2.3 Đánh giá chất lượng dịch vụ MyTV dựa trên cảm nhận của khách hàng
2.3.5 Kiểm định mơ hình lý thuyết
Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định trong phần này để đảm bảo tính đúng đắn của mơ hình.
2.3.5.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson.
Bảng 2.15 là ma trận tương quan giữa các biến (độc lập và phụ thuộc), qua đây cho thấy có sự tương quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc TM (sự thỏa mãn) và các biến độc lập trong mơ hình DC (Đồng cảm), DU (Đáp ứng), CC (sự chắc chắn), TC (Tin cậy) và HH (Phương tiện hữu hình). Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc TM và các biến độc lập (DC, DU, CC, TC, HH) đều có ý nghĩa thống kê
tại mức 0.01. Mặt khác, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0, chứng tỏ các biến này khơng có sự tương quan với nhau. Vì vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong phân tích hồi quy.
Bảng 2.15 Ma trận tương quan giữa các biến
DC DU CC TC HH TM
DC Tương quan Pearson 1 ,000 ,000 ,000 ,000 ,277**
Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,001
N 138 138 138 138 138 138
DU Tương quan Pearson ,000 1 ,000 ,000 ,000 ,407**
Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000
N 138 138 138 138 138 138
CC Tương quan Pearson ,000 ,000 1 ,000 ,000 ,310**
Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000
N 138 138 138 138 138 138
TC Tương quan Pearson ,000 ,000 ,000 1 ,000 ,294**
Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000
N 138 138 138 138 138 138
HH Tương quan Pearson ,000 ,000 ,000 ,000 1 ,240**
Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,005
N 138 138 138 138 138 138
TM Tương quan Pearson ,277** ,407** ,310** ,294** ,240** 1
Sig. (2-tailed) ,001 ,000 ,000 ,000 ,005
N 138 138 138 138 138 138
**. Sự tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01 (2 chiều).
2.3.5.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy bội được sử dụng để xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc TM (sự thỏa mãn) và các biến độc lập DC (Đồng cảm), DU (Đáp ứng), CC (Sự chắc chắn), TC (Tin cậy) và HH (Phương tiện hữu hình). Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ, từ đó giúp dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Trong luận văn sử dụng phương pháp Enter để xây dựng mơ hình hồi quy. Các kết quả được thể hiện qua Bảng 2.16 là tóm tắt mơ hình hồi quy bội, Bảng 2.17 là Anova, Bảng 2.18 là các hệ số trong mơ hình hồi quy và Bảng 2.19 là các thống kê phần dư.
Bảng 2.16 Tóm tắt mơ hình hồi quy bội b Mơ Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 ,695a ,483 ,463 ,73276809 ,483 24,629 5 132 ,000 1,848 a. Các biến độc lập: (Hằng số), HH, TC, CC, DU, DC b. Biến phụ thuộc: TM Bảng 2.17 ANOVAb
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi qui 66,123 5 13,225 24,629 ,000a Phần dư 70,877 132 ,537 Tổng 137,000 137 a. Biến độc lập: (Hằng số), HH, TC, CC, DU, DC b. Biến phụ thuộc: TM Bảng 2.18 Các hệ số Mơ hình
Các hệ số chưa chuẩn hóa
Các hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê tính cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -3,504E-16 ,062 ,000 1,000 DC ,277 ,063 ,277 4,423 ,000 1,000 1,000 DU ,407 ,063 ,407 6,505 ,000 1,000 1,000 CC ,310 ,063 ,310 4,956 ,000 1,000 1,000 TC ,294 ,063 ,294 4,691 ,000 1,000 1,000 HH ,240 ,063 ,240 3,836 ,000 1,000 1,000 a. Biến phụ thuộc: TM Bảng 2.19 Các thống kê phần dư a Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn N Giá trị dự đoán -2,6348839 2,0035043 ,0000000 ,69472844 138 Phần dư -1,42840445 1,72309077 ,00000000 ,71927213 138
Giá trị dự đốn chuẩn
hóa
-3,793 2,884 ,000 1,000 138
Phần dư chuẩn hóa -1,949 2,351 ,000 ,982 138
Từ Bảng 2.16 cho thấy R2 = 0,483, nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 48,3%. Hay 48,3% khác biệt của sự thỏa mãn được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập (Đồng cảm, Đáp ứng, Chắc chắn, Tin cậy và Phương tiện hữu hình).
Bảng 2.17 cho giá trị F = 24,629 với mức ý nghĩa quan sát được là 0,000 nên ta có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
Bảng 2.18 cho thấy xét về mặt thống kê 0 không khác 0 với mức ý nghĩa 5% (Sig. = 1 > 5%). Mức ý nghĩa quan sát được đối với hệ số độ dốc của các biến độc lập bằng 0,000 chứng tỏ có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc TM (Sự thỏa mãn) và các biến độc lập DC (Đồng cảm), DU (Đáp ứng), CC (Sự chắc chắn), TC (Tin cậy) và HH (Phương tiện hữu hình).
Nhìn vào Bảng 2.18 ta thấy tiêu chí chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mơ hình < 2 và độ chấp nhận các biến trong mơ hình đều đạt tiêu chuẩn (Tolerance > 0,01%) vì vậy mối quan hệ giữa các biến độc lập là không đáng kể và không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.98 tức là gần bằng 1, do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện mối quan hệ giữa sự thỏa mãn và 5 biến độc lập được xây dựng như sau:
TM = 0,277DC + 0,407DU + 0,310CC + 0,294TC + 0,240HH Trong đó:
TM: Sự thỏa mãn (sự hài lòng) của khách hàng. DC: Đồng cảm
DU: Đáp ứng CC: Sự chắc chắn
TC: Tin cậy
Nhận xét:
Các hệ số đều dương cho thấy có mối quan hệ thuận chiều giữa biến phụ thuộc Sự thỏa mãn và các biến độc lập Đồng cảm, Đáp ứng, Sự chắc chắn, Tin cậy và Phương tiện hữu hình. Các hệ số đều có mức ý nghĩa thống kê nên các giả thuyết nghiên cứu đều không thể bác bỏ.
Hệ số cao nhất 0,407 là của biến độc lập Đáp ứng điều này nói lên rằng Đáp ứng có ảnh hưởng rất lớn đối với Sự thỏa mãn (sự hài lòng) của khách hàng. Để nâng cao sự thỏa mãn của khách hàng thì Viễn thơng Bình Dương cần đặc biệt chú ý đến sự Đáp ứng.