4.5. Phân tích hồi qui tuyến tính mơ hình số 1 4.5.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc. 4.5.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu điều chỉnh (Hình 4.1), ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các yếu tố ảnh hưởng đến sự Hài lòng là:
HL = β0 + β1*HQ + β2*QT + β3*HAKT + β4*TT + β5*HD + β6*TH + β7*GC
Các biến độc lập (Xi): thành phần Hiệu quả (HQ), thành phần Quan tâm (QT), thành phần Hình ảnh – Kỹ thuật (HAKT), thành phần Thông tin (TT), thành phần Hiệu dụng (HD), thành phần Thích hợp (TH), thành phần Giá cả cảm nhận (GC).
Biến phụ thuộc (Y): thành phần Hài lòng (HL).
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…7).
4.5.2. Phân tích tƣơng quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối H1(+) H2(+) H4(+) H5(+) H8(+) H6(+) ) H3(+) H7(+) Chất lượng dịch vụ chức năng Giá cả cảm nhận Hiệu quả Hình ảnh - Kỹ thuật Quan tâm Thông tin Sự hài lòng của khách hàng Lòng trung thành của khách hàng Hiệu dụng Thích hợp
độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích tương quan (Bảng số 25, Phụ lục 6), ta thấy hệ số tương quan giữa thành phần Hài lòng với 7 biến độc lập cao (thấp nhất là 0.331). Sơ bộ ta có thể kết luận 7 biến độc lập HQ, QT, HAKT, TT, HD, TH, GC có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HL. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng hơi cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
4.5.3. Hồi qui tuyến tính bội.
Để kiểm định sự phù hợp giữa bảy thành phần ảnh hưởng đến sự hài lòng và thành phần Hài lòng của khách hàng, 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 khách hàng càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi qui bội (mơ hình 1)
Coefficientsa
Model
Hệ số hồi qui
chƣa chuẩn hóa Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .175 .240 .728 .467 HQ .131 .041 .193 3.230 .001 .594 1.685 QT .083 .040 .100 2.057 .041 .890 1.124 HAKT .221 .060 .216 3.693 .000 .616 1.625 TT .144 .057 .139 2.517 .013 .694 1.441 HD .107 .043 .145 2.469 .014 .608 1.646 TH .077 .037 .119 2.068 .040 .637 1.569 GC .185 .051 .196 3.636 .000 .724 1.381
Kết quả phân tích hồi qui bội tại Bảng 4.6, các giá trị Sig. với các thành phần HQ, QT, HAKT, TT, HD, TH, GC đều rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các thành phần này có ý nghĩa trong mơ hình.
4.5.4. Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mô 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 phƣơng sai của sai số không đổi: Kết quả kiểm định tương quan
hạng Spearman (Bảng số 29, Phụ lục 6) cho thấy giá trị sig của các biến HQ, QT, HAKT, TT, HD, TH, GC với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0 . 0 0 4 , 0 . 4 6 4 , 0 . 4 0 6 , 0 . 0 4 4 , 0 . 1 0 4 , 0 . 0 1 8 , 0 .060 đều khác không. 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 dƣ 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 tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.7 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.808, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, 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.
4.5.5. Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến.
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 4.7) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.546, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 54.6%. Có thể nói các thành phần đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.7: Model Summaryb
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .749a .561 .546 .39394 1.808
a. Predictors: (Constant), GC, QT, TT, TH, HD, HAKT, HQ b. Dependent Variable: HL
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (Bảng 4.8) cho thấy trị thống kê F với
giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn 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 4.8: ANOVAb
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 41.276 7 5.897 37.996 .000a
Residual 32.279 208 .155
Total 73.555 215
a. Predictors: (Constant), GC, QT, TT, TH, HD, HAKT, HQ b. Dependent Variable: HL
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.124 đến 1.685 (Bảng 4.6) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan
4.5.6. Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (Bảng 4.6), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến sự Hài lòng như sau:
HL = 0.175 + 0.131*HQ + 0.083*QT + 0.221*HAKT + 0.144*TT + 0.107*HD + 0.077*TH + 0.185*GC
Các biến độc lập (Xi): thành phần Hiệu quả (HQ), thành phần Quan tâm (QT),
thành phần Hình ảnh – Kỹ thuật (HAKT), thành phần Thông tin (TT), thành phần Hiệu dụng (HD), thành phần Thích hợp (TH), thành phần Giá cả cảm nhận (GC).
Biến phụ thuộc (Y): thành phần Hài lòng (HL).
4.6. Phân tích hồi qui tuyến tính mơ hình số 2 4.6.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc. 4.6.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu điều chỉnh (Hình 4.1), phương trình hồi quy tuyến tính diễn tả tác động của Hài lịng đến Trung thành như sau:
TrT = β0 + β1* HL
Các biến độc lập (X): thành phần Hài lòng (HL)
Biến phụ thuộc (Y): thành phần Trung thành (TrT).
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…1)
4.6.2. Hồi qui tuyến tính mơ hình 2.
Kết quả phân tích hồi qui đơn tại Bảng 4.9, các giá trị Sig. của thành phần HL rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các thành phần HL có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi qui (mơ hình 2)
Model
Hệ số hồi qui
chƣa chuẩn hóa Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .794 .202 3.938 .000
HL .814 .053 .723 15.306 .000 1.000 1.000
Kết quả phân tích hồi qui đơn (Bảng 4.10) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.52, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 52%. Có thể nói thành phần Hài lòng tác động mạnh đến Trung thành trong lĩnh vực nha khoa.
Bảng 4.10: Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .723a .523 .520 .45588
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (Bảng 4.11) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.11: ANOVAb
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 48.688 1 48.688 234.270 .000a Residual 44.476 214 .208 Total 93.164 215 a. Predictors: (Constant), HL b. Dependent Variable: TrT
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả phân tích hồi quy (Bảng 4.9), phương trình hồi quy tuyến tính đơn thể hiện ảnh hưởng c ủ a sự hài lòng đến lòng trung thành như sau:
TrT = 0.794 + 0.814*HL
Biến độc lập (X): thành phần Hài lòng (HL).
Biến phụ thuộc (Y): thành phần Trung thành (TrT)
4.7. Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả hồi quy mơ hình số 1 cho thấy thành phần Hài lòng chịu tác động dương của 7 thành phần: Hiệu quả, Quan tâm, Hình ảnh – Kỹ thuật, Thơng tin,
Hiệu dụng, Thích hợp và Giá cả cảm nhận. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 như hình 4.1 được chấp nhận. Trong đó, thành phần ảnh hưởng nhạnh nhất đến sự hài lòng là thành phần Hình ảnh – Kỹ thuật với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.216, thứ hai là thành phần Giá cả cảm nhận với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.196, thứ ba là thành phần Hiệu quả với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.193, thứ tư là thành phần Hiệu dụng với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.145, thứ năm là thành phần Thơng tin với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.139, thứ sáu là thành phần Thích hợp với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.119 và cuối cùng là thành phần Quan tâm với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.100.
Kết quả hồi quy mơ hình số 2 cho thấy thành phần Trung thành chịu tác động dương bởi thành phần Hài lòng với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.723. Do đó, các giả thuyết H8 như hình 4.1 được chấp nhận.
4.8. Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính trong đánh giá sự hài lịng
Kiểm định trung bình Independent-samples t - test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể chung. Trong kiểm định này, nếu trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị Sig. trong kiểm t (t-test) ở dòng phương sai đồng nhất; ngược lại ta lấy trị Sig. trong kiểm t ở dịng phương sai khơng đồng nhất. Muốn so sánh trị trung bình của nhiều hơn 2 tổng thể độc lập trong tổng thể chung thì phương pháp phân tích phương sai ANOVA cho phép thực hiện điều đó. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích sự khác biệt về giới tính trong đánh giá sự hài lịng: kết quả kiểm
định t - test (Bảng số 34, Phụ lục 6) cho thấy, khơng có sự khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng giữa nam và nữ do trị Sig = 0.895 >0.05.
Phân tích sự khác biệt về độ tuổi trong đánh giá sự hài lòng: kết quả phân tích phương sai Oneway Anova (Bảng số 35, Phụ lục 6) cho thấy, khơng có sự khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng giữa các độ tuổi khác nhau do trị Sig = 0.073 > 0.05.
tích phương sai Oneway Anova (Bảng số 35, Phụ lục 6) cho thấy, có sự khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng giữa các trình độ khác nhau do trị Sig rất nhỏ (= 0.000 < 0.05). Những người có trình độ càng cao như sau đại học thì mức độ hài lịng càng cao.
Bảng 4.12: Trung bình thang đo sự hài lịng về trình độ
Trinhdo Mean N Std. Deviation
Duoi dai hoc 3.1057 41 .39749
Dai hoc 3.8043 138 .44618
Sau dai hoc 4.2523 37 .60556
Total 3.7485 216 .58491
Phân tích sự khác biệt về thu nhập trong đánh giá sự hài lịng: kết quả phân
tích phương sai Oneway Anova (Bảng số 36, Phụ lục 6) cho thấy, có sự khác biệt trong đánh giá mức độ hài lòng giữa các mức thu nhập khác nhau do trị Sig rất nhỏ (= 0.000 < 0.05). Những người có mức thu nhập càng cao thì mức độ hài lịng càng cao.
Bảng 4.13: Trung bình thang đo sự hài lịng về thu nhập
HL
Thunhap Mean N Std. Deviation
Duoi 5tr 2.9608 34 .40004
Tu 5-10tr 3.8078 137 .42917
Tren 10tr 4.1630 45 .56238
Total 3.7485 216 .58491
Phân tích sự khác biệt về loại hình doanh nghiệp trong đánh giá sự hài lòng:
kết quả kiểm định t - test (Bảng số 37, Phụ lục 6) cho thấy, có sự khác biệt trong đánh giá mức độ hài lịng giữa Cơng ty và Hộ kinh doanh do trị Sig rất nhỏ (= 0.000<0.05). Sự hài lịng của khách hàng về Cơng ty nha khoa cao hơn Hộ kinh doanh.
Bảng 4.14: Trung bình thang đo sự hài lịng về loại hình doanh nghiệp
Group Statistics
Loaiphong N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
HL Cong ty 112 4.0149 .49701 .04696
Ho kinh doanh 104 3.4615 .53629 .05259
Dựa vào kiểm định t - test (Bảng số 38, Phụ lục 6), có sự khác biệt về các thành phần Hiệu quả, Hình ảnh – Kỹ thuật, Hiệu dụng, Thích hợp, Giá cả cảm nhận và Trung thành về loại hình doanh nghiệp do trị Sig rất nhỏ (= 0.000<0.05). Hai thành phần Thơng tin và Quan tâm lại khơng có khác biệt có ý nghĩa thơng kê về loại giữa Công ty và Hộ kinh doanh do trị Sig > 0.05. Trung bình của Cơng ty cao hơn Hộ kinh doanh trong đánh giá các thành phần: Hiệu quả, Quan tâm, Hình ảnh – Kỹ thuật, Thơng tin, Hiệu dụng, Thích hợp, Giá cả cảm nhận và Lịng trung thành. (Bảng số 39, Phụ lục 6).
Như vậy sự khác biệt trong sự hài lịng về loại hình doanh nghiệp là do sự khác biệt trong đánh giá các thành phần: Hình ảnh – Kỹ thuật, Hiệu quả, Hiệu dụng, Thích hợp, Giá cả cảm nhận.
Tóm tắt chƣơng 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm kết quả kiểm định các thang đo, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có 7 thành phần ảnh hưởng dương đến sự hài lòng và thành phần trung thành chịu ảnh hưởng dương của sự hài lịng. Chương 5 sẽ trình bày kết luận, giải pháp, những hạn chế của nghiên cứu và các hướng nghiên cứu tiếp theo.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Chương 5 sẽ tóm tắt lại các kết quả đạt được để từ đó đề ra các hàm ý quản trị và kiến nghị về một số giải pháp nâng cao sự hài lòng của khách hàng, từ đó làm tăng lịng trung thành của khách hàng đối với các PKNK trên địa bàn TPHCM. Chương 5 cũng đưa ra những hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận và hàm ý quản trị
Nghiên cứu đưa ra mơ hình các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với DVNK tại các PKNK trên địa bàn TPHCM, trong đó ngồi hai yếu tố là CLDV chức năng, Giá cả cảm nhận; các yếu tố Chất lượng dịch vụ kỹ thuật và Hình ảnh thơng qua nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu định tính phỏng vấn tay đơi với các bác sĩ nha khoa và khách hàng đã được đưa vào mơ hình cho phù hợp với đặc thù của DVNK cũng như thực tế thị trường DVNK tại TPHCM.
Sau đó nghiên cứu định lượng được tiến hành dựa trên mơ hình đề nghị chính thức có được sau nghiên cứu định tính bằng cách khảo sát mẫu với kích thước 216