỷlệthuận đến sựhài lòng của khách hàng với độtin cậy 95%.
Trước khi trình bày mô hình hồi quy tuyến tính cần phải dò tìm vi phạm giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Nếu giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khôngđáng tin cậy được. Để xem giả định phân phối chuẩn có bịvi phạm khi áp dụng hồi quy bội không, ta xét giá trịphần dư trong bảng sau:
Bảng 2.22 Bảng tóm tắt Residuals Statistics(a)
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Std. Residual -2.152 2.649 .000 .986 150
(Nguồn Số liệu 2019)
Kết quả cho thấy, phần dư có giá trị trung bình Mean= 0.000 và độ lệch chuẩn (Std.Deviation) = 0.986 rất gần 1 cho thấy phân phối chuẩn không bịvi phạm.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa:
Y = -1.053 + 0.171X1 + 0.103X2 + 0.081X3 + 0.705X4
= -1.053 + 0.171SDU + 0.103CLSP + 0.081KNPV + 0.705DTC
Qua phương trình hồi quy ta có thể đánh giá như sau:
- Khi sự đáp ứng tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của khách hàng tăng 0.171 điểm - Khi chất lượng sản phẩm tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của khách hàng tăng
0.103 điểm
- Khi khả năng phục vụcủa nhân viên tăng 1 đơn vị thì sựhài lòng của khách hàng tăng 0.198
0.171
0.198 0.103
0.705
Kết quảkiểm định mô hìnhđược minh họa qua hình sau:
R2= 0.846 F= 198.966
Hình 9. Mô hình lý thuyết đã chuẩn hóa
2.3.6 Đánh giá củ a khách hàng về các nhân tố ả nh hư ở ng đế n sự hài lòng củ akhách hàng tạ i nhà thuố c công ty CPTM Dư ợ c phẩ m Mạ nh Tý – Việ t Mỹ khách hàng tạ i nhà thuố c công ty CPTM Dư ợ c phẩ m Mạ nh Tý – Việ t Mỹ
Để thuận tiện cho việc kiểm định các giá trị trung bình với các thành phần, sử dụng thang đo Likert 1-5 quy ước các mức độ của khách hàng như sau: 1- Rất không đồng ý; 2- Không đồng ý; 3- Trung lập; 4-Đồng ý; 5- Rất đồng ý.
2.3.6.1 Đánh giá của khách hàng về nhân tố “độ tin cậy”