Gộp biến đại diện

Một phần của tài liệu Kh￳a-luận-tốt-nghiệp_Hồ-Ho¢ng-Nhật_K48BQTKD (Trang 64 - 65)

Mã hóa Nhân tố Biến

X1 Tính tin cậy tc1, tc2, tc4, tc5, tc6 X2 Sự đồng cảm dc1, dc2, dc3, dc4, dc5 X3 Năng lực phục vụ nl1, nl2, nl3, nl4

X4 Phương tiện hữu hình pt1, pt2, pt3

X5 Mứcđáp ứng du4, du5, du7

HL Sự hài lòng dịch vụ hl1, hl2, hl3, hl4

Các biến đại diện sẽ là trung bình cộng của các biến trong thang đo đó.

2.3.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ tại AMES Huế

Giới thiệu mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến

Tác giả tiến hành phân tích mơ hình hồi quy đa biến để xác định,đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 5 nhóm yếu tố thu được từ phân tích nhân tố khám phá EFA với X1 (thang đo tính tin cậy), X2 (thang đo sự đồng cảm), X3 (thang đo năng lực phục vụ), X4 (thang đo phương tiện hữu hình), X5 (thang đo mức đáp ứng) và HL (sự hài lòng của khách hàng về dịch vụchăm sóc khách hàng).

Phương pháp hồi quy tuyến tính: sử dụng phương pháp Enter là phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào phân tích.

Phân tích tương quan Pearson

Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lịng của khách hàng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng” là biến phụ thuộc và còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.

Theo bảng dưới ta thấy biến X2, X4 với giá trị sig. lần lượt là 0,736 và 0,444đều lớn hơn 5% ta có thể kết luận 2 biến này khơng có mối tương quan với biến hài lịng nên khơng đưa vào mơ hình. Ngoại từ2 biến trên, các biến độc lập còn lại đều có tương quan với biến phụ thuộc Sig.=0,000 nhận thấy:

Biến X1, X3 có mối tương quan tương đối chặt chẽ với biến phụ thuộc Biến X5 có mối tương quan khơng chặt chẽ với biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu Kh￳a-luận-tốt-nghiệp_Hồ-Ho¢ng-Nhật_K48BQTKD (Trang 64 - 65)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(103 trang)
w