Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
4.6.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
HL = β0 + β1*PV + β2*HT + β3*AT + β4*CT + β5*QL
Trong đó:
HL : Biến phụ thuộc (Y): thành phần hài lòng của doanh nghiệp
Các biến độc lập (Xi): thành phần phục vụ (PV), thành phần hệ thống
(HT) thành phần an toàn (AT), thành phần cảm thông (CT), thành phần quản lý (QL).
βk: Hệ số hồi qui riêng phần. (k = 0…5)
4.6.2 Hồi qui tuyến tính bội.
Để kiểm định sự phù hợp giữa năm thành phần chất lượng dịch vụ thủ tục HQĐT và thành phần hài lòng của doanh nghiệp, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến sự hài lịng của doanh nghiệp càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tương ứng với các thành phần PV, HT, AT, CT, QL lần lựợt là 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 và 0.000 đều rất nhỏ. Vì vậy, có thể khẳng định các thành phần này có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui bội
Coefficientsa
Hệ số hồi qui
chưa chuẩn hóa đã chuẩn hóaHệ số hồi qui đa cộng tuyếnThống kê
Model T Sig.
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng sồ -.061 .176 -.344 .731 PV .217 .032 .304 6.820 .000 .577 1.734 HT .224 .046 .202 4.850 .000 .661 1.514 AT .187 .034 .258 5.470 .000 .517 1.935 CT .172 .036 .234 4.775 .000 .477 2.098 QL .184 .047 .156 3.951 .000 .732 1.366
4.6.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được 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 (hình số 1, phụ lục 7) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Giả định phương sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 13, phụ lục 6) cho thấy giá trị sig. của các thành phần phục vụ, hệ thống, an tồn, cảm thơng, quản lý với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là: 0.063, 0.471, 0.004, 0.021, 0.647. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần
dư (hình số 2, phụ lục 7) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.9 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 2.005 gần bằng 2, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
4.6.4 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.789, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 78.9%. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.9: Model Summaryb (hồi qui bội lần thứ 2)
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
Model R R Square Durbin-Watson
1 .891a .795 .789 .28314 2.005
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (bảng 4.10) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an tồn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.10: ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 55.551 5 11.110 138.587 .
000a
Residual 14.350 179 .080
Hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai VIF được sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính với nhau. Kết quả nhận được từ bảng Coefficientsa (bảng 4.8) với hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị từ 1.366 đến 2.098 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến việc giải thích mơ hình hồi qui tuyến tính bội.
4.6.5 Phương trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 4.8 thì phương trình hồi qui bội thể hiện những thành phần tác động được sắp xếp từ cao xuống thấp dựa theo hệ số beta đã chuẩn hóa đến sự hài lịng của doanh nghiệp có dạng:
HL = 0.304*PV + 0.258*AT + 0.234*CT + 0.202*HT + 0.156*QL
Trong đó:
HL: Thành phần hài lòng của doanh nghiệp. PV: Thành phần phục vụ.
AT: Thành phần an tồn. CT: Thành phần cảm thơng HT: Thành phần hệ thống. QL: Thành phần quản lý.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy các biến trong thang đo chất lượng dịch vụ có hệ số β đều dương nên tất cả các yếu tố trong mơ hình hồi qui ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của doanh nghiệp.
4.6.6 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Năm thành phần chất lượng dịch vụ thủ tục HQĐT gồm: thành phần phục vụ, hệ thống, an tồn, cảm thơng và quản lý với mức ý nghĩa quan sát Sig. < 0.05 (bảng 4.8) đều có ý nghĩa thống kê. Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 trong mơ hình nghiên cứu điều chỉnh đã đề cập trong ở mục 4.4 (hình 4.1) được chấp nhận.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết tại mục 4.4
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Thành phần phục vụ có quan hệ dương với sự
hài lịng của doanh nghiệp. 0.000 1.734
Chấp nhận
H2 Thành phần hệ thống có quan hệ dương với
sự hài lòng của doanh nghiệp. 0.000 1.514
Chấp nhận
H3 Thành phần an tồn có quan hệ dương với sự
hài lòng của doanh nghiệp. 0.000 1.935
Chấp nhận
H4 Thành phần cảm thơng có quan hệ dương với
sự hài lịng của doanh nghiệp. 0.000 2.098
Chấp nhận
H5 Thành phần quản lý có quan hệ dương với sự
hài lịng của doanh nghiệp. 0.000 1.366
Chấp nhận