Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể phải trên cở sở các giả định cần thiết (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) như sau:
Giả định liên hệ tuyến tính
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 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng có một hình dạng cụ thể nào. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính được chấp nhận.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến DU, TC, DB, HH, DC với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.559, 0.484, 0.123, 0.108, 0.316, tất cả đều lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy
chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0 (Hệ số tương quan hạng của tổng thể
bằng 0), nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Bảng chi tiết kiểm định Spearman được trình bày cụ thể trong phần phụ lục 11.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.989 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Biểu đồ phân tán phần dư được trình bày cụ thể trong phụ lục 11.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Kiểm định Durbin Watson (d) được thực hiện nhằm kiểm định giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Với kích thước mẫu N= 236 và 5 biến độc lập k = 5, tra bảng Dubin-Watson cho giá trị dL = 1.718 và dU = 1.820 với mức ý nghĩa 5%. Giá trị d = 1.820 (phụ lục 10) nằm trong vùng chấp nhận [dU, 4-dU] tức là [1.820 : 2.180], nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói các khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, Trang 233). Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên được chấp nhận.
4.7. Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng.
Phép kiểm định Independent-samples T-test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Phân tích phương sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent-samples T-test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên . Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau.
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp.
Kết quả phân tích Anova thành phần hài lòng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp (bảng Anova) cho mức ý nghĩa là 0.921 (>0.05). Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá sự hài lòng giữa doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi.
Bảng 4.16. Phân tích Anova sự hài lịng của khách hàng đối với loại hình doanh nghiệp
ANOVA Sum of
Squares Df SquareMean F Sig.
Between Groups 0.071 2 0.036 0.082 0.921
Within Groups 101.038 233 0.434
Total 101.109 235
Bảng 4.17. So sánh trung bình mức độ hài lịng theo loại hình doanh nghiệp
Loại hình doanh nghiệp Số lượng Trung Bình
Doanh nghiệp nhà nước 9 3.6667
Doanh nghiệp tư nhân 41 3.7073
Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước
ngồi 186 3.6613
Tổng 236 3.6695
4.7.2. Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng về thời gian sử dụng dịch vụ. gian sử dụng dịch vụ.
Kết quả phân tích Anova thành phần hài lòng của khách hàng về thời gian sử dụng dịch vụ (bảng Anova) cho mức ý nghĩa là 0.907 (>0.05). Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá sự hài lòng giữa các doanh nghiệp có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
Bảng 4.18. Phân tích Anova sự hài lịng của khách hàng về thời gian sử dụng dịch vụ
ANOVA Sum of
Squares Df SquareMean F Sig.
Between Groups 0.084 2 0.042 0.097 0.907
Within Groups 101.025 233 0.434
Bảng 4.19. So sánh trung bình mức độ hài lịng theo thời gian sử dụng dịch vụ
Thời gian sử dụng dịch vụ Số lượng Trung Bình
Dưới 1 năm 16 3.625
Từ 1 - 3 năm 72 3.694
Trên 3 năm 148 3.662
Tổng 236 3.669
Tóm tắt chương 4
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu với các phần chính: Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thiết, Kiểm định sự phù hợp của mơ hình và các giả thiết.
Thang đo đề nghị nghiên cứu ban đầu với 25 biến quan sát tương ứng với 5 nhân tố. Sau khi thực hiển kiểm định conbach Alpha và phân tích nhân tố thì có 4 biến quan sát bị loại, chấp nhận 21 biến ứng với 5 nhân tố được rút trích. Tuy có sự nhảy biến qua lại giữa các thành phần/ nhân tố nhưng vẫn khơng làm thay đổi tính chất và nội dung thành phần đó. Vì vậy, 5 nhân tố theo mơ hình giả thuyết ban đầu vẫn được giữ nguyên.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình, tất cả 5 giả thuyết đều được chấp nhận. Trong mơ hình hồi quy hồn chỉnh, các hệ số hồi quy đều mang dấu (+) cho thấy các nhân tố tác động cùng chiều đối với sự hài lòng của khách hàng.
Những kết quả phân tích từ chương 4 là cơ sở cho nội dung được đề xuất trong chương 5.