CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ hài lòng của khách hàng, có dạng như sau:
Y = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 + β11X
iến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ hài lịng của khách
11
Trong đó:
Y: là b hàng.
β0, β1, β2, β3, β4; β5, β6, β7, β8, β9, β10, β11: là các hệ số hồi quy.
X1, X2, X3, X4; X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11: là các biến độc lập theo thứ tự: Sự tiện lợi, Tin cậy, Chất lượng trang web, Đáp ứng, Giao hàng, Chất lượng
thơng tin, Hàng hóa, Thanh tốn, Quảng cáo qua mạng, Năng lực giao dịch, An toàn.
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), ta có R2 = 0.632 và R2 điều chỉnh = 0.622. Điều này nói lên độ thích hợp
của mơ hình là 62.2% hay nói một cách khác mơ hình này giải thích được 62.2% sự biến thiên của nhân tố Sự hài lòng là do các biến trong mơ hình và 37.8 % cịn lại biến thiên của nhân tố Sự hài lịng được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình được trình bày ở bảng 4. Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mơ hình.
Bảng 4: Kết quả phân tích hồi quy Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .795a .632 .622 .73626
a. Predictors: (Constant), HH, STL, DU, TT, QCQM, AT, GH, NLGD, TC, CLTT, CLTW
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 398.976 11 36.271 66.909 .000a
Residual 232.554 429 .542
1
Total 631.531 440
a. Predictors: (Constant), HH, STL, DU, TT, QCQM, AT, GH, NLGD, TC, CLTT, CLTW b. Dependent Variable: SHL
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -1.982 .271 -7.302 .000 AT .144 .035 .130 4.140 .000 .871 1.148 CLTT .296 .032 .307 9.245 .000 .779 1.284 STL .231 .029 .256 7.913 .000 .819 1.221 DU .065 .026 .074 2.479 .014 .961 1.040 GH .092 .031 .096 2.933 .004 .799 1.252 NLGD .080 .028 .094 2.844 .005 .794 1.259 QCQM .048 .026 .059 1.822 .069 .811 1.233 TC .024 .029 .027 .815 .416 .794 1.259 CLTW .083 .033 .083 2.504 .013 .772 1.295 TT .202 .027 .232 7.370 .000 .863 1.158 1 HH .090 .030 .097 2.997 .003 .811 1.233 a. Dependent Variable: SHL
Kết quả kiểm định được cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho
thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi qui so với thực tế cần phải đánh giá,
đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn. Giá trị hệ số
phóng đại phương sai (VIF=Variance inflation factor) từ 1.040 đến 1.295 nhỏ hơn 10 nên kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị của VIF = 1/Tolerance (Trọng và Ngọc, 2005, 218).
Từ các hệ số β chuẩn hóa, có kết quả như sau: các nhân tố AT, CLTT, STL, DU, GH, NLGD, CLTW, TT, HH đều có mối quan hệ tuyến tính với SHL với Sig t < 0.05. Tuy nhiên, nhân tố QCQM với Sig t = 0.069 > 0.05 và nhân tố TC với Sig t = 0.416 > 0.05 lại khơng có mối quan hệ tuyến tính với Sự hài lòng của khách hàng. Do vậy thành phần Quảng cáo qua mạng và Tin cậy không đạt ý nghĩa trong việc thống kê mơ hình này.
Tất cả 9 nhân tố của thang đo Sự hài lòng đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài
lòng của khách hàng khi mua hàng qua mạng và 9 nhân tố này đều ảnh hưởng
dương đến sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng qua mạng (do có các hệ số β dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về an tồn, chất lượng thơng tin, sự tiện lợi, đáp ứng, giao hàng, năng lực giao dịch, chất lượng trang web, thanh tốn,
hàng hóa tăng thì sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng qua mạng cũng tăng lên; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
SHL = 0.307*CLTT + 0.256*STL + 0.232*TT + 0.130*AT + 0.097*HH + 0.096*GH + 0.094*NLGD + 0.083*CLTW + 0.074*DU
Trong đó:
CLTT : Chất lượng thông tin
STL : Sự tiện lợi TT : Thanh toán AT : An toàn HH : Hàng hóa GH : Giao hàng NLGD : Năng lực giao dịch
CLTW : Chất lượng trang web
DU : Đáp ứng
Để xác định tầm quan trọng của CLTT, STL, TT, AT, HH, GH, NLGD, CLTW,
DU trong mối quan hệ với SHL, cần căn cứ vào hệ số β. Nếu trị tuyệt đối hệ số β
của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến SHL. Từ
phương trình hồi quy trên đưa ra nhận xét như sau, cảm nhận của khách hàng về Chất lượng thông tin ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng của khách hàng vì β =
0.307 lớn nhất trong các β, tiếp theo là cảm nhận của khách hàng về Sự tiện lợi (β = 0.256), Thanh tốn (β = 0.232), An tồn (β = 0.130), Hàng hóa (β = 0.097), Giao hàng (β = 0.096), Năng lực giao dịch (β = 0.094), Chất lượng trang web (β = 0.083), cuối cùng là cảm nhận của khách hàng về Đáp ứng (β = 0.074).
Bảng 5: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả
thuyết Nhân tố Kết quả
H1, H4 Cảm nhận của khách hàng về sự tiện lợi tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H2 Cảm nhận của khách hàng về quảng cáo qua mạng tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Không chấp nhận
H3, H8
Cảm nhận của khách hàng về chất lượng trang web tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm
tương ứng Chấp nhận
H5
Cảm nhận của khách hàng về chất lượng thông tin tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm
tương ứng Chấp nhận
H6 Cảm nhận của khách hàng về hàng hóa tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H7
Cảm nhận của khách hàng năng lực giao dịch tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
H9 Cảm nhận của khách hàng về an tồn tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H10 Cảm nhận của khách hàng về thanh tốn tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H11 Cảm nhận của khách hàng về giao hàng tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H12 Cảm nhận của khách hàng về đáp ứng tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H13 Cảm nhận của khách hàng về tin cậy tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng chấp nhậnKhông
H14 Cảm nhận của khách hàng về cảm thơng tăng hoặc giảm thì
sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Không chấp nhận
Qua bảng trên, ta thấy các giả thuyết H1, H4; H3, H8; H5; H6; H7; H9; H10; H11; H12 đều được chấp nhận, nghĩa là khi gia tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi mua hàng qua mạng. Do vậy, mơ hình
nghiên cứu ban đầu được điểu chỉnh như sau:
Chất lượng thông tin
Sự tiện lợi Thanh tốn An tồn Hàng hóa Giao hàng Năng lực giao dịch
Chất lượng trang web
Đáp ứng Sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng qua mạng H9 (+) H7 (+) H8 (+) H6 (+) H5 (+) H4 (+) H3 (+) H2 (+) H1 (+)