CHƯƠNG 3 : THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.2 Xử lý dữ liệu
3.2.2.3 Kiểm định giả thuyết
Các giả thuyết được kiểm định dựa trên kết quả phân tích hồi quy. Phương pháp phân tích hồi quy nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập: sự tin cậy (TC), sự đáp ứng (DU), năng lực phục vụ (NL), sự đồng cảm (DC), phương tiện hữu hình (PT), và một biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng (HL). Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến.
Với giả thuyết ban đầu cho mơ hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
HL = β0 + β1 * TC+ β2 * DU + β3 * NL + β4 * DC + β5 * PT + ε β0 : hằng số, biểu thị cho các tác động bên ngồi lên sự hài lịng của khách hàng nhưng khơng được phân tích trong phương trình. βi : hệ số biểu thị mối quan hệ giữa nhantoi và HL. Khi nhantoi tăng 1 đơn vị thì HL sẽ tăng một mức là βi (với điều kiện các yếu tố khác không đổi). Trong đó i = [1,5].
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định mơ hình và phân tích các hệ số hồi quy
Mẫu tóm tắt
Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 điều chỉnh Trị số F Mức ý nghĩa Sig.
1 0.655 0.429 0.421 54.459 0.000
Hệ số hồi quy
Hệ số
chưa chuẩn hóa
Mơ hình B Tiêu chuẩn lỗi Hệ số B đã chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Hệ số VIF Hằng số 0.729 0.179 4.074 0.000 Sự tin cậy 0.094 0.031 0.130 2.986 0.003 1.196 Sự đáp ứng 0.197 0.037 0.232 5.330 0.000 1.199 Năng lực phục vụ 0.227 0.036 0.287 6.322 0.000 1.310 Sự đồng cảm 0.175 0.037 0.220 4.735 0.000 1.367 1
Phương tiện hữu hình 0.110 0.043 0.110 2.564 0.011 1.167
Theo kết quả bảng 3.6 cho thấy hệ số xác định R2 (R-Square) = 0.429 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-Square) = 0.421 nghĩa là mơ hình đã giải thích được 42.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng, kết quả này tuy không cao nhưng ở mức chấp nhận được. Trong bảng phân tích ANOVA cho thấy, thơng số F có sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ (β1=β2=β3=β4=β5=0)[3], chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được, và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc HL. Các hệ số β đều có mức ý nghĩa đạt yêu cầu (>
0.05) và có dấu dương phù hợp với kỳ vọng, hàm hồi quy hoàn chỉnh như sau:
HL = 0.729 + 0.094TC + 0.197DU + 0.227NL + 0.175DC + 0.110PT
Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình:
Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Sử dụng biểu đồ Histogram để khảo sát phân phối của phần dư:
Đồ thị 3.4: Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư
Trong đồ thị trên, có thể nói phân phối phần dư là phân phối chuẩn, do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không vi phạm.
Giả định về tính độc lập của sai số:
Sử dụng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định tương quan các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất):
Bảng 3.7: Kiểm định Durbin-Watson
Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 điều chỉnh Durbin-Watson
1 0.655 0.429 0.421 1.933
Với giá trị d=1.933 ≈ 2 nên có thể kết luận các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến):
Trong bảng 3.6 ở trên ta thấy rằng hệ số VIF của từng thành phần chất lượng dịch vụ đều < 10, chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập của mơ hình.