Phân tích hồi quy

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ thiết kế website tại công ty TNHH TM DV NINA (Trang 65 - 69)

CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.6 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 6 biến độc lập Phương tiện hữu hình, Sự

thấu hiểu, Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả và một biến phụ thuộc Sự hài lòng. Kết quả hồi quy thu được trình bày tại bảng 4.15, bảng 4.16, bảng 4.17:

Bảng 4.15: Bảng đánh giá sự phù hợp của mơ hình

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018

Dựa vào bảng 4.15, hệ số xác định R2 hiệu chỉnh = 0.642 (lớn hơn 0.4), tức là các biến độc lập (Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu, Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả) của mơ hình hồi quy bội đã giải thích được 64.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc Sự hài lịng của khách hàng, vì vậy có thể sử dụng mơ hình này cho nghiên cứu.

Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin-Watson

Hình 4.5: Trị tới hạn, kiểm định Durbin-Watson

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Với k = 6, n = 191,  = 0.05, tra bảng Durbin-Watson, kết quả được tác giả trình bày ở hình 4.6, kết luận mơ hình khơng có tự tương quan bậc nhất.

Bảng 4.16: Bảng xác định sự phù hợp của mơ hình

Mơ hình Tổng lệch phương sai bình phương df

Giá trị trung bình của các

độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 72.493 6 12.082 57.702 .000a Phần dư 38.527 184 .209 Tổng 111.020 190 Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018

Giả thuyết: H0: Hệ số  của tất cả các biến độc lập bằng 0

H1: Tồn tại ít nhất một hệ số  của biến độc lập khác 0

Với độ tin cậy 95%, giá trị sig = 0.000 <  = 0.05, bác bỏ giả thuyết H0, kết luận tập dữ liệu phù hợp với mơ hình hồi quy.

Bảng 4.17: Bảng hệ số hồi quy của mơ hình

Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số

chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF

1

(Hằng số) -.910 .250 -3.632 .000

Phương tiện hữu hình .180 .038 .240 4.766 .000 .747 1.339 Sự thấu hiểu .183 .035 .249 5.308 .000 .855 1.169 Sự đảm bảo .214 .059 .172 3.650 .000 .854 1.171 Mức độ đáp ứng .276 .055 .254 4.992 .000 .730 1.370 Độ tin cậy .192 .052 .178 3.688 .000 .811 1.233 Giá cả .242 .047 .244 5.175 .000 .848 1.179

Dựa vào bảng dữ liệu 4.17, giá trị Tolerance của các biến Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu, Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả đều nhỏ hơn 1 và có hệ

số VIF < 10, vì vậy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Hình 4.6: Đồ thị tần số Histogram

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018

Đồ thị nhận được có dạng đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số; có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.984 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.

 Kiểm định hệ số 

Theo bảng 4.15 với giả thuyết:

H0: i = 0 (i lần lượt là các biến Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu, Sự đảm bảo,

Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả)

H1: i ≠ 0

Với mức ý nghĩa 5%, các giá trị sig (i) <  = 0.05, bác bỏ H0. Kết luận, với bộ dữ liệu này có sự tương quan giữa các biến độc lập: Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu,

Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả và biến phụ thuộc Sự hài lòng của

khách hàng với độ tin cậy 95%.

Với i > 0, giá trị sig. = 0 vì vậy các giả thuyết H1’, H2’, H3’, H4’, H5’, H6’ đều được chấp nhận với mức ý nghĩa 5%.

Dựa vào kết quả nghiên cứu và dựa vào hệ số chưa chuẩn hóa, mơ hình hồi quy tuyến tính được viết như sau:

Sự hài lòng = -0.910 + 0.276*Mức độ đáp ứng+ 0.242*Giá cả + 0.214*Sự đảm bảo + 0.192*Độ tin cậy + 0.183*Sự thấu hiểu + 0.180*Phương tiện hữu hình

Dựa vào mơ hình hồi quy tuyến tính, tác giả nhận thấy ý nghĩa của các biến độc lập đến sự biến thiên lên sự hài lòng của khách hàng như sau:

- Đối với biến Mức độ đáp ứng, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Mức độ đáp ứng được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.276 đơn vị.

- Đối với biến Giá cả, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Giá cả được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.242 đơn vị.

- Đối với biến Sự đảm bảo, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Sự đảm bảo được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.214 đơn vị.

- Đối với biến Độ tin cậy, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Độ tin cậy được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.192 đơn vị.

- Đối với biến Sự thấu hiểu, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Sự thấu hiểu được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.183 đơn vị.

- Đối với biến Phương tiện hữu hình, trong trường hợp các yếu tố khác không

đổi, khi yếu tố Phương tiện hữu hình được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.180 đơn vị.

Căn cứ vào hệ số chuẩn hóa, biến độc lập có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng là Mức độ đáp ứng (0.254), tiếp theo là các nhân tố Sự thấu hiểu

(0.249), Giá cả (0.244), Phương tiện hữu hình (0.240), Độ tin cậy (0.178). Và biến Sự

đảm bảo có hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.172 thấp nhất trong 6 biến đo lường, vì

vậy biến đo lường này có tác động ít nhất đến biến phụ thuộc Sự hài lịng của khách hàng với bộ dữ liệu này.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ thiết kế website tại công ty TNHH TM DV NINA (Trang 65 - 69)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(132 trang)