CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
4.2. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.2.3. Phân tích hồi quy
4.2.3.1. Phân tích ảnh hưởng của Hoạt động tiếp thị mối quan hệ đến lòng tin khách hàng
Bảng 4.13: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 .361a .130 .121 .74983 1.885
Kết quả phân tích tại bảng 4.13 cho thấy, mơ hình hồi quy 1 có hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.121. Điều đó chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến thể hiện mối quan hệ giữa các thành phần của hoạt động tiếp thị mối quan hệ với lòng tin khách hàng trong mơ hình vừa xây dựng, có thể giải thích được 12.1% trường hợp biến thiên của lòng tin khách hàng trong tập dữ liệu mẫu.
Bảng 4.14: ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 31.526 4 7.881 14.018 .000b Phần dư 210.842 375 .562 Tổng 242.368 379
Ngoài ra, kiểm định F với giả thuyết H0 : hệ số R2 của tổng thể bằng không, cho kết quả Sig = 0.000 (nhỏ hơn 5%) (Bảng 4.13) đã chứng tỏ hệ số R2 của tổng thể khác khơng, điều đó có nghĩa là: mơ hình vừa được xây dựng phù hợp với tổng thể (có ý nghĩa thống kê) và có thể sử dụng được.
Bảng 4.15: Phân tích hồi quy phương trình 1
Mơ hình Hệ số beta chưa chuẩn hóa
Hệ số beta chuẩn hóa
Sig. Độ phóng đại phương sai (VIF) B Sai số chuẩn 1 Hằng số .847 .281 .003 SQ .134 .063 .122 .033 1.390 PP .065 .073 .050 .377 1.403 IB .104 .056 .102 .065 1.320 VO .212 .057 .206 .000 1.294 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích hệ số hồi quy riêng của mơ hình được trình bày ở bảng 4.15. Qua đó ta có thể thấy : hệ số hồi quy riêng đứng trước biến SQ (Chất lượng dịch vụ), VO (Giá trị cung cấp) đều có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig. của kiểm định t nhỏ hơn 5%). Riêng các hệ số hồi quy riêng đứng trước các biến PP (nhận thức về giá) và IB( hình ảnh thương hiệu) có giá trị Sig. của kiểm định t lớn hơn 5%, do các biến này khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy 1. Như vậy, các biến SQ và VO được sử dụng để giải thích mối quan hệ giữa hoạt động tiếp thị mối quan hệ và lòng tin khách hàng.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình 1 được trình bày trong bảng 4.15. Qua đó, ta thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các khái niệm độc
lập trong mơ hình 1 đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ giữa các khái niệm độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) của hàm hồi quy 1 có giá trị là 1.885, nhỏ hơn 3, cho thấy: khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1, hay nói cách khác: các phần dư ước lượng của mơ hình độc lập, khơng có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến của lòng tin khách hàng được biểu diễn như sau:
CT = 0.122*SQ + 0.206*VO (1)
Phương trình (1) cho thấy: theo thang đo likert 5 mức độ, trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi. Khi:
Chất lượng dịch vụ tăng lên 1 đơn vị thì lịng tin khách hàng tăng lên 0.122 đơn vị.
Giá trị cung cấp tăng lên 1 đơn vị thì lịng tin khách hàng tăng lên 0.206 đơn vị
4.2.3.2. Phân tích ảnh hưởng của Hoạt động tiếp thị mối quan hệ đến sự hài lòng khách hàng
Bảng 4.16: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 .515a .265 .257 .65247 2.035 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích tại bảng 4.16 cho thấy, mơ hình hồi quy 1 có hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.257. Điều đó chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến thể hiện mối quan hệ giữa các thành phần của hoạt động tiếp thị mối quan hệ với sự hài lòng khách hàng trong mơ hình vừa xây dựng, có thể giải thích được 25.7% trường hợp biến thiên của sự hài lòng khách hàng trong tập dữ liệu mẫu.
Bảng 4.17: ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 57.598 4 14.399 33.824 .000b Phần dư 159.642 375 .426 Tổng 217.239 379 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kiểm định F với giả thuyết H0 : hệ số R2 của tổng thể bằng không, cho kết quả Sig = 0.000 (nhỏ hơn 5%) (xem tại bảng 4.17) đã chứng tỏ hệ số R2 của tổng thể khác khơng, điều đó có nghĩa là: mơ hình vừa được xây dựng phù hợp với tổng thể (có ý nghĩa thống kê) và có thể sử dụng được.
Bảng 4.18: Phân tích hồi quy Phương trình 2
Mơ hình Hệ số beta chưa chuẩn hóa Hệ số beta chuẩn hóa Sig. Độ phóng đại phương sai (VIF) B Sai số chuẩn 1 Hằng số .042 .244 .865 SQ .166 .054 .159 .002 1.390 PP .227 .064 .186 .000 1.403 IB .231 .049 .241 .000 1.320 VO .103 .049 .106 .037 1.294 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích hệ số hồi quy riêng của mơ hình được trình bày ở bảng 4.18. Qua đó ta có thể thấy : hệ số hồi quy riêng đứng trước biến SQ (Chất lượng dịch vụ), PP (nhận thức về giá), IB (hình ảnh thương hiệu) và VO (Giá trị cung cấp) đều có ý nghĩa thống kê (Sig. của giá trị t nhỏ hơn 5%). Như vậy, các biến SQ, PP, IB và VO được sử dụng để giải thích mối quan hệ giữa hoạt động tiếp thị mối quan hệ và sự hài lòng khách hàng.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình 1 được trình bày trong Bảng 4.18. Qua đó, ta thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các khái niệm độc
lập trong mơ hình 1 đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ giữa các khái niệm độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) của hàm hồi quy 1 có giá trị là 2.035, nhỏ hơn 3, cho thấy: khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1, hay nói cách khác: các phần dư ước lượng của mơ hình độc lập, khơng có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến của sự hài lòng khách hàng được biểu diễn như sau:
CS = 0.159*SQ + 0.186*PP + 0.241*IB + 0.106*VO (2)
Phương trình (2) cho thấy : theo thang đo likert 5 mức độ, trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi. Khi:
Chất lượng dịch vụ tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng khách hàng tăng lên 0.159 đơn vị.
Nhận thức về giá tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng khách hàng tăng lên 0.186 đơn vị.
Hình ảnh thương hiệu tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng khách hàng tăng lên 0.241 đơn vị.
Giá trị cung cấp tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng khách hàng tăng lên 0.106 đơn vị.
4.2.3.3. Phân tích ảnh hưởng của Chất lượng quan hệ, chuyển đổi chi phí đến lịng trung thành khách hàng
Bảng 4.19: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 .456a .208 .202 .73505 1.975 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích tại bảng 4.196 cho thấy, mơ hình hồi quy 1 có hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.202. Điều đó chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến thể
lịng khách hàng trong mơ hình vừa xây dựng, có thể giải thích được 20.2% trường hợp biến thiên của lòng trung thành khách hàng trong tập dữ liệu mẫu.
Bảng 4.20: ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 53.313 3 17.771 32.891 .000b Phần dư 203.151 376 .540 Tổng 256.463 379 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kiểm định F với giả thuyết H0 : hệ số R2 của tổng thể bằng không, cho kết quả Sig = 0.000 (nhỏ hơn 5%) (xem tại bảng 4.20) đã chứng tỏ hệ số R2 của tổng thể khác khơng, điều đó có nghĩa là: mơ hình vừa được xây dựng phù hợp với tổng thể (có ý nghĩa thống kê) và có thể sử dụng được.
Bảng 4.21: Phân tích hồi quy Phương trình 3
Mơ hình Hệ số beta chưa chuẩn hóa
Hệ số beta chuẩn hóa
Sig. Độ phóng đại phương sai (VIF) B Sai số chuẩn 1 Hằng số .279 .277 .314 CT .167 .050 .162 .001 1.128 CS .364 .053 .335 .000 1.132 SC .182 .064 .132 .005 1.022 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích hệ số hồi quy riêng của mơ hình được trình bày ở bảng 4.21. Qua đó ta có thể thấy: hệ số hồi quy riêng đứng trước biến CT (Lòng tin khách hàng), CS (Sự hài lòng khách hàng) và SC (sự chuyển đổi chi phí) đều có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig. của kiểm định t nhỏ hơn 5%). Như vậy, các biến CT, CS và SC được sử dụng để giải thích mối quan hệ giữa chất lượng quan hệ, chi phí chuyển đổi và lòng trung thành khách hàng.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình 1 được trình bày trong Bảng 4.18. Qua đó, ta thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các khái niệm độc
lập trong mơ hình 1 đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ giữa các khái niệm độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) của hàm hồi quy 1 có giá trị là 1.975, nhỏ hơn 3, cho thấy: khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1, hay nói cách khác: các phần dư ước lượng của mơ hình độc lập, khơng có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến của lịng trung thành khách hàng được biểu diễn như sau:
CL = 0.162*CT + 0.335*CS + 0.132*SC (3)
Phương trình (3) cho thấy : theo thang đo Likert 5 mức độ, trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi. Khi:
Lòng tin khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành khách hàng tăng lên 0.162 đơn vị.
Sự hài lịng khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành khách hàng tăng lên 0.335 đơn vị.
Sự chuyển đổi chi phí tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành khách hàng tăng lên 0.132 đơn vị.
Trong đó, sự hài lịng của khách hàng có tác động mạnh nhất đến lòng
trung thành của khách hàng.