3.5 Phân tích hồi quy
3.5.1 Phân tích tương quan
Nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả phân tích tương quan Pearson. Đồng thời, phân tích tương quan Pearson cũng cho phép nhận định về hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể tồn tại trong mơ hình hồi quy. Kết quả phân tích tương quan như sau:
Bảng 3-21 Kết quả phân tích tương quan Biến HL HH TC DU NL DC HL Pearson Correlation 1 0,513 ** 0,536** 0,456** 0,571** 0,586** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 259 259 259 259 259 259 HH Pearson Correlation 0,513 ** 1 0,409** 0,441** 0,436** 0,369** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 259 259 259 259 259 259 TC Pearson Correlation 0,536 ** 0,409** 1 0,527** 0,622** 0,518** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 259 259 259 259 259 259 DU Pearson Correlation 0,456 ** 0,441** 0,527** 1 0,485** 0,380** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 259 259 259 259 259 259 NL Pearson Correlation 0,571 ** 0,436** 0,622** 0,485** 1 0,495** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 259 259 259 259 259 259 DC Pearson Correlation 0,586 ** 0,369** 0,518** 0,380** 0,495** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 259 259 259 259 259 259
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều dương và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố “Sự tin cậy”, “Phương diện hữu hình”, “Mức độ đáp ứng”, “Năng lực phục vụ”, “Mức độ đồng cảm” đến “Mức độ hài lịng” của các khách hàng sử dụng dịch vụ cơng tại Sở Công Thương tỉnh Đồng Nai.
3.5.2 Phân tích hồi quy
Phương pháp bình phương bé nhất tổng quát được sử dụng để xem xét ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ công tại Sở Công Thương tỉnh Đồng Nai. Kết quả hồi quy như sau:
Bảng 3-22 Kết quả hồi quy
Biến độc lập
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa Thống kê
t P - Value Beta Std. Error Beta
1 (Constant) 1,477 0,148 9,965 0,000 HH 0,145 0,033 0,226 4,378 0,000 TC 0,073 0,041 0,110 1,782 0,076 DU 0,050 0,036 0,077 1,398 0,163 NL 0,157 0,044 0,213 3,548 0,000 DC 0,212 0,037 0,311 5,783 0,000 a. Biến phụ thuộc: HL Tổng qt về mơ hình Model Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R 2 điều chỉnh Sai số Thống kê Durbin-Watson 1 0,717 0,514 0,504 0,37902 1,965
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
- Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến HH mang giá trị dương (0,226) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập HH và biến phụ thuộc HL.
- Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến TC mang giá trị dương (0,110) và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập TC và biến phụ thuộc HL.
- Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến DU mang giá trị dương (0,077) và khơng có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, chưa cho thấy mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập DU và biến phụ thuộc HL.
- Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến NL mang giá trị dương (0,213) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập NL và biến phụ thuộc HL.
- Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến DC mang giá trị dương (0,311) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập DC và biến phụ thuộc HL.
- Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,504 cho thấy mơ hình hồi quy chỉ giải thích được 50,4% sự thay đổi trong biến phụ thuộc HL.
- Kiểm định phương sai của phần dư khơng đổi: Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể dẫn đến kết quả là các hệ số ước lượng của mơ hình hồi quy khơng chệch nhưng khơng hiệu quả (tức là không phải ước lượng hồi quy phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính. Đồ thị phân tán của phần dư Scatter Plot được biểu diễn ở Đồ thị 3-1 cho thấy phần dư của mơ hình hồi quy phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua hoành độ 0 chứ không tạo nên hình dạng tuyến tính (hoặc phi tuyến tính) nào đặc biệt. Như vậy, giả định về phương sai của phần dư khơng đổi của mơ hình khơng bị vi phạm.
Đồ thị 3-1 Phân tán của phần dư
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
- Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn: Cũng theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phần dư của mơ hình hồi quy có thể khơng tn theo quy luật phân phối chuẩn vì một số lý do như sử dụng mơ hình khơng chuẩn, phương sai không đổi là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Điều này dẫn đến kết quả ước lượng khơng cịn là mơ hình hồi quy tuyến tính khơng chệch tốt nhất nữa. Để khảo sát về phân phối chuẩn của phần dư, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P Plot. Đồ thị 3-2 cho thấy một đường cong hình chng biểu thị cho phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ phần dư của mơ hình hồi quy. Điều này cho thấy rằng phân phối của phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn. Do đó, tác giả đi đến kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Thêm vào đó, Đồ thị 3-3 cho thấy các quan sát trong mẫu nghiên cứu xoay xung quanh và không phân tán quá xa đường hồi quy (linear regression), điều này củng cố thêm kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Đồ thị 3-2 Biểu đồ tần số Histogram
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
Đồ thị 3-3 Biểu đồ P-P Plot
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
- Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho biết giá trị F = 53,455 và mức ý nghĩa giá trị kiểm định t (sig) = 0,000 < mức ý nghĩa 5% (xem phụ lục B – Kết quả hồi quy). Điều này cho thấy rằng giả thuyết hệ số R bình phương tổng thể bằng 0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là mơ hình hồi quy được xây dựng là có ý nghĩa thống kê, phù hợp với tổng thể.