.3 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ grab tại thành phố hồ chí minh luận văn thạc sĩ chuyên ngành quản trị kinh doanh (Trang 93 - 99)

Sau khi định nghĩa lại nhân tố, tác giả tiến hành tạo biến đại diện theo bảng nhân tố đƣợc định nghĩa lại nhƣ trên phục vụ bƣớc chạy tƣơng quan Pearson và Hồi quy đa biến.

Tại bƣớc này, tác giả tìm giá trị trung bình của nhân tố đại diện từ các biến quan sát còn lại sau khi đã định nghĩa lại các nhân tố bằng hàm mean() trong phần Numeric Expression của SPSS.

4.2.4 Phân tích tương quan và hồi quy

Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, có 6 nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần phụ thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣờng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa

H1(+)

Mức độ đáp ứng

Năng lực phục vụ

Mức độ tin cậy

Phƣơng tiện hữu hình Sự hài lòng về dịch vụ Grab Mức độ đồng cảm Giá cảm nhận H2(+) H3(+) H4(+) H5(+) H6(+)

81

các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H6

4.2.4.1. Kiểm định hệ số tương quan Pearson

Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson là kiểm định dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình độc lập với nhau. Nếu các biến có tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến.

Tƣơng quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1:

Nếu r càng tiến về 1, -1: tƣơng quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tƣơng quan dƣơng, tiến về -1 là tƣơng quan âm.

Nếu r càng tiến về 0: tƣơng quan tuyến tính càng yếu.

Nếu r = 1: tƣơng quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đƣờng thẳng.

Nếu r = 0: khơng có mối tƣơng quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra. Một, khơng có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.

Giả thuyết H0: hệ số tƣơng quan bằng 0. Do đó nếu significant của kiểm định Pearson này bé hơn 5% ta có thể kết luận đƣợc là hai biến có tƣơng quan với nhau. Tiến hành phân tích tƣơng quan đối với các nhân tố đại diện đƣợc định nghĩa lại từ phân tích nhân tố khám phá EFA ta có bảng ma trận hệ số tƣơng quan của các biến đều có tƣơng quan và có ý nghĩa ở mức 0.000.

82

Bảng 4.15 Hệ số tƣơng quan của các biến phụ thuộc, biến độc lập

F_TC F_DU F_PV F_DC F_HH F_GCN F_HL F_TC Pearson Correlation 1 ,564 ** ,515** ,468** ,326** ,332** ,540** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300 F_DU Pearson Correlation ,564 ** 1 ,627** ,557** ,558** ,484** ,674** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300 F_PV Pearson Correlation ,515 ** ,627** 1 ,547** ,526** ,426** ,612** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300 F_DC Pearson Correlation ,468 ** ,557** ,547** 1 ,553** ,366** ,602** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300 F_HH Pearson Correlation ,326 ** ,558** ,526** ,553** 1 ,482** ,522** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300 F_GCN Pearson Correlation ,332 ** ,484** ,426** ,366** ,482** 1 ,591** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300 F_HL Pearson Correlation ,540 ** ,674** ,612** ,602** ,522** ,591** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 300 300 300 300 300 300 300

Nguồn: Tác giả tổng hợp nghiên cứu

Dựa vào kết quả tại bảng tƣơng quan Pearson đối giữa các biến độc lập F_TC, F_DU, F_PV, F_DC, F_HH, F_GCN với biến phụ thuộc F_HL cho thấy significant của kiểm định Pearson đối với các biến với nhau đều bằng 0.

Hệ số tƣơng quan càng lớn tƣơng quan càng chặt. Ta có thể thấy giữa biến độc lập F_DU và biến phụ thuộc F_HL có mối tƣơng quan lớn nhất là: 0.674 và biến F_HH có mối tƣơng quan với biến phụ thuộc F_HL là yếu nhất: 0.522.

83

Giữa các biến độc lập có giá trị Sig đều bằng 0 và tƣơng đƣơng 0, hệ số tƣơng quan giữa các biến độc là lớn nhất là 0.564 và nhỏ nhất là 0.326. Mức tƣơng quan giữa các biến độc lập ở mức trung bình và thấp nên có khả năng cao là khơng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.

4.2.4.2. Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: F_DU: Mức độ đáp ứng; F_PV: Năng lực phục vụ; F_TC: Mức độ tin cậy; F_HH: Phƣơng tiện hữu hình; F_DC: Mức độ đồng cảm và F_GCN: Giá cảm nhận. Phân tích này đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Các biến trong mơ hình đƣợc đƣa vào cùng một lúc để xem biến nào đƣợc chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy nhƣ sau:

Đánh giá sự phù hợp của mơ hình:

Bảng 4.16 Tổng hợp mơ hình hồi quy

R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn

của ƣớc lƣợng

Durbin-Watson

1 0,792a 0,627 0,620 0,29374 1,909

Nguồn: Tác giả tổng hợp nghiên cứu

Kết quả này cho thấy mơ hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.620 cho thấy biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 62 % sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 38 % là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.

Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:

Bảng 4.17 Phân tích phƣơng sai ANOVA

Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 42,565 6 7,094 82,219 0,000b Phần dƣ 25,281 293 0,086 Tổng 67,846 299 a. Biến phụ thuộc: F_HL b. Dự báo: (Hằng số), F_GCN, F_TC, F_HH, F_DC, F_PV, F_DU

84

Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuôc và các biến độc lập.

Sig kiểm định F bằng 0.00 < 0.05 nên mơ hình phù hợp với độ tin cậy 99%, nhƣ vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng đƣợc. Kết quả hồi quy sử dụng phƣơng pháp Enter:

Bảng 4.18 Thống kê Hệ số hồi quy bằng phƣơng pháp Enter

Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn

hóa

t Sig. Thống kê đa

cộng tuyến B Lệch chuẩn Beta B VIF 1 (Constant) 0,202 0,167 1,212 0,226 F_TC 0,122 0,044 0,126 2,778 0,006 0,614 1,629 F_DU 0,253 0,055 0,247 4,584 0,000 0,439 2,276 F_PV 0,148 0,050 0,149 2,956 0,003 0,503 1,989 F_DC 0,162 0,036 0,216 4,504 0,000 0,553 1,810 F_HH 0,007 0,039 0,009 0,181 0,856 0,541 1,850 F_GCN 0,256 0,039 0,283 6,592 0,000 0,690 1,449 a. Biến phụ thuộc: F_HL

Nguồn: Tác giả tổng hợp nghiên cứu

Sig kiểm định t hệ số hồi quy của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ Sig của biến F_HH có Sig = 0,856 > 0,05. Do đó loại biến độc lập F_HH thì các biến độc lập cịn lại đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.

Nhƣ vậy tất cả các biến độc lập là F_GCN, F_DU, F_DC, F_PV, F_TC đƣa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc TT là: GCN (0.283) > DU (0.247) > DC (0.216) > PV (0.149) > TC (0.126)

Nhƣ vậy với 6 giả thiết ban đầu đã đặt ra ở mơ hình nghiên cứu, chỉ có 5 giả thiết đều chấp nhận đƣợc là: Giá cảm nhận, Mức độ đáp ứng, Mức độ đồng cảm, Năng

85

lực phục vụ, Mức độ tin cậy. Với 5 giả thuyết này thì tất cả đều tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM, hay nói cách khác là đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Tƣơng ứng với:

 Biến Giá cảm nhận tác động mạnh nhất tới sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM.

 Biến Mức độ đáp ứng tác động mạnh thứ 2 tới sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM.

 Biến Mức độ đồng cảm tác động mạnh thứ 3 tới sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM.

 Biến Năng lực phục vụ tác động mạnh thứ 4 tới sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM.

 Biến Mức độ tin cậy tác động mạnh thứ 5 tới sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM.

Phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa:

HL=0.202+0.122*TC+0.253*DU+0.148*PV+0.162*DC+0.256*GCN Sự hài lòng = 0,202 + 0.122 * Mức độ tin cậy

+ 0.253 * Mức độ đáp ứng + 0.148 * Năng lực phục vụ + 0.162 * Mức độ đồng cảm + 0.256 * Giá cảm nhận Phƣơng trình hồi quy đã đƣợc chuẩn hóa:

86

4.2.4.3. Đánh giá giả định hồi quy

* Kiểm định đa cộng tuyến:

Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 (VIF lớn nhất là 2,276) do vậy khơng có đa cộng tuyến xảy ra (Trọng & Ngọc, 2005).

Bảng 4.19 Thống kê Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF

Thống kê đa cộng tuyến

Tolerance VIF F_TC ,614 1,629 F_DU ,439 2,276 F_PV ,503 1,989 F_DC ,553 1,810 F_HH ,541 1,850 F_GCN ,690 1,449

Nguồn: Tác giả tổng hợp nghiên cứu

* Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của phần dƣ:

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ grab tại thành phố hồ chí minh luận văn thạc sĩ chuyên ngành quản trị kinh doanh (Trang 93 - 99)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(156 trang)