Thành phần Tin cậy Đáp ứng Năng lực phục vụ Phương tiện hữu hình Sự hài lòng Tin cậy Pearson
Correlation 1 .587** .551** .530** .649** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Đáp ứng Pearson Correlation .587** 1 .520** .647** .739** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Năng lực phục vụ Pearson Correlation .551** .520** 1 .421** .604** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Phương tiện hữu hình Pearson Correlation .530** .647** .421** 1 .656** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Sự hài lòng Pearson Correlation .649** .739** .604** .656** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
50
Hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 4 thành phần chất lượng dịch vụ kiểm toán và sự hài lòng của khách hàng. Các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05, do đó chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê và trong các những mối quan hệ này tất cả đều cùng chiều. Tương quan thành phần Sự hài lòng của khách hàng với các thành phần chất lượng dịch vụ lần lượt: 0.649; 0.739; 0.604; 0.656. Do đó, có sự tương quan tỷ lệ thuận giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với Sự hài lòng của khách hàng. Như vậy, kết quả kiểm định tương quan giữa các biến cho kết quả rất thích hợp để phân tích hồi quy.
2.4.7.Phân tích hồi quy tuyến tính
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ kiểm toán và sự ảnh hưởng của chúng đến sự hài lịng của khách hàng. Mơ hình hồi quy được sử dụng với biến độc lập là 4 thành phần: Tin cậy; Đáp ứng; Năng lực phục vụ; Phương tiện hữu hình và biến phụ thuộc là Sự hài lịng của khách hàng. Phân tích hồi quy được thực hiện với phần mềm SPSS 16 và giá trị các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định.
2.4.7.1. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Để đánh giá sự phù hợp của mơ hình giữa các thành phần chất lượng dịch vụ phân phối sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội, 4 thành phần chất lượng dịch vụ là biến độc lập và sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc (Sử dụng phương pháp Enter trong SPSS).
Đánh giá chung dịch vụ = β0 + β1 * Thành phần Tin cậy + β2 * Thành phần Đáp ứng + β3 * Thành phần Năng lực phục vụ + β4 * Thành phần Phương tiện hữu hình. Với β1, β2, β3, β4 là các hệ số hồi quy riêng từng thành phần.
Bảng 2.11: Tóm tắt các hệ số về mức độ phù hợp của mơ hìnhMơ hình R2 R2 điều