thuyết Kết quả phân tích hồi quy
Phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) để phân tích và xây dựng mơ hình hồi quy bội cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.12. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model R R2 Adjust R2 Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0.795a 0.632 0.624 0.40197 1.820
Bảng 4.13. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Regression 63.945 5 12.789 79.148 0.000
1 Residual 37.164 230 0.162
Total 101.109 235
Bảng 4.14. Kết quả phân tích hồi quy bội
Mơ hình 1 Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số t Sig. Đa cộng tuyến điều chỉnh B Std.
Error Beta Tolerance VIF CONSTANT 0.123 0.201 0.614 0.540 DU 0.225 0.042 0.281 5.376 0.000 0.584 1.713 TC 0.167 0.064 0.147 2.617 0.009 0.504 1.984 DB 0.174 0.045 0.216 3.833 0.000 0.505 1.982 HH 0.247 0.056 0.213 4.432 0.000 0.692 1.445 DC 0.122 0.043 0.159 2.841 0.005 0.509 1.963
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square)=0.624, điều này nói lên rằng
mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế đến 62.40%.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA cho biết chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0:
R2 = 0, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp.
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.445 đến 1.984, đạt u cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Các biến độc lập DU, TC, DB, HH, DC đều có mức sig < 0.05 nên cả năm nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Tất cả các hệ số β của 5 biến này đều mang dấu (+), nghĩa là các biến này đều có tương quan dương với biến HL. Điều này phù hợp với các giả thuyết trong mơ hình đề nghị của tác giả.
Với dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng như sau:
Phương trình hồi quy dạng chưa chuẩn hóa:
HL = 0.123 + 0.225*DU + 0.167*TC + 0.174*DB + 0.247*HH + 0.122*DC
Phương trình hồi quy dạng chuẩn hóa:
HL = 0.281*DU + 0.147*TC + 0.216*DB + 0.213*HH + 0.159*DC
HL: Sự hài lòng của khách hàng DU: thành phần đáp ứng
TC: thành phần tin cậy DB: thành phần đảm bảo
HH: thành phần phương tiện hữu hình DC: thành phần đồng cảm
Căn cứ vào hệ số hồi quy của từng nhân tố trong phương trình hồi quy dạng chuẩn hóa thì nhân tố DU có ảnh hưởng mạnh nhất đến HL với hệ số beta chuẩn hóa là 0.281. Tiếp theo là các nhân tố DB (0.216), HH (0.213), DC (0.159) và TC (0.147).
Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy sự hài lịng của khách hàng chịu tác động dương của 5 thành phần: thành phần đáp ứng, thành phần tin cậy, thành phần đảm bảo, thành phần phương tiện hữu hình, thành phần đồng cảm. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận.
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1
Thành phần độ tin cậy có mối tương quan dương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.009 1.984
Chấp nhận
H2
Thành phần đáp ứng có mối tương quan dương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.000 1.713
Chấp nhận
H3
Thành phần đảm bảo có mối tương quan dương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.000 1.982
Chấp nhận H4 Thành phần đồng cảm có mối tương quandương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.005 1.963
Chấp nhận
H5 Phương tiện hữu hình có mối tương quandương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng của khách hàng.
0.003 1.880 Chấp
nhận