Hình 2 .1 Sơ đồ tổ chức của PCBD
Hình 2.4 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh lần 1 theo kết quả phân tích EFA
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hệ số tương quan
Khi phân tích hồi quy đa biến trước tiên phải phân tích mối tương quan giữa các biến. Trong bài sử dụng hệ số tương quan Pearson để tiến hành kiểm tra mối liên hệ tương quan tuyến tính của các biến phụ thuộc, độc lập. Trong q trình phân tích phải lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến khi các biến có tương quan chặt chẽ.
Theo kết quả ở phụ lục 9 (Phụ lục 9 – 9.1) thì hệ số tương quan giữa biến độc lập và phụ thuộc tương đối (0,319 đến 0,591), giá trị Sig. đều <0,05. Vì vậy, các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình phân tích hồi quy để lý giải cho biến phụ thuộc. Dựa vào bảng ở phụ lục 9 (phụ lục 9-9.1) các hệ số tương quan giữa các biến độc lập (từ 0,319 đến 0,591) ở mức tương đối thấp do đó ít có khả xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy
1. Phương tiện hữu hình (HH)
Sự hài lịng về chất lượng dịch vụ cung cấp điện cho khách hàng doanh nghiệp (CLDV) 2. Sự đảm bảo (DB) 3. Độ tin cậy (DTC) 4. Sự đáp ứng (DU) 5. Sự đồng cảm (DC)
Nhằm kiểm định tính phù hợp của các thành phần chất lượng dịch vụ cung cấp điện và chất lượng dịch vụ của các khách hàng là các doanh nghiệp, tác giả đã sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội cùng phương pháp Enter- đưa vào một lượt.
Kết quả phân tích hồi quy (Phụ lục 9 – 9.2) cho thấy hệ số xác định R2 = 0,567 và hệ số điều chỉnh R2 = 0,556. Qua đó cho thấy mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đến mức 55,6%.
Qua kết quả phân tích ANOVA (Phụ lục 9 – 9.2) cho thấy giá trị kiểm định F = 50,744 với Sig. = 0,000 (<0,05). Điều này cho thấy mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đồng thời có thể sử dụng.
Phương sai phần dư của mơ hình khơng đổi điều này được thể hiện qua hình dạng đồ thị phân tán Scatterplot (phụ lục 9) các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh đường qua tung độ 0 và có bất cứ thành hình dạng cụ thể nào.
Để khảo sát phân phối của phần dư sử dụng biểu đồ Histogram. Kết quả cho thấy giá trị Mean gần bằng 0 và Std. Dve = 0,987 xấp xỉ 1 (Phụ lục 9) nên phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội. Kết quả phân tích hệ số hồi quy (Phụ lục 9-9.2) cho thấy thành phần HH và DB có Sig. > 0,05 nên mối quan hệ giữa 2 thành phần này với biến phụ thuộc là HL khơng có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, chúng bị loại. Ba thành phần còn lại là DTC, DU và DC có Sig. < 0,05 nên được giữ lại.
Ngồi ra, tất cả các biến độc lập có hệ số phóng đại VIF (Variance Inflation Factor) < 10 (từ 1,256 đến 1,914). Qua đó cho thấy các biến này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau do đó hiện tượng đa cộng tuyến sẽ không xảy ra.
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa (Beta) được sử dụng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc càng bị tác động mạnh khi các biến độc lập có trọng số Beta càng lớn.
Như vậy, phương trình hồi quy tuyến tính đã được chuẩn hố sẽ có dạng như sau: HL = 0,880DTC + 0,99DU + 0,258DC