4.5.3.2 Giả định phƣơng sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman (Phụ lục 13) cho thấy giá trị sig của các biến PI, RL, PA, PS, PO với giá trị tuyệt đối của phần dƣ lần lƣợt là 0 . 4 4 6 , 0 . 3 1 3 , 0 . 1 1 0 , 0 . 1 9 1 , 0 . 2 3 2 . Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phƣơng sai của sai số không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
4.5.3.3 Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dƣ cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.99 tức là gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm (Phụ lục 14: biểu đồ Histogram).
4.5.3.4. Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau. Đại lƣợng d có giá trị từ 0 đến 4. Kết quả phân tích hồi qu y bội cho thấy giá trị d = 1.847 (Bảng 4.3:Model Summary) nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ. Nhƣ vậy, giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ không bị vi phạm. Vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính
trên có thể sử dụng đƣợc.
4.5.4 Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mơ hình và xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến tƣợng đa cộng tuyến
4.5.4.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.621 (Bảng 4.3: Tóm tắt mơ hình). Điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 62.1%.
4.5.4.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng phân tích phƣơng sai ANOVA (bảng 4.4: ANOVAb) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng đƣợc
Bảng 4.5: Anova ANOVAb ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 69.234 5 13.847 84.420 .000a
Residual 41.006 250 .164
Total 110.239 255
a. Predictors: (Constant), PO, PS, PI, RL, PA b. Dependent Variable: CS
4.5.4.3 Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lƣờng đa cộng tuyến đƣợc thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) có giá trị từ 1.452 đến 2.024 (bảng 4.2: Coefficientsa) đạt yêu cầu VIF<10. Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hƣởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Bảng 4.4: Tóm tắt mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .792a .628 .621 .40500 1.847
a. Predictors: (Constant), PO, PS, PI, RL, PA b. Dependent Variable: CS
4.5.5 Phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.2: Coefficientsa), phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội chuẩn hóa thể hiện các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng nhƣ sau:
CS = 0.294*PI + 0.175*RL + 0.189*PA + 0.195*PS + 0.158*PO CS: Sự hài lòng của khách hàng
PI: Nhân tố tƣơng tác cá nhân RL: Nhân tố tin cậy
PA: Nhân tố cơ sở vật chất PS: Nhân tố giải quyết vấn đề PO: Nhân tố chính sách đại lý
4.5.6 Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy sự hài lịng của khách hàng chịu tác động dƣơng của 5 nhân tố: tƣơng tác cá nhân, sự tin cậy, cơ sở vật chất, giải quyết vấn đề, chính sách đại lý. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đƣợc chấp nhận. Trong đó, nhân tố ảnh hƣởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng là nhân tố thái độ phục vụ (PI) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.294, thứ hai là nhân tố giải quyết vấn đề (PS) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.195, thứ ba là nhân tố cơ sở cật chất (PA) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.189, thứ tƣ là nhân tố tin cậy (RL) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.175 và cuối cùng là nhân tố chính sách đại lý với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.158.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định các giả thuyết Giả Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Cơ sở vật chất có tác động dƣơng đến sự hài
lòng của khách hàng 0.001 2.024
Chấp nhận H2 Sự tin cậy tác động dƣơng đến sự hài lòng của
khách hàng 0.001 1.953
Chấp nhận H3
Tƣơng tác cá nhân tác động dƣơng đến sự hài
lòng của khách hàng 0.000 1.735
Chấp nhận H4 Giải quyết vấn đề tác động dƣơng đến sự hài
lòng khách hàng 0.000 1.452 Chấp nhận H5 Chính sách có tác động dƣơng đến sự hài lịng khách hàng. 0.003 1.880 Chấp nhận
4.6 PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH ĐẾN SỰ HÀI LÕNG CỦA KHÁCH HÀNG LÕNG CỦA KHÁCH HÀNG
Phân tích phƣơng sai Anova giúp ta so sánh trị trung bình của 2 hay nhiều hơn 2 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phƣơng sai đƣợc dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau.
4.6.1 Tìm hiểu sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng của khách hàng về giới tính.
Kết quả phân tích Oneway Anova cho thấy, khơng có khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng giữa nam và nữ do trị Sig.(= 0.956) lớn hơn 0.05.
4.6.2 Tìm hiểu sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng của khách hàng về độ tuổi. tuổi.
Kết quả phân tích Oneway Anova cho thấy, khơng có khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng giữa các độ tuổi do trị Sig.(= 0.806) lớn hơn 0.05.
4.6.3 Tìm hiểu sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng của khách hàng về thu nhập. nhập.
Kết quả phân tích Oneway Anova cho thấy, khơng có khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về thu nhập do trị Sig.(= 0.229) lớn hơn 0.05.
nghiệp.
Kết quả phân tích Oneway Anova cho thấy, có khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng giữa nghề nghiệp khác nhau do trị Sig.(= 0.000) nhỏ hơn 0.05.
4.6.5 Tìm hiểu sự khác biệt trong đánh giá sự hài lịng của khách hàng về trình độ. độ.
Kết quả phân tích Oneway Anova cho thấy, khơng có khác biệt trong đánh giá mức độ hài lịng của khách hàng về trình độ học vấn trị Sig.(= 0.985) lớn hơn 0.05
Bảng 4.7: Kết quả phân tích oneway Anova của các nhân tố
Các biến mô miêu tả Trị giá sig sau khi phân tích Oneway Anova Giới tính 0.956 Độ tuổi 0.806 Thu nhập 0.229 Nghề nghiệp 0.000 Học Vấn 0.985
4.7 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
Bảng 4.8: Thống kê mơ tả giá trị trung bình của các biến Descriptive Statistics Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
PI 256 1.67 5.00 3.6217 .83146 RL 256 2.00 5.00 3.7844 .58697 PA 256 2.00 5.00 3.9063 .81289 PS 256 2.00 5.00 3.6966 .58109 PO 256 2.00 5.00 3.8190 .85648 CS 256 2.00 5.00 3.6315 .65750 Valid N (listwise) 256