Chƣơng 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
4.6.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng
hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và biến cịn lại gọi là các biến độc lập (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
HL = β0 + β1*TC + β2*DB + β3*DU + β4*HH + β5*DC Trong đó:
HL : Biến phụ thuộc (Y): Thành phần hài lòng của doanh nghiệp XNK
Các biến độc lập (Xi): thành phần tin cậy (TC), thành phần đảm bảo (DB), thành phần đáp ứng (DU), thành phần hữu hình (HH), thành phần đồng cảm (DC).
βk: Hệ số hồi qui riêng phần. (k = 0…5)
4.6.2 Hồi qui tuyến tính bội.
Để kiểm định sự phù hợp giữa năm thành phần CLDV và thành phần hài lòng của doanh nghiệp XNK, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến sự hài lịng của doanh nghiệp XNK sử dụng dịch vụ khai thuê HQ càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại. Năm thành phần CLDV là biến độc lập (Independents) và thành phần hài lòng của doanh nghiệp XNK là biến phụ thuộc (Dependent) sẽ được đưa vào chạy hồi qui cùng một lúc.
Phân tích hồi qui tuyến tính bội lần thứ nhất nhƣ sau:
Kết quả phân tích tại bảng số 11, phụ lục 7 cho thấy các giá trị Sig. tương ứng với các biến TC, DB, DC, DU lần lựợt là 0.000, 0.014, 0.000 và 0.000 đều nhỏ hơn 0.05. Do vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mơ hình. Biến HH sẽ bị
loại ra khỏi mơ hình do có giá trị Sig.= 0.244 > 0.05. Hồi qui tuyến tính được thực hiện lần thứ hai với việc loại biến HH ra.
Phân tích hồi qui tuyến tính bội lần thứ hai nhƣ sau:
Với kết quả phân tích hồi qui lần thứ 2 tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tương ứng với các biến TC, DB, DC, DU lần lựợt là 0.000, 0.004, 0.000 và 0.000 đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui bội lần thứ hai
Coefficientsa
Model
Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui
đã chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 1.106 .157 7.030 .000 TC .239 .046 .299 5.216 .000 .534 1.874 DB .104 .036 .155 2.877 .004 .608 1.645 DC .229 .033 .342 6.997 .000 .733 1.364 DU .151 .034 .214 4.422 .000 .747 1.339
4.6.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân
tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 8) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể
nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 12, phụ lục 7) cho thấy giá trị sig. của các thành phần tin cậy, đảm bảo, đồng cảm, đáp ứng với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là: 0.199, 0.178, 0.846, 0.358. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư
(hình số 2, phụ lục 8) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lượng thống kê Durbin-
Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.9cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.986 (gần bằng 2), nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
4.6.4 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.602, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 60.20%. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.9: Model Summaryb (hồi qui bội lần thứ 2)
Model R R² R² điều chỉnh Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .780a .609 .602 .22157 1.986
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (bảng 4.10) cho thấy trị thống kê F là 86.792 với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.10: ANOVAb (hồi qui bội lần thứ 2)
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 17.044 4 4.261 86.792 .000a
Residual 10.948 223 .049
Total 27.992 227
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai VIF được sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính với nhau. Kết quả nhận được từ bảng Coefficientsa (bảng 4.8) với hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị từ 1.339 đến 1.874 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến việc giải thích mơ hình hồi qui tuyến tính bội.
4.6.5 Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 4.8 thì phương trình hồi qui bội thể hiện những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của
doanh nghiệp XNK có dạng:
HL = 1.106 + 0.239*TC + 0.104*DB + 0.229*DC + 0.151*DU
Trong đó:
HL: Thành phần hài lòng của doanh nghiệp XNK. TC: Thành phần tin cậy.
DB: Thành phần đảm bảo. DC: Thành phần đồng cảm DU: Thành phần đáp ứng.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy các biến trong thang đo CLDV khai thuê HQ có hệ số β đều dương nên tất cả các yếu tố trong mơ hình hồi qui ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của doanh nghiệp XNK.
4.6.6 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Tin cậy Sự hài lòng của doanh nghiệp XNK Đáp ứng Đảm bảo Đồng cảm + (0.299) + (0.342) + (0.214) + (0.155)
Phƣơng trình theo hệ số β chuẩn hóa nhƣ sau:
4.6.7 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Bốn thành phần tin cậy, đảm bảo, đồng cảm, đáp ứng với mức ý nghĩa quan sát Sig. < 0.05 (bảng 4.8) đều có ý nghĩa thống kê. Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H5 trong mơ hình nghiên cứu đã đề cập trong chương 2 (hình 2.5) được chấp nhận. Nói chính xác, các giả thuyết H1, H2, H3, H5 có quan hệ dương với sự hài lòng của doanh nghiệp XNK. Do thành phần phương tiện hữu hình có giá trị Sig = 0.244 (>0.05) (bảng số 11, phụ lục 7) nên bị loại ra khỏi mơ hình, giả thuyết H4 (bảng 4.11) khơng được chấp nhận. Có thể kết luận với tập dữ liệu thu thập từ nghiên cứu này chưa đủ cở sở để khẳng định mối quan hệ giữa thành phần phương tiện hữu hình với sự hài lòng của doanh nghiệp.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết.
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Thành phần tin cậy có quan hệ dương với
sự hài lòng của doanh nghiệp XNK. 0.000 1.874
Chấp nhận
H2 Thành phần đảm bảo có quan hệ dương với
sự hài lòng của doanh nghiệp XNK. 0.004 1.645
Chấp nhận
H3 Thành phần đáp ứng có quan hệ cùng chiều
với sự hài lòng của doanh nghiệp XNK. 0.000 1.339
Chấp nhận
H4 Thành phần hữu hình có quan hệ dương với
sự hài lòng của doanh nghiệp XNK. 0.244 1.573 Bác bỏ
H5 Thành phần đồng cảm có quan hệ dương
với sự hài lịng của doanh nghiệp XNK. 0.000 1.364
Chấp nhận
4.7 Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính trong đánh giá CLDV và sự hài lòng của doanh nghiệp XNK.
Kiểm định trung bình Independent-samples t-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể.chung. Trong kiểm định này, nếu trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị Sig. trong kiểm t (t-test) ở dòng phương sai đồng nhất; ngược lại ta lấy trị Sig. trong kiểm t ở dịng phương sai khơng đồng nhất.
Muốn so sánh trị trung bình của nhiều hơn 2 tổng thể độc lập trong tổng thể chung thì phương pháp phân tích phương sai Anova hoặc Kruskal - Wallis cho phép thực hiện điều đó. Kiểm định giả thuyết Ho cho rằng phương sai của các nhóm so sánh là bằng nhau, nếu trị Sig >= 0.05 (phương sai của các nhóm so sánh là bằng nhau), sử dụng kết quả phận tích Oneway Anova; ngược lại Sig < 0.05 sử dụng kết quả phận tích Kruskal - Wallis (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.7.1 Phân tích sự khác biệt về địa bàn khai báo của doanh nghiệp trong đánh giá CLDV và sự hài lòng. giá CLDV và sự hài lịng.
Kết quả phân tích (bảng số 1, phụ lục 9) cho thấy, khơng có sự khác biệt trong đánh giá CLDV của các thành phần: đồng cảm, tin cậy, đáp ứng do giá trị Sig. của 03 thành phần này đều lớn hơn 0.05 và có sự khác biệt trong đánh giá thành phần đảm bảo (trị Sig. = 0.000 <0.05).
Bảng 4.12: Trung bình thang đo CLDV về địa bàn khai báo
Địa bàn khai báo Của doanh nghiệp
DC Đồng cảm TC Tin cậy DU Đáp ứng DB Đảm bảo Bình Dương 3.9684 4.1038 4.0464 4.1487 Đồng Nai 3.8264 3.9667 3.8889 3.8611 TP. HCM 3.9123 4.0649 3.9307 4.1818
Kết quả phân tích Oneway Anova (bảng số 2, phụ lục 9) cho thấy, có sự khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng của doanh nghiệp XNK giữa các địa bàn do trị Sig. ( = 0.001) của thành phần này nhỏ hơn 0.05 .
Bảng 4.13: Trung bình thang đo hài lòng về địa bàn khai báo
Địa bàn khai báo của doanh nghiệp Phân bố mẫu Mức độ hài lịng
Bình Dương 79 4.0844
Đồng Nai 72 3.8750
TP.HCM 77 4.0130
Kết luận, với tập hợp dữ liệu thu thập được cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng ở khu vực Bình Dương và TP.HCM cao hơn khu vực Đồng Nai. Điều này có thể xuất phát từ sự khác biệt trong đánh giá thành phần đảm bảo.
4.7.2 Phân tích sự khác biệt về hình thức của cơng ty khai thuê HQ trong đánh giá CLDV và sự hài lòng.
Kết quả kiểm định t - test (bảng số 3, phụ lục 9) cho thấy, với mức ý nghĩa là 0.05, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá 3 thành phần CLDV là tin cậy, đáp ứng, đảm bảo vì trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05 và khơng có sự khác biệt về đánh giá thành phần đồng cảm ( Sig. = 0.867 > 0.05).
Bảng 4.14: Trung bình thang đo về hình thức của cơng ty khai th HQ
Hình thức công ty khai thuê
DC Đồng cảm TC Tin cậy DU Đáp ứng DB Đảm bảo Đại lý HQ 3.9132 4.1389 4.0463 4.1042
Công ty ủy quyền 3.9006 4.0051 3.9167 4.0529
Kết quả kiểm định t-test (bảng số 4, phụ lục 9) cho thấy, với mức ý nghĩa 0.05, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lịng vì giá trị Sig. lớn hơn 0.05 (Sig. = 0.660). Kết luận, với tập hợp dữ liệu thu thập được, sự khác biệt trong 3 thành
phần CLDV là tin cậy, đáp ứng, đảm bảo không ảnh hưởng trong đánh giá mức độ hài lịng của khách hàng về hình thức của cơng ty khai th HQ.
4.7.3 Phân tích sự khác biệt về loại hình XNK trong đánh giá CLDV và sự hài lòng. lòng.
Kết quả phân tích Oneway Anova (bảng số 5, phụ lục 9) cho thấy, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá 4 thành phần CLDV là đồng cảm, tin cậy, đáp ứng, đảm bảo về loại hình XNK của doanh nghiệp do giá trị Sig. của 4 thành phần này đều > 0.05. Kết quả phân tích Oneway Anova (bảng số 6, phụ lục 9) cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lịng giữa các loại hình XNK của doanh nghiệp do trị Sig. lớn hơn 0.05. (Sig. = 0.563).
Kết luận, với tập hợp dữ liệu thu thập được, khơng có sự khác biệt trong đánh giá thành phần CLDV và mức độ hài lịng của khách hàng về loại hình XNK.
4.7.4 Phân tích sự khác biệt về hình thức sở hữu của doanh nghiệp trong đánh giá CLDV và sự hài lòng. giá CLDV và sự hài lòng.
Kết quả kiểm định thể t-test (bảng số 7, phụ lục 9) cho thấy, với mức ý nghĩa là 0.05 khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá 3 thành phần CLDV là đồng cảm, tin cậy, đáp ứng vì trị Sig. đều lớn hơn 0.05 và có sự khác biệt về đánh giá thành phần đảm bảo ( Sig. = 0.021 < 0.05).
Bảng 4.15: Trung bình thang đo CLDV về hình thức sở hữu
Hình thức Công ty khai thuê
DC Đồng cảm TC Tin cậy DU Đáp ứng DB Đảm bảo Đại lý HQ 3.9132 4.1389 4.0463 4.1042 Công ty ủy quyền 3.9006 4.0051 3.9167 4.0529
Kết quả kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể t-test (bảng số 8, phụ lục 9) cho thấy, với mức ý nghĩa là 0.05 khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống
kê về sự hài lòng của doanh nghiệp ( Sig. = 0.723 > 0.05). Kết luận, với tập hợp dữ liệu thu thập được, sự khác biệt trong đánh giá thành phần đảm bảo lại không ảnh hưởng trong đánh giá mức độ hài lịng về hình thức sở hữu của doanh nghiệp.
Tóm tắt kết quả kiểm định trung bình tổng thể cho thấy : có sự khác biệt trong đánh giá CLDV của thành phần đảm bảo về địa bàn khai báo HQ và hình thức sở hữu của doanh nghiệp; có sự khác biệt trong đánh giá 3 thành phần CLDV là tin cậy, đáp ứng, đảm bảo về loại hình XNK và có sự khác biệt trong sự hài lòng của doanh nghiệp về địa bàn khai báo HQ.
Tóm tắt chƣơng 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu: kết quả kiểm định các thang đo, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi qui cho thấy có 4 thành phần CLDV ảnh hưởng đến sự hài lòng của doanh nghiệp XNK lần lượt theo thứ tự ảnh hưởng là: đồng cảm, tin cậy, đáp ứng, đảm bảo. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận, kiến nghị cho các công ty khai thuê HQ, những hạn chế của nghiên cứu và các hướng nghiên cứu tiếp theo.
Chƣơng 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Chương 4 đã trình bày kết quả nghiên cứu. Mục đích của chương 5 là tóm tắt các kết quả nghiên cứu và đưa ra kiến nghị đối với nhà quản trị của công ty khai thuê HQ dựa trên kết quả nghiên cứu. Chương 5 gồm ba phần chính: thứ nhất là tóm tắt kết quả chủ yếu của nghiên cứu, thứ hai là một số kiến nghị giúp nhà quản trị của các công ty khai thuê HQ nắm bắt và là cơ sở để họ đưa ra các giải pháp nâng cao CLDV