KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng ngành dệt may đối với dịch vụ logistics tại thành phố hồ chí minh (Trang 62 - 65)

CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.5 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA nhƣ đã trình bày phần trên và các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3, H4, H7 cần phải đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp phân tích hồi quy. Phƣơng pháp thực hiện hồi quy CẢM NHẬN GIÁ CẢ NGUỒN LỰC DOANH NGHIỆP KHẢ NĂNG PHỤC VỤ QUÁ TRÌNH PHỤC VỤ QUẢN TRỊ SỰ HÀI LÕNG CỦA KHÁCH HÀNG H1 H2 H4 H3 H7

trong chƣơng trình. Phƣơng trình hồi quy cần đƣợc thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá sự hài lòng của khác hàng đối với dịch vụ Logistics dựa trên cảm nhận chất lƣợng.

Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R2

đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hƣớng là một yếu tố lạc quan của thƣớc đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có 1 biến giải thích trong mơ hình. Nhƣ vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thƣờng dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tƣợng tƣơng quan bằng hệ số Durbin- Watson (1< Durbin- watson <3) và khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (VIF <2.5). Hệ số Beta chuần hóa đƣợc dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lịng của khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).

Ảnh hưởng của các thành phần thang đo chất lượng dịch vụ Logistics đối với sự hài lòng của khách hàng

Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy, hệ số xác định R2 (R-quare) là 0.555 và R2 điều chỉnh (Adjusted R .Square) là 0.547, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 54.7% hay mơ hình đã giải thích đƣợc 54.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng. Trị số thống kế F đạt giá trị 66.599 đƣợc tính từ giá trị R-quare của mơ hình, tại mức ý nghĩa Sig=0.000 cho thấy, ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả hệ số hồi qui bằng 0; kiểm tra hiện tƣợng tƣơng quan bằng số hệ số Durbin-Watson (1< 1.573<3). Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến, mơ hình hồi qui khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến vì hệ số phóng đại phƣơng sai < 2.5, nghĩa là các biến độc lập khơng có tƣơng quan với nhau, hay mơ hình hồi qui bội khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu.

Bảng 4.12: Tóm tắt các tiêu chuẩn của mơ hình hồi quy bội:

Tiêu chí Kết quả Đánh giá

R2 0.555 Đạt yêu cầu

R2 điều chỉnh 0.547 Đạt yêu cầu

Durbin-Watson 1.573 Đạt yêu cầu (1< Durbin-watson<3) VIF Từ 1.381 đến 1.694 Đạt yêu cầu (VIF<2.5)

Trị số thống kê F

66.599 với

Sig=0.000 Đạt yêu cầu

Bảng 4.13: Các thơng số của từng biến trong mơ hình hồi quy

Từ bảng trên cho thấy, 5 thành phần chất lƣợng dịch vụ đều có hệ số Beta dƣơng, tức là tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng với mức ý nghĩa Sig=0.000 rất nhỏ, tuy nhiên, hằng số là khơng có ý nghĩa thống kê , đồng thời nhân tố KHANANG có hệ số Beta là 0.094 rất nhỏ với Sig=0.165 (Điều kiện là Sig <0.05) do đó nhân tố này cũng khơng có ý nghĩa về mặt thống kê. Đồ thị phần dƣ theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0), cho thấy ta loại bỏ nhân tố Khả năng phục vụ khỏi mơ hình nghiên cứu. Vì vậy, đến đây nghiên cứu có thể kết luận các giả

Hệ số (Coefficients)

Biến

Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn

hóa T Sig VIF

B Std.Error (Hằng số) -0.588 0.254 -2.317 0.021 QUANTRI 0.437 0.066 0.354 6.654 0.000 1.694 NGUONLUC 0.158 0.058 0.132 2.728 0.007 1.402 KHANANG 0.094 0.068 0.07 1.394 0.165 1.510 QUATRINH 0.243 0.062 0.199 3.901 0.000 1.562 GIA 0.266 0.055 0.232 4.839 0.000 1.381

Phƣơng trình hồi quy đối với các biến có hệ số chuẩn hóa là:

CS=0.354 F1 +0.132 F2 +0.199 F4 +0.232 F5

Trong đó:

CS : Sự hài lòng của khách hàng (HAILONG) F1: Quan trị (QUANTRI)

F2: Nguồn lực doanh nghiệp (NGUONLUC) F4: Quá trình phục vụ (QUATRINH)

F5: Cảm nhận giá cả (GIA)

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng ngành dệt may đối với dịch vụ logistics tại thành phố hồ chí minh (Trang 62 - 65)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(166 trang)