Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Thành phần độ tin cậy có tác động tích cực đến sự hài lịng của khách hàng 0.000 1.624 Chấp nhận H2 Thành phần đáp ứng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 1.192 Chấp nhận H3 Thành phần đảm bảo có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 1.239 Chấp nhận H4 Thành phần đồng cảm có tác động tích cực đến sự hài lịng của khách hàng 0.002 1.636 Chấp nhận H5 Phương tiện hữu hình có tác động tích cực
đến sự hài lịng của khách hàng 0.012 1.573
Chấp nhận
4.6.2. Kiểm định các giả định hồi quy
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể phải trên cở sở các giả định cần thiết (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) như sau:
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng có một hình dạng cụ thể nào. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính được chấp nhận.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến DU, TC, HH, DB, DC với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.254, 0.618, 0.139, 0.060, 0.759, tất cả đều lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0 (Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0), nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Bảng chi tiết kiểm định Spearman được trình bày cụ thể trong phần phụ lục 11.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.99 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm. Biểu đồ phân tán phần dư được trình bày cụ thể trong phụ lục 11.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Kiểm định Durbin Watson (d) được thực hiện nhằm kiểm định giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Với kích thước mẫu n = 250 và 5 biến độc lập k = 5, tra bảng Dubin-Watson cho giá trị dL = 1.718 và dU = 1.820 với mức ý nghĩa 5%. Vùng chấp nhận [dU, 4-dU] tức là [1.820: 2.180]. Giá trị d = 1.834 (phụ lục 10) nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói các khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, Trang 233). Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên được chấp nhận.
4.7. Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng.
Phép kiểm định Independent-samples t-test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Phân tích phương sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent-samples t-test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau.
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp.
Kết quả phân tích Anova thành phần hài lòng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp (bảng Anova) cho mức ý nghĩa là 0.233 (>0.05). Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá sự hài lòng giữa doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi.
Bảng 4.16. Phân tích Anova sự hài lịng của khách hàng đối với loại hình doanh nghiệp
ANOVA
HL
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 0.996 2 0.498 1.465 0.233 Within Groups 83.938 247 0.340
Total 84.933 249