Biến Diễn giải Hệ số tải
nhân tố V29 Lợi ích của khách hàng nhận được từ Unilever cao hơn
những công ty cùng lĩnh vực khác trên thị trường .935 V30 Unilever đã đáp ứng được những kỳ vọng của khách hàng .807 V31 Tóm lại, khách hàng hài lòng với chất lượng dịch vụ phân
phối của công ty Unilever Việt Nam .891
(Nguồn: kết quả SPSS EFA biến phụ thuộc) 2.3.4.4. Mơ hình nghiên cứu chính thức
Sau khi phân tích EFA, các nhóm được vẫn giữ nguyên tên với những biến phù hợp trong thành phần. Mơ hình chất lượng dịch vụ phân phối hàng tiêu dùng nhanh chính thức giữ ngun theo mơ hình lý thuyết:
Hình 2.4: Mơ hình nghiên cứu ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ phân phối hàng tiêu dùng nhanh của Unilever Việt Nam đến sự hài lòng của khách hàng
Với các giã thuyết như sau:
H1: sản phẩm có mối quan hệ dương với sự hài lịng của khách hàng. H2: Phương tiện hữu hình có quan hệ dương với sự hài lòng của
khách hàng. Năng lực phục vụ Sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ phân phối hàng tiêu dùng Sản phẩm Tính đáp ứng Phương tiện hửu hình
Tính tin cậy Dịch vụ hỗ trợ
H3: Đáp ứng quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng
H4: Năng lực phục vụ quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng. H5: Tính tin cậy quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng. H6: Dịch vụ hỗ trợ quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng.
2.3.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ phân phối và sự ảnh hưởng của chúng đến sự hài lòng của khách hàng: Sản phẩm; Phương tiện hữu hình; Tính đáp ứng; Năng lực phục vụ; Tính tin cậy; Dịch vụ hỗ trợ. Mơ hình hồi quy được sữ dụng với biến độc lập là 6 thành phần chất lượng dịch vụ, biế phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giã phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Giá trị 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 thứ bậc các biến (Hierarchical) với phần mềm SPSS 16.
2.3.5.1. Kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến
Trong phần này, tác giã sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 thành phần chất lượng dịch vụ phân phối và sự hài lòng của khách hàng. Các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05, do đó chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong các những mối quan hệ này tất cả đều cùng chiều trừ mối tương quan giữa thành phần phương tiện hữu hình và sự hài lòng của khách hàng, điều này cho thấy rằng có tương quan giữa các thành phần chất lượng dịch vụ nhưng khơng có sự tương quan giữa thành phần phương tiện hữu hình với sự hài lịng của khách hàng.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá sự phù hợp của mơ hình giữa các thành phần chất lượng dịch vụ phân phối sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội, 6 thành phần chất lượng dịch vụ là biến độc lập và sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.
Đánh giá chung DV = β0 + β1 * sản phẩm + β2 * phương tiện hữu hình + β3 * tính đáp ứng + β4 * năng lực phục vụ + β5 * tính tin cậy + β6 * dịch vụ hỗ trợ. Với β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy riêng phần.
Với giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0, kết quả phân tích hồi qui có hệ số xác định R2 là 0.649, như vậy mơ hình nghiên cứu là phù hợp (0 < R2 ≤ 1), nói lên mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp đến mức 64.9%. Ngồi ra kết quả cũng cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.639 nhỏ hơn R2 và dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. R2 điều chỉnh là 0.639 nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 63.9% hay 63.9% là biến thiên của sự hài lòng được giải thích bởi quan hệ tuyến tính với 6 biến độc lập nói trên, cịn lại là 36.1% biến thiên do ảnh hưởng bởi các yếu tố khác chưa được giải thích trong mơ hình. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt và bát bỏ giả thuyết H0.