Trước khi phân tích, ta có phương trình hồi quy như sau: Y = B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + B6X6 Trong đó:
Y: Sự hài lịng của KH khi sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Ngày Mặt Trời X1: Sự đồng cảm
X2: Khả năng đáp ứng X3: Năng lực phục vụ X4: Sự tin cậy
X5: Phương tiện hữu hình Bi: hệ số hồi quy riêng phần.
ANOVAa
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 134.204 5 26.841 80.361 .000b
Residual 64.796 194 .334
Total 199.000 199
a. Dependent Variable: SHL
b. Predictors: (Constant), HH, STC, NLPV, KNDU, SDC
>> Sig kiểm định F = 0.00 < 0.05, như vậy mơ hình hồi quy có ý nghĩa.
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .821a .674 .666 .57792857 1.866
a. Predictors: (Constant), HH, STC, NLPV, KNDU, SDC b. Dependent Variable: SHL
>> R bình phương hiệu chỉnh là 0.666 = 66.6%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 66.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.139 .202 -.687 .493 SDC .132 .035 .208 3.734 .000 .539 1.854 KNDU .145 .031 .258 4.651 .000 .544 1.839 NLPV .292 .027 .459 10.930 .000 .950 1.053 STC .333 .031 .459 10.709 .000 .910 1.099 HH .091 .034 .115 2.695 .008 .917 1.091 a. Dependent Variable: SHL
>> Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các biến đều có sự tác động lên biến phụ thuộc do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05.
>> Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 2.0, như vậy khơng có đa cộng tuyến xảy ra.
Sau khi phân tích hàm hồi quy đã được chuẩn hóa như sau: Sự hài lịng = 0.208 X1 + 0.258 X2 + 0,459 X3 + 0.459 X4 + 0.115 X5
Theo kết quả kiểm định, năng lực phục vụ và sự tin cậy là 2 nhân tố quan trọng nhất, có tác động rất lớn đến sự hài lịng của khách hàng (hệ số chuẩn hóa β = 0.459); tiếp theo là khả năng đáp ứng (hệ số chuẩn hóa β = 0.258), sự đồng cảm (hệ số chuẩn hóa β = 0.208) và cuối cùng là Phương tiện hữu hình (hệ số chuẩn hóa β = 0.115). Tức là khi điểm đánh giá của những biến này tăng lên thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên.
>> Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.987 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
>> Các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
>> Phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.