Mơ hình Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa Hệ số hồi qui chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1
(Hằng số) 1.012 0.234 4.333 .000
Nhân viên mặt đất 0.459 0.063 0.438 7.344 .000 0.646 1.547
Tiếp viên hàng không 0.176 0.064 0.163 2.746 .006 0.654 1.529
Lịch trình chuyến bay 0.089 0.036 0.132 2.431 .016 0.782 1.279
Tin cậy -0.025 0.045 -0.029 -.561 .575 0.869 1.151
Phương tiện hữu hình 0.059 0.051 0.062 1.153 .250 0.804 1.244
Trong kết quả trên, nếu sig. <= 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến Sự hài lòng khách hàng. Kết quả hồi qui cho thấy có 3 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Nhân viên mặt đất, Tiếp viên hàng khơng và Lịch trình chuyến bay. Vì vậy, 3 nhân tố Nhân viên mặt đất, Tiếp viên hàng khơng, và Lịch trình chuyến bay đều được xem là có tác động tích cực đến Sự hài lịng của khách hàng. (Xem Hình 4.2)
Hệ số hồi qui thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi qui chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy hệ số hồi qui chuẩn hóa được sử dụng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số hồi qui chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc.
Vì thế, phương trình hồi qui tuyến tính được thể hiện như sau:
Sự hài lòng = 0.438*Nhân viên mặt đất + 0.163*Tiếp viên hàng khơng +
0.132*Lịch trình chuyến bay
Kết luận: Sự hài lòng của hành khách chịu tác động lớn nhất bởi nhân tố Nhân
viên mặt đất (= 0.438), kế đến là nhân tố Tiếp viên hàng không ( = 0.163), tiếp nữa là nhân tố lịch trình chuyến bay ( = 0.132) với mức ý nghĩa sig. <=0.05. Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho các nhà quản trị trong ngành hàng không giá rẻ tại Việt Nam. Nội dung này sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu này.
Hình 4.2: Kết quả phân tích Mơ hình hồi qui 1
Tiếp viên hàng không (TV) Sự hài lòng (HL) Sig.=0.006 Nhân viên mặt đất (NV) Sig.=0.000 Lịch trình chuyến bay (LT) Sig.=0.016
4.4.2 Mơ hình hồi qui 2: 4.4.2.1 Phân tích tương quan 4.4.2.1 Phân tích tương quan
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.000. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc là Truyền miệng & Sử dụng lại dịch vụ với biến độc lập là Sự hài lòng ở mức tương đối cao (0.673). Do đó, ta có thể kết luận biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến Truyền miệng & Sử dụng lại dịch vụ.