STT Nhân tố Tên biến
1 Khả năng đáp ứng DAP_UNG
2 Năng lực phục vụ NANG_LUC
3 Chất lượng thức ăn CHAT_LUONG
4 Quan tâm cá nhân QUAN_TAM
5 Khơng gian bày trí KHONG_GIAN
6 Sự hài long HAI_LONG
4.3.1 Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Ở mơ hình hồi qui tuyến tính bội này cần phải xem xét mối quan hệ giữa từng biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Do đó cần phải xây dựng ma trận tương quan giữa tất cả các biến.
Bảng 4.10 Ma trận hệ số tƣơng quan HAI_ LONG DAP_ UNG NANG_ LUC CHAT_ LUONG QUAN_ TAM KHONG_ GIAN Hệ số tương quan từng phần HAI_LONG 1.000 .371 .442 .467 .390 .665 DAP_UNG .371 1.000 .209 .405 .605 .330 NANG_LUC .442 .209 1.000 .416 .297 .426 CHAT_LUONG .467 .405 .416 1.000 .486 .444 QUAN_TAM .390 .605 .297 .486 1.000 .375 KHONG_GIAN .665 .330 .426 .444 .375 1.000 Sig. (1- tailed) HAI_LONG . .000 .000 .000 .000 .000 DAP_UNG .000 . .000 .000 .000 .000 NANG_LUC .000 .000 . .000 .000 .000 CHAT_LUONG .000 .000 .000 . .000 .000 QUAN_TAM .000 .000 .000 .000 . .000 KHONG_GIAN .000 .000 .000 .000 .000 .
Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS của tác giả
Qua kết quả phân tích cho thấy có sự tương quan giữa các biến độc lập (DAP_UNG, NANG_LUC, CHAT_LUONG, QUAN_TAM, KHONG_GIAN) và biến phục thuộc (HAI_LONG). Trong đó biến KHONG_GIAN có mối tương quan chặt với HAI_LONG do có hệ số tương quan cao (0.665). Do đó có thể đưa các biến độc lập vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc (HAI_LONG). Tuy nhiên hệ số tương quan giữa biến QUAN_TAM và DAP_UNG khá cao (0.605) do đó cần xem xét có sự xuất hiện đa cộng tuyến trong phân tích hồi qui tiếp theo.
4.3.2 Kết quả phân tích hồi qui
Các biến độc lập (DAP_UNG, NANG_LUC, CHAT_LUONG, QUAN_TAM, KHONG_GIAN) và biến phụ thuộc (HAI_LONG) được đưa vào mơ hình để kiểm định giả thuyết bằng phương pháp Enter (đồng thời) vì giả thuyết đưa ra là khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, chất lượng thức ăn, quan tâm cá nhân và khơng gian bày trí có tác động cùng chiều vào sự hài lịng của khách hàng.
lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong những trường hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình
Bảng 4.11 Bảng tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R² Radj² Độ lệch chuẩn dự đoán
1 .712a .507 .497 .67487
Biến phụ thuộc: HAI_LONG
Bảng 4.12 Bảng ANOVA Mơ hình Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui 114.348 5 22.870 50.213 .000a Phần dư 111.131 244 .455 Tổng 225.480 249
Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS của tác giả, phương pháp Enter
Từ kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số R2 là 0.507, như vậy mô hình nghiên cứu phù hợp. Đồng thời R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2, dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn và chính xác hơn. Hệ số xác định R2
hiệu chỉnh bằng 0.497, như vậy mơ hình giải thích được 49.7% tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (HAI_LONG). Còn lại 51.3% là do sự tác động của các yếu tố khác khơng được đưa vào mơ hình.
Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị F (Bảng ANOVA) là 50.213, mức ý nghĩa đạt yêu cầu (Sig.=0.000< 0.05), do đó mơ hình hồi qui phù hợp và dữ liệu có thể sử dụng được.
Bảng 4.13 Bảng trọng số hồi qui Mơ hình T Sig. Mơ hình T Sig. Tương quan Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn β chuẩn
hóa Cor Partial Part T VIF 1 (Constant) -.029 .244 -.119 .906 DAP_UNG .111 .062 .103 1.797 .074 .371 .114 .081 .611 1.636 NANG_LUC .171 .061 .144 2.784 .006 .442 .175 .125 .750 1.334 CHAT_LUONG .159 .071 .126 2.233 .026 .467 .142 .100 .634 1.577 QUAN_TAM .036 .060 .036 .597 .551 .390 .038 .027 .552 1.813 KHONG_GIAN .548 .059 .499 9.309 .000 .665 .512 .418 .702 1.425 Biến phụ thuộc: HAI_LONG
Nguồn: Kết quả phân tích hồi qui bằng SPSS của tác giả, phương pháp Enter
Kết quả của bảng trọng số hồi qui cho thấy các biến NANG_LUC, CHAT_LUONG và KHONG_GIAN thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng do có mức ý nghĩa Sig. <0.05. Các biến này tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc HAI_LONG do có hệ số Beta dương. Trong đó biến KHONG_GIAN tác động mạnh nhất do có hệ số Beta lớn 0.499. Các biến này đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 do đó đạt yêu cầu. Như vậy một cách tổng quát có thể kết luận nếu cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ, chất lượng thức ăn và không gian bày trí của nhà hàng tăng thì mức độ hài lòng của họ về dịch vụ càng tăng (khi xét sự thay đổi của một biến thì các biến khác được giả định là không đổi). Xét biến DAP_UNG và QUAN_TAM trong kết quả phân tích trọng số hồi qui, có thể nhận thấy 2 biến này tuy có VIF <2 nhưng khơng có ý nghĩa thống kê do mức ý nghĩa Sig. >0.05 do đó cần xem xét loại khỏi mơ hình.
Trong bảng trọng số hồi qui ta nhận thấy giá trị t của 2 biến này đều <2. Xét lại hệ số tương quan giữa biến DAP_UNG và QUAN_TAM ở mục 4.4.1 cho thấy hệ
QUAN_TAM bị loại bỏ) là rất thấp (0.038). Hệ số tương quan bán phần giữa hai biến này (khi ảnh hưởng tuyến tính của các biến độc lập khác đối với cả biến QUAN_TAM và HAI_LONG bị loại bỏ) rất thấp (0.027).
Tiếp tục so sánh kết quả R2 của phân tích hồi qui sau khi loại biến QUAN_TAM và R2 sau khi loại biến DAP_UNG. Kết quả cho thấy R2 đối với hồi qui của HAI_LONG đồi với tất cả 5 biến độc lập là 0,507, R2 sau khi loại bỏ biến QUAN_TAM là 0.506 và sau khi loại bỏ biến DAP_UNG là 0.501. Từ những lập luận trên, biến QUAN_TAM bị loại khỏi kết quả nghiên cứu. (Xem thêm chi tiết phụ lục 4.6)
Ngoài ra nhìn vào bảng trọng số hồi qui sau khi loại biến QUAN_TAM nhận thấy mức ý nghĩa của tất cả các biến Sig. đều nhỏ hơn 0.05, hệ số phóng đại phương sai VIF<2. Bên cạnh đó nhận thấy biến này rất có ý nghĩa thực tiễn trong việc đánh giá sự hài lòng nên tác giả quyết định giữ lại biến DAP_UNG trong mơ hình.
Bảng 4.14 Kết quả phân tích hồi qui lần 2 (sau khi loại bỏ biến QUAN_TAM)
Mơ hình R R² Radj² Độ lệch chuẩn dự đoán
1 .712a .506 .498 .67399
Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui 114.186 4 28.547 62.842 .000a
Phần dư 111.293 245 .454
Tổng 225.480 249
Mơ hình
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui chuẩn hóa T Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn β T VIF 1 (Constant) -.021 .244 -.085 .933 NANG_LUC .174 .061 .147 2.842 .005 .754 1.326 CHAT_LUONG .169 .069 .134 2.458 .015 .675 1.482 KHONG_GIAN .551 .058 .503 9.432 .000 .709 1.410 DAP_UNG .129 .053 .120 2.407 .017 .808 1.238 Biến phụ thuộc: HAI_LONG
Từ kết quả phân tích hồi qui sau khi loại bỏ biến QUAN_TAM cho thấy R2 điều chỉnh bằng 0.498, tăng so với R2 điều chỉnh của phân tích hồi qui ban đầu. Điều này cho thấy mơ hình mới đạt độ phù hợp cao hơn. Như vậy mơ hình giải thích được 49.8% tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (HAI_LONG).
Mức ý nghĩa của kiểm định F trong bảng 4.14 đạt yêu cầu (Sig.=0.000< 0.05), do đó mơ hình hồi qui phù hợp và dữ liệu có thể sử dụng được.
Kết quả của bảng trọng số hồi qui cho thấy các biến DAP_UNG, NANG_LUC, CHAT_LUONG và KHONG_GIAN thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng do có mức ý nghĩa Sig. <0.05, trong đó biến KHONG_GIAN có tác động mạnh nhất do có hệ số Beta là 0.503, tiếp theo là biến CHAT_LUONG, NANG_LUC và DAP_UNG với hệ số Beta lần lượt là 0.147, 0.134 và 0.120. Các biến này tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc HAI_LONG do có hệ số Beta dương. Các biến này đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 do đó đạt yêu cầu.
So sánh kết quả nghiên cứu của tác giả với các nghiên cứu trước đây (bảng 4.15) cho thấy kết quả nghiên cứu của tác giả có sự tương đồng nhất định với các nghiên cứu này mặc dù mức độ tác động của các nhân tố trong mỗi nghiên cứu có khác nhau. Trong đó, yếu tố “Khơng gian bày trí” có tác động đến sự hài lòng trong nghiên cứu của Kisang Ryu và Heesup Han, Zopiatis và Pribic. Yếu tố “Chất lượng thức ăn” có tác động đến sự hài lịng của khách hàng trong nghiên cứu của các tác giả Kisang Ryu và Heesup Han, Andaleed và Conway‟s, Zopiatis và Pribic, Lim, Liu và Jang. Yếu tố “Khả năng đáp ứng” có ảnh hưởng đến sự hài lòng trong nghiên cứu của Andaleed và Conway‟s, Trần Thị Thúy Kiều, Zopiatis và Pribic.
Yếu tố “Năng lực phục vụ” trong nghiên cứu của tác giả thực sự có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tuy nhiên trong các nghiên cứu trước đây đã đề cập không xuất hiện. Giải thích điều này có thể do nhân viên phục vụ ở nước ngoài khá tương đồng về năng lực và phục vụ chuyên nghiệp do đó khách hàng ít quan tâm
cứu cũng cho thấy khách hàng quan tâm đến năng lực phục vụ của nhân viên. Ngoài ra sự khác nhau về phong tục, tập quán cũng như thời gian nghiên cứu cũng gây nên sự khác biệt này.
Yếu tố “Quan tâm cá nhân” trong nghiên cứu của tác giả không thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Điều này tương đồng với các nghiên cứu trước đây.
Bảng 4.15 Bảng so sánh kết quả nghiên cứu
Kisang Ryu và Heesup Han Andaleed và Conway’s Trần Thị
Thúy Kiều Lim Liu và Jang
Zopiatis và Pribic Tác giả Chất lượng thức ăn Khả năng đáp ứng Khả năng đáp ứng Không gian dịch vụ Chất lượng thức ăn Chất lượng thức ăn Khơng gian bày trí Chất lượng dịch vụ Chất lượng thức ăn Phương tiện hữu hình Chất lượng thức ăn Mơi trường và thiết kế bên trong nhà hàng Bầu không khí trong nhà hàng Năng lực phục vụ Mơi trường dịch vụ Quan tâm cá nhân Trang phục nhân viên Khả năng đáp ứng Chất lượng thức ăn Năng lực phục vụ Khả năng đáp ứng
4.3.3 Kiểm tra sự phù hợp của giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Việc kiểm tra giả định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc HAI_LONG và các biến độc lập là cần thiết để xem xét kết quả phân tích hồi qui bội có tin cậy được khơng. Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn do đó việc khảo sát phần dư trong hồi qui nên được thực hiện để xem xét mối quan hệ tuyến tính.
Hình 4.1 Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả
Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn
(Mean=7.70E-16 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.992 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Tiếp tục khảo sát phân phối của phần dư bằng biểu đồ Q-Q plot. Q-Q plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối chuẩn. Những giá trị kỳ vọng này sẽ tạo thành một đường chéo. Các điểm quan sát thực tế sẽ tập trung sát đường chéo nếu dữ liệu có phân phối chuẩn
Hình 4.2 Biểu đồ tần số Q-Q Plot của phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả
Kết quả trên hình 4.2 cho thấy các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.3.4 Kiểm định giả thuyết của mơ hình
5 giả thuyết nghiên cứu đã đề cập ở chương 2 với giả thuyết H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa khả năng đáp ứng của nhân viên và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thức ăn nhanh. Dựa vào kết quả hồi qui cho thấy với hệ số Beta là 0.120 và mức ý nghĩa Sig.=0.017<0.05, giả thuyết H1 được chấp nhận. Như vậy có thể phát biểu khách hàng càng đánh giá cao khả năng đáp nứng của nhân viên thì họ càng cảm thấy hài lịng với dịch vụ cửa hàng đó.
Đối với giả thuyết H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng thức ăn và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thức ăn nhanh. Với hệ số beta là 0.134 và mức ý nghĩa Sig.=0.015<0.05, do đó chấp nhận giả thuyết H2. Như vậy có thể phát biểu khách hàng sẽ càng cảm thấy hài lòng nếu họ cảm nhận chất lượng thức ăn tốt.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa sự quan tâm cá nhân và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thức ăn nhanh. Giả thuyết này đã bị bác bỏ do biến “Quan tâm cá nhân” bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu dựa trên phân tích ở mục 4.4.2
Với giả thuyết H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa khơng gian bày trí của cửa hàng và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thức ăn nhanh. Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số Beta của biến “khơng gian bày trí” cao nhất bằng 0.503 và mức ý nghĩa Sig.=0.000. Do đó giả thuyết H4 được chấp nhận. Như vậy khi khách hàng càng đánh giá cao không gian bày trí của cửa hàng thì họ càng hài lịng với dịch vụ tại cửa hàng mà họ nhận được. Kết quả này khá tương đồng với nhận định ban đầu sau khi tiến hành khảo sát định tính vì những người được phỏng vấn đều nêu lên sự quan tâm của họ đối với yếu tố khơng gian và cách bày trí của cửa hàng nhiều hơn những yếu tố cịn lại.
Đối với giả thuyết H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa năng lực phục vụ của nhân và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thức ăn nhanh. Với hệ số beta là 0.147 và mức ý nghĩa Sig.=0.005<0.05, do đó chấp nhận giả thuyết H5. Như vậy khách hàng sẽ càng hài lòng với dịch vụ của cửa hàng thức ăn nhanh khi họ đánh giá cao năng lực phục vụ của nhân viên.
4.4 Kiểm định tác động của biến giới tính, nhóm tuổi đến sự hài lịng
Để thực hiện kiểm định biến định tính tác động vào biến định lượng thì trước khi tiến hành phân tích cần mã hóa biến:
Biến Giới tính Độ tuổi
Nhóm Nam Nữ 18-23 23-35 >35
Mã hóa 1 2 1 2 3
4.4.1 Biến giới tính
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định T-test đối với biến giới tính
Levene's Test phương sai bằng nhau
t-test
trung bình bằng nhau F Sig. t df Sig. (2-tailed) HAI_LONG Equal variances
assumed .822 .366 -1.351 248 .178 Equal variances
not assumed -1.331 217.581 .185
Nguồn: Kết quả phân tích T-test bằng SPSS của tác giả
Kết quả T-test cho thấy ở độ tin cậy 95%, khơng có sự khác nhau nào giữa nam và nữ đối với sự hài lịng vì mức ý nghĩa của T-test là Sig.= 0.178>0.05 (với kiểm định Levene có Sig.=0.366>0.05, sử dụng kết quả kiểm định t trường hợp phương sai bằng nhau). Giá trị mean cho thấy mức cảm nhận trung bình đối với sự hài lịng của nam là 3.1223 và của nữ là 3.2861 khơng có sự khác biệt đáng kể.
4.4.2 Biến độ tuổi
Bảng 4.17 Kết quả kiểm định T-test đối với biến độ tuổi
Do_tuoi Số đối tượng Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn HAI_LONG 18-23 tuoi 96 3.2882 .92100 .09400
23-35 tuoi 108 3.1080 .98254 .09454 >35 46 3.3116 .93598 .13800
Levene's Test phương sai bằng nhau
t-test
trung bình bằng nhau F Sig. t df Sig. (2-tailed) HAI_LONG Equal variances assumed 18-23 tuoi 23-35 tuoi >35 .244 .622 1.346 202 .180 .136 .712 -1.193 152 .235 .000 .988 -.141 140 .888
Nguồn:Tổng hợp kết quả phân tích T-test bằng SPSS của tác giả
Kết quả T-test cho thấy ở độ tin cậy 95%, khơng có sự khác nhau nào giữa 3 nhóm tuổi (18-23, 23-35, >35) đối với sự hài lịng vì mức ý nghĩa của T-test lớn