Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of Hai_long
chi2(1) = 41.50 Prob > chi2 = 0.0000
Giả thuyết H0 là “Phương sai không đổi” (tốt), ngược lại, H1 là “Phương sai thay đổi” (không tốt, không thỏa mãn giả định của OLS).
P-value của kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg = 0.000 < 0.05 do đó chấp nhận giả thuyết H1: Phương sai không đồng nhất, nghĩa là phương sai thay đổi (the variance is not homogenous). Khi chạy mơ hình gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi, chúng ta cần dùng phương pháp mơ hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors) để cải thiện mơ hình cho tốt hơn.
White (1980) đề xuất phương pháp sai số chuẩn mạnh với tư tưởng như sau: vẫn sử dụng các hệ số ước lượng từ phương pháp OLS, tuy nhiên phương sai các hệ số ước lượng thì được tính tốn lại mà không sử dụng đến giả thiết phương sai sai số khơng đổi. Ước lượng mơ hình sai số chuẩn mạnh sẽ cho một kết quả ước lượng đúng của sai số chuẩn trong đó chấp nhận sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity).
Bảng 4.16 Kết quả phân tích hồi quy bằng phương pháp sai số chuẩn mạnh
Source | SS df MS Number of obs = 114 -------------+------------------------------ F( 5, 108) = 16.78 Model | 15.710157 5 3.14203139 Prob > F = 0.0000 Residual | 20.2284395 108 .187300366 R-squared = 0.4371 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4111 Total | 35.9385965 113 .318040677 Root MSE = .43278 ------------------------------------------------------------------------------ Hai_long | Coef. Std. Err. t P>|t| Beta -------------+---------------------------------------------------------------- Quy_trinh_TT | .1339022 .0681372 1.97 0.042 .1704012 Do_tin_cay | -.0050428 .0573174 -0.09 0.930 -.0073215 Thai_do_PV | .306416 .0651387 4.70 0.000 .4061921 Co_so_VC | .0368922 .0480017 0.77 0.444 .0565878 Nang_luc_PV | .2012293 .0821874 2.45 0.016 .2259524 _cons | 1.396661 .3136822 4.45 0.000 . ------------------------------------------------------------------------------
Hiện tượng đa cộng tuyến có thể được kiểm tra thơng qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập. Nếu có ít nhất một VIF > 2 thì mơ hình bị đa cộng tuyến (khơng hồn hảo), ngược lại các VIF đều < 2 thì mơ hình chưa có dấu hiệu bị đa cộng tuyến.
Bảng 4.17 Kết quả kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- Nang_luc_PV | 1.63 0.611949 Quy_trinh_TT | 1.44 0.693168 Thai_do_PV | 1.43 0.698972 Do_tin_cay | 1.33 0.752568 Co_so_VC | 1.04 0.961364 -------------+---------------------- Mean VIF | 1.38
Hệ số VIF của các biến lần lượt là 1.63, 1.44, 1.43, 1.33, 10.4 với VIF lớn nhất là 1.63 < 2. Do vậy, hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá khơng nghiêm trọng.
Như vậy, sau khi thực hiện chạy hồi quy và kiểm định các giả thiết thống kê, chúng ta rút ra mơ hình hồi quy các biến có hệ số đã chuẩn hóa như sau:
Y = 1.397 + 0.1339 * X1+ (- 0.005* X2)+ 0.306 * X3+ 0.037* X4+ 0.201 * X5 (Sự hài lòng = 1.397 + 0.1339 * Quy trình thủ tục + (- 0.005) * Độ tin cậy + 0.306 * Thái độ phục vụ + 0.037 * Cơ sở vật chất + 0.201* Năng lực phục vụ)
Trong đó: Hai biến X2 và X4 khơng có tương quan với Y.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
- Nhân tố Quy trình thủ tục (X1) có hệ số hồi quy 0.1339 > 0, điều này cho thấy Quy trình thủ tục có ảnh hưởng cùng chiều với Sự hài lòng của khách hàng đối với thủ tục kiểm soát chi của Kho bạc Nhà nước Kiên Giang. Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi biến Quy_trinh_TT tăng lên 1 đơn vị thì biến Hai_long tăng 0.1339 đơn vị. Kết quả này trùng hợp với giả thiết ban đầu.
- Nhân tố độ tin cậy (X2) có (p-value) 0.930 > 0.05 nên mối quan hệ giữa biến độc lập này và biến hài long khơng có ý nghĩa thống kê, khơng có mối tương quan giữa chúng. Do đó, chưa đủ cơ sở kết luận rằng chúng có mối quan hệ với nhau khi xét trong mẫu khảo sát này.
- Nhân tố Thái độ phục vụ (X3) có hệ số hồi quy 0.306 > 0, điều này cho thấy Thái độ phục vụ có ảnh hưởng cùng chiều với Sự hài lịng của khách hàng
đối với thủ tục kiểm soát chi của Kho bạc Nhà nước Kiên Giang. Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi biến Thai_do_PV tăng lên 1 đơn vị thì biến Hai_long tăng 0.306 đơn vị. Kết quả này trùng hợp với giả thiết ban đầu.
- Nhân tố Cơ sở vật chất (X4) có (p-value) 0.444 > 0.05 nên mối quan hệ giữa biến độc lập này và biến hài lịng khơng có ý nghĩa thống kê, khơng có mối tương quan giữa chúng. Do đó, chưa đủ cơ sở kết luận rằng chúng có mối quan hệ với nhau khi xét trong mẫu khảo sát này.
- Nhân tố Năng lực phục vụ (X5) có hệ số hồi quy 0.201 > 0, điều này cho thấy Năng lực phục vụ có ảnh hưởng cùng chiều với Sự hài lịng của khách hàng đối với thủ tục kiểm soát chi của Kho bạc Nhà nước Kiên Giang. Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi biến Nang_luc_PV tăng lên 1 đơn vị thì biến Hai_long tăng 0.201 đơn vị. Kết quả này trùng hợp với giả thiết ban đầu.
Trong các biến độc lập nêu trên, thì biến Thai_do_PV có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng, biến Quy_trinh_TT có sự tác động thấp hơn.
Phương trình hồi quy cuối cùng được viết lại như sau (theo hệ số chuẩn hóa):
Y = 1.397 + 0.1339 * X1+ 0.306* X3+ 0.201* X5
4.3.3 Phân tích ANOVA các biến nhân khẩu học đến sự hài lòng
Các nhân tố nhân khẩu học bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn có ảnh hưởng hay không đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng công tác kiểm sốt chi được kiểm định về giá trị trung bình của 2 tổng thể - mẫu độc lập (Independent-sample T-Test) và kiểm định phương sai một yếu tố (Oneway ANOVA).
4.3.3.1 Về giới tính
Giá trị Prob>chi2 của thống kê Bartlett's test (test chứng minh phương sai bằng nhau) là 0.015 < 0.05 cho thấy rằng phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau. Như vậy, có thể kết luận rằng nhân tố về giới tính của đối tượng được khảo sát khơng có tác động đến sự hài lịng của khách hàng.