CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.5.1. Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến để xem xét có gây ra vấn đề đa cộng tuyến hay không trước khi đưa vào phân tích hồi quy. Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng (H) với các biến độc lập gồm chất lượng thông tin (TT), chất lượng hệ thống (HT), tính bảo mật của hệ thống (AT), chất lượng dịch vụ (DV). Bên cạnh đó cũng xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Từ bảng 4.7 luận văn nhận thấy rằng hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc H với các biến độc lập TT, HT, AT, DV thấp nhất là 0,399, nên sơ bộ luận văn có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc H. Tuy nhiên giữa các biến độc lập cũng đều có tương quan, điều này có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình, do vậy q trình phần tích phải xem xét kỹ vai trị của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính luận văn xây dựng được.
Bảng 4.7. Ma trận tương quan giữa các nhân tố
TT HT AT DV H
TT Tương quan Pearson 1 Sig, (2-tailed)
HT Tương quan Pearson 0,540 1 Sig, (2-tailed) 0,000
AT Tương quan Pearson 0,326 0,264 1 Sig, (2-tailed) 0,000 0,000
DV Tương quan Pearson 0,510 0,505 0,386 1 Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000
H Tương quan Pearson 0,688 0,506 0,399 0,514 1 Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
4.5.2. Phân tích hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Phương pháp hồi quy tuyến tính được dùng để kiểm định mơ hình và các giả thuyết, thủ tục chọn biến là các biến được đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter).
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Từ bảng 4.10, luận văn tiến hành kiểm định giả thiết H0: mơ hình hồi quy tuyến tính khơng phù hợp
Bảng 4.8. Hệ số R2
Mơ hình R R2 R2 hiệu ch nh Hệ số sai số chuẩn ước tính 1 0,734 0,539 0,530 0,541
Bảng 4.9 ANOVA
Mơ hình Tổng độ lệch bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 72,989 4 18,247 62,431 0,000
Phần dư 62,547 214 0,292
Tổng 135,536 218
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả thống kê F được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig= 0,000 < 0,05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu ch nh là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an tồn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2
hiệu ch nh tính được là 0,530 tương đương 53,0%. Tức là, các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 53,0% sự hài lịng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến.
Bảng 4.10. Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t t t Sig. Sig. Sig. Thống kê đa cộng tuyến β Sai số chuẩn
β Dung sai VIF
Hằng số 0,109 0,240 0,453 0,651
TT 0,551 0,065 0,500 8,490 0,000 0,621 1,611 HT 0,140 0,064 0,127 2,178 0,031 0,637 1,570 AT 0,157 0,054 0,149 2,928 0,004 0,828 1,208 DV 0,147 0,063 0,137 2,340 0,020 0,624 1,601
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại VIF rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Kiểm định phần dƣ có phân phối chuẩn
Trong phân tích hồi quy bội, ta ln có giả định các phần dư có phân phối chuẩn. Dựa vào biểu đồ 4.2 ta có thể nói phân phối của phần dư xấp x chuẩn, giá trị Mean quá nhỏ (xấp x bằng 0), độ lệch chuẩn bằng 0,991 xấp x bằng 1. Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm, mơ hình được sử dụng phân tích là mơ hình tốt.
Hình 4.2. Biểu đồ phần dư
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
4.5.3. Kiểm định các giả thuyết
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa trong mơ hình dùng để kiểm định vai trị quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Cụ thể hơn, các hệ số hồi quy này trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến.
Theo phân tích hồi quy, biến TT có tác động mạnh nhất với hệ số Beta là 0,551 với mức ý nghĩa 0,000 <0,05, như vậy với điều kiện các yếu tố khác không đổi, Chất lượng thông tin tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của khách hàng cũng tăng hoặc giảm 0,551 đơn vị, như vậy chấp nhận giả thuyết H1.
Giả thuyết H2: Chất lượng hệ thống (HT) có tác động tích cực đến sự hài lịng của
khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H).
Chất lượng hệ thống có ít tác động nhất đến Sự hài lịng của khách hàng với mức ý nghĩa 0,031<0,05, hệ số Beta là 0,140, tức là Chất lượng hệ thống tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của khách hàng cũng tăng hoặc giảm 0,140 đơn vị, như vậy chấp nhận giả thuyết H2.
Giả thuyết H3: Tính bảo mật của hệ thống (AT) có tác động tích cực đến sự hài
lịng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H).
Theo kết quả phân tích hồi quy, Tính bảo mật của hệ thống (AT) có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến theo hệ số Beta là 0,157, đồng thời mức ý nghĩa Sig. là 0,004 <0,05, tức là Tính bảo mật của hệ thống (AT) tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến cũng tăng hoặc giảm 0,157 đơn vị, như vậy chấp nhận giả thuyết H3.
Giả thuyết H4: Chất lượng dịch vụ (DV) có tác động tích cực đến sự hài lòng của
khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H).
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, hệ số Beta của biến Chất lượng dịch vụ (DV) là 0,147 như Chất lượng dịch vụ (DV) có tác động dương đến sự hài lịng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến, đồng thời mức ý nghĩa Sig. là 0,020 <0,05, tức là Chất lượng dịch vụ (DV) tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến cũng tăng hoặc giảm 0,147 đơn vị, như vậy chấp nhận giả thuyết H4.
Từ các kết quả trên giả thuyết ban đầu được phát biểu lại như sau:
Bảng 4.11. Đánh giá các giả thuyết
Giả
thuyết Nhân tố Kết quả
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
H1 Chất lượng thơng tin (TT) có tác động tích cực đến sự hài lịng
của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H) Chấp nhận 0,551 H2 Chất lượng hệ thống (HT) có tác động tích cực đến sự hài lịng
của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H) Chấp nhận 0,140 H3 Tính bảo mật của hệ thống (AT) có tác động tích cực đến sự hài
lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H) Chấp nhận 0,157 H4 Chất lượng dịch vụ (DV) có tác động tích cực đến sự hài lòng
của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến (H) Chấp nhận 0,147
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu của tác giả
Qua bảng trên ta thấy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận, tức là mức độ gia tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi mua vé máy bay trực tuyến.
4.6. Kiểm định sự khác biệt của các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến với các biến định tính.
4.6.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Phép kiểm định Independent sample t-test được sử dụng để kiểm định giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến theo giới tính.
Theo kết quả bảng 4.12, giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của các biến TT, HT, AT, DV và H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phương sai của các biến này theo giới tính khơng khác nhau nên luận văn sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau. Giá trị Sig. theo kiểm định t của 4 biến (TT, HT, AT, H) tương
ứng là 0,287; 0,893; 0,229; 0,424 đều lớn hơn 0,05, như vậy chưa có sự khác biệt về các biến TT, HT, AT và H theo giới tính. Trong khi đó, giá trị Sig. theo kiểm định t của biến DV là 0,027 nhỏ hơn 0,05, do đó, có sự khác biệt về tác động của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến theo giới tính, cụ thể là nhóm giới tính nam đánh giá tác động của chất lượng dịch vụ đến sự hài lịng cao hơn so với nhóm nữ (giá trị trung bình của nhóm nam cao hơn nhóm nữ tuổi theo phụ lục 7), điều này có thể giải thích được là do những khách hàng là nam giới có kinh nghiệm sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến nhiều hơn nên họ yêu cầu chất lượng dịch vụ trực tuyến cao hơn so với nhóm nữ giới.
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định t-test với biến giới tính
Levene's t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig. (2-tailed) TT
Giả định phương sai bằng nhau 0,617 0,433 1,067 217 0,287 Giả định phương sai khác nhau 1,100 186,975 0,273
HT
Giả định phương sai bằng nhau 0,239 0,625 0,135 217 0,893 Giả định phương sai khác nhau 0,137 178,680 0,891
AT
Giả định phương sai bằng nhau 0,266 0,607 1,207 217 0,229 Giả định phương sai khác nhau 1,225 178,425 0,222
DV
Giả định phương sai bằng nhau 0,213 0,645 2,231 217 0,027 Giả định phương sai khác nhau 2,224 168,981 0,027
H
Giả định phương sai bằng nhau 3,753 0,054 0,801 217 0,424 Giả định phương sai khác nhau 0,838 194,537 0,403
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Vậy luận văn có thể bác bỏ giả thiết H0, tức là có sự khác biệt về tác động của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến theo biến giới tính.
4.6.2. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Luận văn tiếp tục sử dụng phép kiểm định Independent sample t-test để kiểm định giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến theo độ tuổi.
Kết quả ở bảng 4.13 cho thấy giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của các biến TT, HT, AT, DV và H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phương sai của các biến này theo độ tuổi không khác nhau nên luận văn sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau. Giá trị Sig. theo kiểm định t của cả 5 biến TT, HT, AT, DV, và H tương ứng là 0,628; 0,623; 0,706; 0,420; 0,203 đều lớn hơn 0,05, như vậy chưa có sự khác biệt về các biến TT, HT, AT, DV, H theo độ tuổi.
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định t-test với biến độ tuổi
Levene's t-test for Equality of Means
F Sig, t df
Sig, (2-tailed) TT
Giả định phương sai bằng nhau 0,195 0,659 -0,486 217 0,628 Giả định phương sai khác nhau -0,489 62,409 0,627
HT
Giả định phương sai bằng nhau 0,128 0,721 0,492 217 0,623 Giả định phương sai khác nhau 0,479 60,025 0,634
AT
Giả định phương sai bằng nhau 0,012 0,912 -0,377 217 0,706 Giả định phương sai khác nhau -0,374 61,374 0,710
DV
Giả định phương sai bằng nhau 0,126 0,723 -0,808 217 0,420 Giả định phương sai khác nhau -0,784 59,847 0,436
H
Giả định phương sai bằng nhau 0,029 0,864 -1,277 217 0,203 Giả định phương sai khác nhau -1,264 61,251 0,211
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Vậy luận văn có thể kết luận chấp nhận giả thiết H0, tức là khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến theo độ tuổi.
4.6.3. Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn
Kiểm định ANOVA của các biến TT, HT, AT, DV và H với trình độ học vấn có kết quả trình bày trong phụ lục 8.
Bảng 4.14. Kết quả kiểm định Levene
Biến Thống kê Levene df1 df2 Sig.
TT 0,749 2 216 0,474
HT 2,086 2 216 0,127
AT 0,465 2 216 0,629
DV 2,144 2 216 0,120
H 0,672 2 216 0,512
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định ANOVA
Biến Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. TT Khác biệt giữa các nhóm 1,806 2 0,903 1,771 0,173 Khác biệt trong từng nhóm 110,180 216 0,510 HT Khác biệt giữa các nhóm 0,461 2 0,231 0,448 0,640 Khác biệt trong từng nhóm 111,258 216 0,515 AT Khác biệt giữa các nhóm 0,150 2 0,075 0,132 0,876 Khác biệt trong từng nhóm 122,487 216 0,567 DV Khác biệt giữa các nhóm 2,365 2 1,182 2,197 0,114 Khác biệt trong từng nhóm 116,232 216 0,538 H Khác biệt giữa các nhóm 1,239 2 0,619 0,996 0,371 Khác biệt trong từng nhóm 134,298 216 0,622
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Giá trị Sig của kiểm định Levene của các biến đều lớn hơn 0,05 cho thấy phương sai của các biến này theo trình độ học vấn khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt cho các biến này.
Đồng thời giá trị Sig của các biến trong bảng ANOVA đều lớn hơn 0,05, nên luận văn có thể kết luận chưa có sự khác biệt của các biến này theo trình độ học vấn.
4.6.4. Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập
Kết quả ANOVA của các biến TT, HH, W, DV, GT, H với thu nhập như sau:
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định Levene
Biến Thống kê Levene df1 df2 Sig.
TT 0,353 2 216 0,703
HT 2,902 2 216 0,057
AT 1,813 2 216 0,166
DV 1,459 2 216 0,215
H 0,853 2 216 0,428
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.17. Kết quả kiểm định ANOVA
Biến Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. TT Khác biệt giữa các nhóm 0,213 2 0,106 0,206 0,814 Khác biệt trong từng nhóm 111,774 216 0,517 HT Khác biệt giữa các nhóm 0,047 2 0,024 0,046 0,955 Khác biệt trong từng nhóm 111,672 216 0,517 AT Khác biệt giữa các nhóm 0,865 2 0,432 0,767 0,466 Khác biệt trong từng nhóm 121,772 216 0,564 DV Khác biệt giữa các nhóm 0,094 2 0,047 0,086 0,918 Khác biệt trong từng nhóm 118,503 216 0,549 H Khác biệt giữa các nhóm 1,261 2 0,630 1,014 0,364 Khác biệt trong từng nhóm 134,276 216 0,622
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Như vậy, có thể kết luận rằng chưa có sự khác biệt của các biến này theo thu nhập.
4.7. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu đề xuất 4 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng mua vé máy bay trực tuyến: (1) Chất lượng thông tin, (2) Chất lượng hệ thống, (3) Tính bảo mật của hệ thống, và (4) Chất lượng dịch vụ. Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát cho thấy tất cả các nhân tố đều có mối tương quan với sự hài lòng của khách hàng.
Luận văn dựa trên các nghiên cứu trước đó của các tác giả Budi Kurniawan (2010), Zhao Chen và các cộng sự (2012), Naeimeh Elkhani và các cộng sự (2014) làm cơ sở lý thuyết và phát triển mơ hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách mua vé máy bay trực tuyến. Kết quả cho thấy khá tương đồng với một số nghiên cứu trước đây, tác giả Berendien Lubbe (2007) trong nghiên cứu về tác động của sự lo