2.1 .Tổng quan vềkhách sạn Duy Tân Huế
2.3.6. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê đểxác định xem các biến độc lập quy định các biến phụthuộc như thếnào.
Để đánh giá mức độtác động của từng nhóm nhân tố đến sựhài lịng của du khách vềchính sách dịch vụlưu trú của khách hàng, trong nghiên cứu này tác giả sửdụng mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội) với phương pháp đưa vào một lượt (Enter).
Trong mơ hình hồi quy, biến phụthuộc là biến “Sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú” và các biến độc lập là các nhóm nhân tốthu được sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA. Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
Y=β 0 +β 1*X1 +β 2*X2 +β 3*X3 +β4*X4 Trong đó :
β0 : hằng số
βi : hệsốhồi quy riêng phần tươngứng với các biến độc lập
Xi : lần lượt là các nhân tốChất lượng dịch vụlưu trú, Thương hiệu khách sạn, Sự đa dạng dòng sản phẩm lưu trú, Dịch vụhỗtrợ.
Các giảthuyết:
H0: các nhân tốchính khơngảnh hưởng đến sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn.
H1: nhân tố“Chất lượng dịch vụlưu trú” (CLDV)ảnh hưởng đến sựhài lòng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn.
H2: nhân tố“Thương hiệu khách sạn” (THKS)ảnh hưởng đến sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn.
H3: nhân tố“Sự đa dạng dòng sản phẩm lưu trú” (SDD)ảnh hưởng đến sựhài lịng của du kháchđối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn.
H4: nhân tố“Chính sách đổi trảvà dịch vụhỗtrợ” (DVHT)ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn.
Kiểm định độphù hợp của mơ hình
Tiến hành kiểm định F đểxem mức độphù hợp của mơ hìnhđối với tập dữ liệu.
Bảng 2.22. Kiểm định phương sai ANOVA về độphù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương Kiểm định F Mức ý nghĩa Regression 110,310 4 27,577 142,615 ,000 Residual 22,237 115 ,193 Total 132,547 119 a. Biến phụthuộc: SHL b. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), DVHT, SDD, THKS, CLDV
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)
Từkết quảkiểm định F thu được thông qua kiểm định ANOVA, ta thấy giá trịSig của kiểm định F là 0,000 nhỏhơn 0,05 điều này có nghĩa là tập hợp các biến độc lập trong mơ hình có thểgiải thích được sựbiến động của biến phụthuộc. Như vậy, mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữliệu và có thểsuy rộng ra cho tồn bộtổng thể.
Hệsốxác định R 2 và R2 hiệu chỉnh được sửdụng để đánh giá độphù hợp của mơ hình. Hệsốxác định R 2 đãđược chứng minh là hàm không giảm theo sốbiến độc lập được đưa vào mơ hình, tức là càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2
càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽcàng phù hợp hơn với dữliệu. Vì vậy đểan tồn và khơng thổi phồng mức độphù hợp của mơ hình, trong trường hợp này R 2 hiệu chỉnh được sử dụng để đánh giá độphù hợp của mơ hình. R 2 hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình, nó là thước đo sựphù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng phụthuộc vào độlệch phóng đại của R2.
Bảng 2.23. Các hệsốxác định mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 ,912a ,832 ,826 ,43974 1,876
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)
Mơ hình có giá trịR 2 hiệu chỉnh là 82,6%, nghĩa là trong 100% sựbiến động của biến phụthuộc “Sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn” thì có 82,6% sựbiến động là do tác động từcác biến độc lập, còn lại 17,4% sựbiến động là do sai sốngẫu nhiên hoặc các yếu tốkhác ngồi mơ hình.
Ý nghĩa các hệsốhồi quy trong mơ hình
Bảng 2.24. Hệsốhồi quy
Mơ hình
Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa
Hệsốhồi quy chuẩn
hóa t Sig. VIF
B Std. Error Beta 1 Hằng số -1,816 ,282 -6,436 ,000 CLDV ,536 ,059 ,468 9,046 ,000 1,834 THKS ,313 ,067 ,214 4,663 ,000 1,444 SDD ,352 ,066 ,257 5,372 ,000 1,565 DVHT ,341 ,084 ,199 4,064 ,000 1,638
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)
Sau q trình phân tích hồi quy, kết quảcho thấy các giá trịSig của các biến độc lập đều nhỏhơn 0,05 tức các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình, sựtăng hay giảm hệsốcủa mỗi biến độc lập đềuảnh hưởng đến sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn. Đồng thời hệsốphóngđại VIF của các biến độc lập đều thỏa điều kiện VIF < 2, điều này chứng tỏmơ hình khơng xảy
ra hiện tượng đa cộng tuyến và các biến độc lập này hồn tồn phù hợp trong mơ hình.
Từnhững phân tích trên, ta có phương trình mơ tảsựbiến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn như sau:
Y= 0,468*CLDV + 0,214*THKS + 0,257*SDD + 0,199*DVHT
Dựa vào mơ hình hồi quy các nhân tố ảnh hướng đến sựhài lòng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn ta thấy hệsốbeta của các biến độc lập đều dương, tức sựbiến động của các biến độc lập có tác động cùng chiều đối với biến phụthuộc, nghĩa là nếu tăng mức độcủa các biến độc lập lên thì sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn cũng tăng lên.
Hệsố β1 = 0,468 có nghĩa là khi biến CLDV (Chất lượng dịch vụlưu trú) thay đổi
1 đơn vịtrong khi các nhân tốkhác khơng thay đổi thì làm cho sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn thay đổi cùng chiều 0,468đơn vị.
Hệsố β 2 = 0,214 có nghĩa là khi biến THKS (Thương hiệu khách sạn) thay đổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tốkhác khơng thay đổi thì làm cho sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn thayđổi cùng chiều 0,214 đơn vị.
Hệsố β 3 = 0,257 có nghĩa là khi biến SDD (Sự đa dạng dịng sản phẩm lưu trú) thay đổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tốkhác khơng thay đổi thì làm cho sựhài lịng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn thay đổi cùng chiều 0,257đơn vị.
Hệsố β 4 = 0,199 có nghĩa là khi biến DVHT (Chính sách đổi trảvà dịch vụ hỗtrợ) thay đổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tốkhác khơng thay đổi thì làm cho sự hài lòng của du khách đối với chính sách dịch vụlưu trú của khách sạn thay đổi cùng chiều 0,199đơn vị.
Như vậy, dựa vào kết quảphân tích hồi quy đã thực hiệnởtrên, các giả thuyết đãđược đưa ra đều được chấp nhận , tức các biến CLDV (Chất lượng dịch vụ lưu trú), THKS (Thương hiệu khách sạn), SDD (Sự đa dạng dịng sản phẩm lưu trú),
DVHT (Chính sách đổi trảvà dịch vụhỗtrợ) đềuảnh hưởng đến sựhài lòng của du