Thành phần Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Kiểm định t Kiểm định Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Dung sai VIF
(Hằng số) -0,086 0,178 -0,485 0,628 -0,086 0,178 KQ 0,285 0,029 0,393 9,857 0,000 0,768 1,301 QT 0,317 0,032 0,353 9,818 0,000 0,944 1,059 SQL 0,187 0,041 0,190 4,579 0,000 0,707 1,414 HAXH 0,143 0,039 0,158 3,631 0,000 0,644 1,552 TN 0,121 0,040 0,140 3,039 0,003 0,575 1,738 a. Biến phụ thuộc: SHL
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu, 2019
Từ bảng 4.10 cho thấy rằng tất cả yếu tố thuộc thang đo các yếu tố có tác động dương (hệ số Beta dương) đến Sự hài lòng của khách hàng (SHL) với mức ý nghĩa ở tất cả 5 yếu tố đều có Sig. = 0,000 – 0,003. Bảng 4.10 cũng cho thấy dung sai các biến (độ chấp nhận) cao từ 0,575 trở lên và hệ số VIF của cả 5 yếu tố nhỏ hơn 2, nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố độc lập trong mơ hình. Kết quả trị số thống kê F đạt giá trị 106,747 tính từ giá trị R2 là 0,652 và R điều chỉnh là 0,646 của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000; kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin-Watson (1< 1,024 < 3) cho thấy kết quả phù hợp mơ hình nghiên cứu. (Kết quả phân tích hồi quy, phụ lục 5).
Căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa, chúng ta có thể xác định được tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta nào càng lớn thì yếu tố ảnh hưởng càng mạnh đến sự hài lịng khách hàng, nhìn vào bảng 4.10, ta thấy rằng yếu tố (1) Kết quả (KQ), có hệ số Beta chuẩn hóa là 0,393 (Sig. = 0,000) lớn nhất, kế đến các yếu tố lần lượt tác động mạnh theo thứ tự hệ số từ cao xuống thấp là (2) Q trình (QT) có hệ số Beta chuẩn hóa là 0.353; (3) Sự quản lý (SQL) có hệ số Beta chuẩn hóa là 0,190; (4) Hình ảnh Trách nhiệm Xã hội (HAXH) có hệ số Beta chuẩn hóa là 0,158 và cuối cùng (5)Tài nguyên (TN) có hệ số Beta chuẩn hóa là 0,140 là nhỏ nhất trong các hệ số Beta có tác động yếu nhất.
Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liện quan sát được, mà từ các dữ liệu quan sát này chúng ta phải suy rộng cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể, nghĩa là chúng ta phải suy rộng cho tổng thể khách hàng của Công ty chứ không phải chỉ giới hạn ở 291 người được khảo sát. Để việc diễn dịch kết quả hồi quy này được chấp nhận thì nghiên cứu khơng được vi phạm các giả định cần thiết sau:
Giả định liên hệ tuyến tính
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán của mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra, hai biến này đã được chuẩn hóa với phần dư trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên.
Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 (xem phụ lục 5) chứ khơng tạo thành một hình dạng nào, do đó giả định tuyến tính được thỏa mãn.
Hình 4.1: Giá trị dự đốn và phần dư
Nguồn: Tổng hợp của tác giả, 2019 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Để khảo sát tính phân phối chuẩn của phần dư, cách đơn giản là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư. Có thể dùng biểu đồ tần số Histogram hoặc biểu đồ tần số Q- Q plot để khảo sát phân phối chuẩn của phần dư.
Dựa vào đồ thị tần số Histogram (xem phụ lục 5) có thể nói phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn (Trung bình Mean = -1,14E -15 và độ lệch chuẩn = 0,991 ~ 1). Đồ Thị Q-Q plot (xem phụ lục 5) cho thấy các chấm phân tán sát với đường chéo, phân phối phần dư có thể xem như chuẩn. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Giá trị phân phối chuẩn
Giả định về tính độc lập của sai số
Tính độc lập của sai số ở đây có nghĩa rằng giữa các phần dư khơng có mối tương quan với nhau. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất).
Giả thuyết kiểm định là: H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Giá trị d gần bằng 2 nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Giá trị d < 2 nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Giá trị d > 2 và gần bằng 4 có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch. Khi thực hiện kiểm định Durbin – Watson, nếu kết quả giá trị d nằm trong khoảng: 1 < D < 3 thì mơ hình khơng có sự tương quan (Hồng Trọng & ctg, 2008). Kết quả kiểm định của mơ hình bằng kiểm định Durbin – Watson có giá trị D = 1,024, bảng 4.10 cho thấy chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0. Kết luận: chấp nhận giả thuyết H0, các phần dư khơng có mối tương quan với nhau.
Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập
Có một tình huống vi phạm giả định xảy ra riêng với hồi quy tuyến tính bội đó là hiện tượng cộng tuyến. Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và dị tìm vi phạm giả định này được gọi là đo lường đa cộng tuyến.
Công cụ giúp ta phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại sai (Variance Inflation Factor- VIF). Nếu hệ số Tolerance của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác và hệ số VIF vượt q 2 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Kết quả bảng 4.10 cho thấy hệ số Tolerance thấp (0,575 – 0,944) và VIF không vượt quá 2 (1,059 – 1,738) nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, do đó khơng có tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập.
Như vậy, nghiên cứu không vi phạm các giả định về hồi quy tuyến tính, nên có thể kết luận về kết quả kiểm định giả thuyết như bảng 4.11
Từ những phân tích trên ta có thể kết luận rằng mơ hình lý thuyết thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và 5 giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận là H1, H2, H3, H4 và H5.