CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Mơ hình này có một khái niệm phụ thuộc là Sự hài lòng và 5 khái niệm độc lập là các yếu tố tác động vào Sự hài lịng bao gồm: Tính hiệu quả, Khả năng đáp ứng, Tính bảo mật, Giá trị cảm nhận và Quy trình cơng bằng. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần.
4.4.1. Phân tích tương quan
Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa các yếu tố.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson là phương pháp thường được dùng nhất để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có tương quan thì các biến đó mới được đem vào để phân tích hồi quy.
Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan bằng 1 trong trường hợp có tương quan tuyến tính đồng biến và -1 trong trường hợp tương quan tuyến tính nghịch biến. Các giá trị khác trong khoảng (-1,1) cho biết mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến. Nếu hệ số tương quan có giá trị gần bằng 0 thì giữa các biến càng ít có tương quan. Hệ số tương quan càng gần với -1 và 1 thì tương quan giữa các biến càng mạnh. Khi hệ số tương quan bằng 1 hay -1 thì tương quan là hồn hảo (dự báo được chính xác giá trị của biến này khi có giá trị của biến kia). (Tabachnick & Fidell, 2007).
Kết quả phân tích tương quan của các biến trong mơ hình được trình bày tại bảng 4.5.
Bảng 4.5. Phân tích hệ số tương quan Pearson
PRI PEV PFA EFF FUL SAT
PRI 1 PEV .354** 1 PFA .406** .568** 1 EFF .389** .403** .363** 1 FUL .401** .530** .461** .561** 1 SAT .518** .743** .626** .636** .669** 1 ** Tương quan đạt mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan, có thể thấy rằng Sự hài lịng của khách hàng có tương quan tuyến tính chặt với 5 biến độc lập và có mức ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng) với các biến độc lập tương đối cao (thấp nhất là 0.518). Một số biến độc lập cũng có tương quan tương đối cao (hệ số tương quan cao nhất là 0.568, tương quan giữa 2 biến PFA và PEV), do đó khi thực hiện phân tích hồi quy bội cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2. Phân tích hồi quy bội
Để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ mua chung, phương pháp hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để phân tích cho 5 nhân tố thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá như đã trình bày tại mục 4.3.2.1.
Bằng việc áp dụng phương pháp chọn biến từng bước (stepwise selection) tác giả thu được kết quả hồi quy theo phụ lục 6. Kết quả này cho giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.752 (Mơ hình giải thích được 75.2% sự biến đổi của biến phụ thuộc Sự hài lòng) và
mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA rất nhỏ (0.000) cho thấy mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau)
Tất cả 5 nhân tố đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (SAT). Năm biến này đều ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng (các hệ số Beta đều dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về các yếu tố Tính hiệu quả, Khả năng đáp ứng, Sự bảo mật, Giá trị cảm nhận và Quy trình cơng bằng tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng cũng tăng lên; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
SAT = 0.400PEV + 0.261EFF + 0.179FUL + 0.167PFA + 0.135PRI (4.1)
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính được trình bày trong các bảng 4.6, bảng 4.7, bảng 4.8 (xem thêm phụ lục 6)
Bảng 4.6. Tóm tắt mơ hình hồi quy bộif
Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin - Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 5 .870e .757 .752 .40163 .014 13.888 1 247 .000 2.154 e. Các dự báo: (Hằng số), PEV, EFF, PFA, FUL, PRI
Bảng 4.7. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình - ANOVAfMơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 5 Hồi quy 124.361 5 24.872 154.195 .000e Phần dư 39.842 247 .161 Tổng 164.203 252
e. Các dự báo: (Hằng số), PEV, EFF, PFA, FUL, PRI f. Biến phụ thuộc: SAT
Bảng 4.8. Bảng thông số của mơ hình hồi quy tuyến tính
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF
5 (Constant) -.535 .148 -3.620 .000 PEV .415 .043 .400 9.705 .000 .578 1.729 EFF .288 .043 .261 6.684 .000 .644 1.554 PFA .177 .043 .167 4.158 .000 .610 1.640 FUL .180 .043 .179 4.235 .000 .549 1.821 PRI .124 .033 .135 3.727 .000 .748 1.338
a. Biến phụ thuộc: SAT
Như kết quả trình bày trong bảng 4.8, cả 5 thành phần tác động đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, với mức ý nghĩa sig < 0.05.
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Sự hài lịng, ta có thể căn cứ vào hệ số Beta. Nếu trị tuyệt đối hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến Sự hài lịng. Nhìn vào phương trình 4.1 ta thấy, giá trị cảm nhận của khách hàng (PEV) ảnh hưởng mạnh nhất đến Sự hài
lịng (SAT) vì Beta bằng 0.400 lớn nhất trong các Beta, tiếp đó là cảm nhận của khách hàng về Tính hiệu quả (Beta bằng 0.261). Hai nhân tố có mức độ ảnh hưởng kế tiếp gần bằng nhau là Khả năng đáp ứng (FUL) có Beta bằng 0.179 và Quy trình cơng bằng (PFA) có Beta bằng 0.167. Cuối cùng là cảm nhận của khách hàng về Sự bảo mật (PRI) có Beta bằng 0.135.
4.4.3. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các giả định hàm hồi quy tuyến tính bao gồm:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư khơng đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Xem xét giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại (VIF). Thơng thường, mức độ chấp nhận là giá trị VIF ≤ 10. Nếu VIF lớn hơn 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Hair, 2010). Trong mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua Bảng 4.8, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phương sai của phần dư không đổi
hài lịng để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy, phương sai của phần dư không đổi.
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân tán
c. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu đồ 4.2 và Biểu đồ 4.3, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Xem xét tần suất của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0.99 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Từ Biểu đồ 4.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
d. Giả định về tính độc lập của phần dư
Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định để phát hiện tự tương quan là kiểm định Dubin- Waston (d). Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm. Bảng 4.6 cho thấy Durbin - Waston là 2.154, có nghĩa là chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn.
4.4.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Có 5 giả thuyết nghiên cứu đã được đề xuất (xem mục 2.3), qua phân tích hồi quy cho thấy, cả 5 nhân tố rút ra từ EFA đều có tác động có ý nghĩa đến Sự hài lòng của khách hàng. Hệ số hồi quy riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Các hệ số riêng (chưa chuẩn hóa) trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến, cụ thể như sau:
Giá trị cảm nhận là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến Sự hài lịng của khách hàng
(có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Giá trị cảm nhận” và “Sự hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng giá trị nhận được càng cao thì Sự hài lịng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì PEV có Beta = 0.415 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Giá trị cảm nhận lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự hài lòng tăng thêm 0.415 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
Tính hiệu quả là yếu tố có ảnh hưởng lớn kế tiếp đến Sự hài lịng của khách hàng.
Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Tính hiệu quả” và “Sự hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng hiệu quả của trang web càng cao thì Sự hài lịng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì EFF có Beta = 0.288 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Tính hiệu quả lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự hài lịng tăng thêm 0.288 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H1
được chấp nhận.
Khả năng đáp ứng là yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Sự hài lòng của khách
hàng. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Khả năng đáp ứng” và “Sự hài lịng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng khả năng đáp ứng của trang web càng tốt thì Sự hài lòng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì FUL có Beta = 0.180 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Khả năng đáp ứng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự hài lòng tăng thêm 0.180 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Quy trình cơng bằng là yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Sự hài lòng của
khách hàng. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Quy trình cơng bằng” và “Sự hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng trang web xử lý, phản hồi các câu hỏi, yêu cầu của khách hàng càng tốt thì Sự hài lịng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì PFA có Beta = 0.177 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Quy trình cơng bằng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự hài lịng tăng thêm 0.177 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
Sự bảo mật là yếu tố có ảnh hưởng đến Sự hài lịng của khách hàng ít nhất trong mơ
hình. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Sự bảo mật” và “Sự hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng trang web bảo mật các thông tin của khách hàng càng tốt thì Sự hài lịng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì PRI có Beta = 0.124 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng
Sự bảo mật lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự hài lịng tăng thêm 0.124 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Tổng kết, các giả thuyết nghiên cứu có kết quả kiểm định như sau (Bảng 4.9):
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Giả Giả
thuyết Phát biểu Trị thống kê Kết quả
H1 Tính hiệu quả của trang web càng tăng thì Sự
hài lịng của khách hàng càng tăng. 0.000 < 0.05
Chấp nhận
H2
Sự đáp ứng đầy đủ khi sử dụng dịch vụ càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng.
0.000 < 0.05 Chấp nhận
H3 Sự bảo mật càng tăng thì Sự hài lịng của
khách hàng càng tăng. 0.000 < 0.05
Chấp nhận
H4 Giá trị cảm nhận của khách hàng có tác động
dương đến sự hài lòng của khách hàng. 0.000 < 0.05
Chấp nhận
H5 Quy trình cơng bằng có tác động dương đến
sự hài lòng của khách hàng.
0.000 < 0.05 Chấp nhận
4.5. PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH ĐẾN SỰ HÀI LỊNG
4.5.1. Giới tính
Bảng 4.10. Kết quả T-test đối với giới tính Thống kê nhóm Thống kê nhóm
Giới tính * N Trung bình Độ lệch chuẩn
Trung bình độ lệch chuẩn
SAT 0 160 3.4297 .75035 .05932
1 93 3.2769 .89265 .09256
Kiểm định Levene về sự bằng nhau của
phương sai
T-test kiểm định trung bình bằng nhau
F Sig. t df Sig. (2-
tailed) SAT Phương sai bằng nhau 3.754 .054 1.455 251 .147
Phương sai khác nhau 1.390 166.808 .166
Mức ý nghĩa của Levene’s Test là 0.054 (> 0.05), nghĩa là phương sai của hai nhóm bằng nhau, từ đó ta thấy mức ý nghĩa của T-test là 0.147 > 0.05 cho thấy khơng có khác biệt về sự hài lịng giữa nam và nữ đối với sự hài lòng về dịch vụ mua chung.
4.5.2. Độ tuổi
Do số lượng mẫu giữa các nhóm tuổi khơng đều, một số nhóm tuổi có lượng mẫu khá ít, do đó tác giả chọn kiểm định Kruskal-Wallis thay cho phân tích ANOVA. Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis như trong bảng sau.
Bảng 4.11. Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis theo độ tuổi Hạng Hạng DoTuoi* N Hạng trung bình SAT 0 2 136.75 1 189 125.62 2 52 131.97 3 10 125.20 Tổng 253 *0: Dưới 20; 1: 20-30; 2: 30-40; 3: Trên 40
Thống kê kiểm địnha,b
SAT
Chi-Square .356
df 3
Asymp. Sig. .949
a. Kiểm định Kruskal Wallis b. Nhóm biến: DoTuoi
Mức ý nghĩa quan sát của kiểm định là 0.949 > 0.05, do đó có thể kết luận là khơng