CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
4.5.2. Phân tích hồi quy
Qua kết quả của phân tích tương quan Pearson ở trên ta thấy tất cả năm biến
độc lập của mơ hình đều có tương quan chặt chẻ với biến phụ thuộc nên tất cả các
biến này đều được lựa chọn để đưa vào bước phân tích tiếp theo là phân tích hồi
quy. Trong phân tích này, để đánh giá sự phù hợp của mơ hình, người ta dùng hệ số
xác định R2 hoặc R2 hiệu chỉnh; hai giá trị này thể hiện sự phù hợp của mơ hình và giá trị của R2 hoặc R2 hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Mặt khác, để kiểm định sự phù hợp của mơ hình, người ta sử dụng kiểm định F; kiểm định này đưa ra giả thuyết H0 = các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Nếu giá trị sig là rất nhỏ (<0.05) thì sẽ an tồn khi ta bác bỏ giả thuyết H0 và điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dự liệu.
Với phương pháp Enter (các biến được đưa vào một lần) kết quả của việc phân tích hồi quy tuyến tính bội được đưa ra dưới đây (chi tiết xem Phụ lục 6):
- Giá trị R2 = 0.660 và R2 hiệu chỉnh = 0.654; điều này chứng tỏ mơ hình đạt mức thích hợp là 65.4% hay nói cách khác là 65.4% độ biến thiên của biến thỏa mãn khách hàng (TMN) được giải thích bởi năm biến độc lập trong mơ hình. Hơn nữa R = 0.813 (0.7 < R <0.9) và R2 = 0.660 (0.5< R2 < 0.8) nên có mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Trị thống kê F = 103.848 có giá trị sig. rất nhỏ bằng 0.000, nên mơ hình hồi
quy được xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Như vậy, các biến độc
lập trong mơ hình đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc.
- Giá trị sig. của các biến độc lập CLC, CTG, CSK, VAS đều nhỏ hơn 0.05 nên các biến độc lập này đều có tác động đến việc thỏa mãn khách hàng với độ tin cậy 95%. Tuy nhiên, trong năm biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính
bội ban đầu có biến TTC có giá trị sig. = 0.562 >0.05 nên sẽ bị loại khỏi mơ hình, hay với độ tin cậy 95% thì biến độc lập TTC (sự thuận tiện) khơng có tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ thông tin di động của Vinaphone.
Sau khi loại biến TTC và chạy lại phân tích hồi quy, ta có các kết quả sau:
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy sau khi loại biến TTC
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .812a .660 .655 .61864 1.841
a. Predictors: (Constant), CSK, CLC, VAS, CTG b. Dependent Variable: TMN
Giá trị R2 = 0.660 và R2 hiệu chỉnh = 0.655; điều này chứng tỏ mơ hình đạt mức thích hợp là 65.5% hay nói cách khác là 65.5% độ biến thiên của biến thỏa mãn khách hàng (TMN) được giải thích bởi bốn biến độc lập trong mơ hình. Hơn nữa R = 0.812 (0.7 < R <0.9) và R2 = 0.660 (0.5< R2 < 0.8) nên có mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích phương sai ANOVA sau khi loại biến TTC
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 199.086 4 49.772 130.048 .000a
Residual 102.568 268 .383
Total 301.654 272
a. Predictors: (Constant), CSK, CLC, VAS, CTG b. Dependent Variable: TMN
Trị thống kê F = 130.048 có giá trị sig. rất nhỏ bằng 0.000, nên mơ hình hồi
quy được xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Như vậy, các biến độc
lập trong mơ hình đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc. Kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy:
- Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tượng
đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn
- Biểu đồ phân tán Scatter (xem Phụ lục 6) của giá trị dự đoán chuẩn
(Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn (Standardized Residual) cho thấy các phần dư có phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi nên kết luận rằng phương sai của phần dư là
không đổi.
- Biểu đồ tần số Histogram (xem Phụ lục 6) của phần dư chuẩn hóa có trị trung bình gần bằng 0 (Mean = -2.32E-16) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std. Dev. = 0.993) vì vậy có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn.
- Đại lượng thống kê Durbin-Watson gần bằng 2 (xem bảng 4.6, Durbin-
Watson = 1.841) nên kết luận rằng khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần
dư.
Bảng 4.8: Các hệ số hồi quy tuyến tính bội sau khi loại biến TTC
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) .219 .226 .972 .332 CLC .391 .048 .383 8.212 .000 .710 .448 .292 .584 1.712 CTG .309 .049 .303 6.270 .000 .686 .358 .223 .543 1.840 VAS .173 .039 .201 4.445 .000 .612 .262 .158 .621 1.610 CSK .104 .039 .114 2.664 .008 .505 .161 .095 .693 1.443 a. Dependent Variable: TMN
Giá trị sig. của các biến độc lập CLC, CTG, CSK, VAS đều nhỏ hơn 0.05
nên các biến độc lập này đều có tác động đến việc thỏa mãn khách hàng với độ tin cậy 95%. Mặt khác, ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của các biến độc lập đều mang dấu dương, có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc (thỏa mãn khách hàng). Từ kết quả ở bảng 4.8 ta hình thành phương trình hồi
quy đa biến có hệ số Beta chuẩn hóa như sau:
Phương trình (4.1) cũng cho thấy rằng trong các biến độc lập tác động và ảnh hưởng đến sự thỏa mãn khách hàng thì biến “chất lượng mạng lưới” có trọng số lớn
nhất là 0.383 tức biến này ảnh hưởng nhiều nhất đến sự thỏa mãn khách hàng. Các biến còn lại là “cấu trúc giá cước” có trọng số 0.303, “dịch vụ gia tăng” là 0.201 và “dịch vụ khách hàng” là 0.114 (ảnh hưởng ít nhất đến sự thỏa mãn khách hàng).