phương Df Trung binh bình phương F Mức ý nghĩa. 1 Hồi quy 78.534 5 15.707 41.110 .000 b Dư 45.466 119 .382 Tổng 124.000 124
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Trị thống kê F được tính từ giá trị R Square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. =
0,000 cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa
cộng tuyến và tự tương quan.
Để kiểm tra mơ hình trên có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, ta dựa vào hai
công cụ: độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor–VIF).
Độ chấp nhận của biến Tolerance của một biến nhỏ, thì nó gần như một kết hợp
tuyến tính của các biến độc lập khá, và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hệ số phóng đại VIF thực tế là nghịch đảo của độ chấp nhận. Quy tắc là khi VIF
vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộngtuyến.
Kết quảkiểm định như sau:
Bảng 2.15: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy
Mơ hình Nhân tố Tolerance VIF
1 F1 1,000 1,000 F2 1,000 1,000 F3 1,000 1,000 F4 1,000 1,000 F5 1,000 1,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào bảng kết quả trên ta có được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mơ hình đều có giá trị cao, đều lớn 0,1, giá trị VIF nhỏ (chưa đến 10)
nên hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khó xảy ra. Đồng thời như trình bày ở trên về hiện tượng tương quan giữa các biến ta kết luận rằng mơ hình dự đốn
trên có thể được chấpnhận.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã
chuẩn hóa T Sig.
B Sai số chuẩn Beta
β0 1,218E-16 0,055 - 0,000 1,000 F1 0,649 0,055 0,649 11,698 0,000 F2 0,208 0,056 0,208 3,573 0,000 F3 0,253 0,056 0,253 4,553 0,000 F4 0231 0,056 0,231 4,157 0,000 F5 0,226 0,056 0,226 4,078 0,000
Nhìn vào bảngtrên, chúng ta thấy giá trị Sig. của kiểm định t của tất cả các biến
độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, chúng ta có thể khẳng định rằng 5 nhân tố F1, F2, F3, F4, F5 đều tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Cả 3 nhân tố F1, F2, F3,F4, F5 đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến sự đánh giá của khách
hàng, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.
Y = 1.218E-016+ 0,649*F1 + 0,208*F2 + 0,253*F3 + 0,231*F4 + 0,226*F5 + e .
Nhìn vào phương trình hồi quy trên ta thấy rằng hệ số β0 = 1.218E-016 có nghĩa là khi tất cả các hệ số khác bằng 0 hay sự hài lịng của khách hàng khơng chịu tác
động của 5 yếu tố nêu trên thì bản thân các khách hàng cũng đã chịu một ảnh hưởng
nhất định về sự hài lòng.
Với yếu tố “Chất lượng dịch vụ” có hệ số hồi quy chuẩn hóa là β1 = 0,649 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên 1 thì sự hài lịng của khách hàng cũng tăng theo 0,649
đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng
của kháchhàng.
Đối với yếu tố “Giá cả dịch vụ” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β2 = 0,208 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng cũng tăng theo 0,208
đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố chất giá cả dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng
của khách hàng.
Đối với yếu tố “Khuyến mãi, quảng cáo” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β3 = 0,253 nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng cũng tăng
theo 0,253 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố khuyến mãi, quảng cáo ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Đối với yếu tố “Hình ảnh thương hiệu” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β4 = 0,231 nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng cũng tăng theo
0,231 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố hình ảnh thương hiệu ảnh hưởng đến sự
hài lịng của khách hàng.
Đối với yếu tố “Chất lượng sản phẩm” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β5 = 0,226 nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng cũng tăng theo
0,226 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố chất lượng sản phẩm ảnh hưởng đến sự hài
Hay phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn có dạng
như sau:
Y = 0,649*F1 + 0,208*F2 + 0,253*F3 + 0,231*F4 + 0,226*F5
Hệ số Beta của thành phần chất lượng dịch vụ lớn nhất cho thấy nhân tố chất
lượng dịch vụ tác động lớn đến sự hài lòng của khách hàng, hệ số Beta của thành phần
khuyến mãi, quảng cáo lớn thứ 2 cho thấy nhân tố khuyến mãi, quảng cáo là nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, sau đó là nhân tố hình ảnh thương hiệu và chất lượng sản phẩm. Cuối cùng là nhân tố giá cả dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vè dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
2.2.4 Phân tích sự hài lòng của khách hàng theo đặc điểm kháchhàng
2.2.4.1 Kiểm định sự khác nhau về giá trị trung bình sự hài lịng theo giới tính của khách hàng bằng kiểm định Independent Samples T - Test
Giả thuyết cần kiểm định:
H0: Hai giá trị trung bình bằng nhau, khơng có sự khác biệt giữa giới tính kháchhàng với các biến sự hài lòng
H1: Hai giá trị trung bình khác nhau, có sự khác biệt giữa giới tính khách hàng. Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0
Sig. < 0,05 : Chấp nhận giả thuyết H1
Bảng 2.17: Phân tích Independent Samples T - Test các nhân tố theo giới tính
khách hàng
Nhân tố Giá trị trung bình F Sig.
Nam Nữ
HL1 3,88 3.,74 2,579 0,111
HL2 3,86 3,98 1,538 0,217
HL3 3,86 3,83 0,135 0,714
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Bảng 2.15 cho thấy kết quả kiểm định của 2 nhóm giới tính khách hàng: Nam và Nữ với nhân tố sự hài lòng của khách hàng. Ta có thể thấy các nhân tố khơng có sự khác biệt giữa các khách hàng ở các nhóm giới tính khác nhau với sự hài lịng khi sử
của phép kiểm định là 95% (mức ý nghĩa =0,05).
Qua kết quả kiểm định thì giá trị trung bình của hai nhóm kháchhàng Nam và Nữ
đều lớn hơn 3,7. Nhìn chung cả hai nhóm khách hàng đều đánh giá cao các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
2.2.4.2 Phân tích ANOVA các nhân tốsự hài lịngtheo độ tuổi kháchhàng
2.2.4.2.1 Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các biến sự hài lòng theođộ tuổi
Giả thuyết kiểm định:
H0: Bốn giá trị trung bình có phương saibằng nhau H1: Bốn giá trị trung bình có phương sai khác nhau
Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0.Tiếp tục phân tích ANOVA Sig. < 0,05 : Chấp nhận giả thuyết H1
Bảng 2.18:Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các biên sự hài lòng theođộ tuổi
Biến quan sát Thống kê Levene df1 df2 Sig.
HL1 2.506 3 121 0,062
HL2 0,452 3 121 0,716
HL3 0,612 3 121 0,608
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào kết quảkiểm định sự đồng nhất phương sai, tathấy các biến quan sát HL1 , HL2 và HL3 có giá trị Sig. lần lượt là 0,062; 0,716 và 0,608 > 0,05 nên với sai số 5% phương sai các nhóm thu nhập là đồng nhất.
2.2.4.2.2 Kiểm định ANOVA các nhân tố sự hài lòng theođộ tuổi khách hàng
Giả thuyết cần kiểm định:
H0: Bốn giá trị trung bình bằng nhau, khơng có sự khác biệt giữa độ tuổi của khách hàng.
H1: Bốn giá trị trung bình khác nhau, có sự khác biệt giữa độ tuổi của khách hàng. Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0
Bảng 2.19: Phân tích ANOVA các nhân tố sự hài lịngtheo độ tuổi khách hàngNhân tố Nhân tố Giá trịtrung bình F Sig. Dưới 22 tuổi Từ22– 35 tuổi Từ36 –50 tuổi Trên 50 tuổi HL1 3,79 3,72 3,83 4,14 1.034 0,380 HL2 4,14 3,85 3,72 4,14 2.862 0,040 HL3 4,17 3,59 3,83 4,07 4.136 0,008
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Bảng 2.19 cho thấy kết quả kiểm định của 4 nhóm độ tuổi khách hàng: Dưới 22 tuổi; Từ 22-35 tuổi; Từ 36-50 tuổi; Trên 50 tuổi với 3 nhân tố tác sự hài lòng của khách hàng Ta thấy Sig. của biến HL1 >0,05, độ tin cậy của phép kiểm định là 95% (mức ý nghĩa = 0,05) ta có thể thấy khơng có sự khác biệt về giá trị trung bình của biến HL1 với các nhóm độ tuổi khác nhau. Tuy nhiên hai biến HL2 và HL3 có Sig. < 0,05 chứng tỏ có sự khác biệt về giá trị trung bình của biếnHL2 và HL3 với các nhóm
độ tuổi khác nhau của khách hàng. Do đó ta tiếp tục tiến hành phân tích sâu ANOVA.
2.2.4.2.3 Kiểm địnhsâu ANOVA các nhân tố sự hài lòng theođộ tuổi khách hàng
Bảng 2.20: Phân tích sâu ANOVA các nhân tố sự hài lòng theo độ tuổi khách hàng
Biến phụ thuộc Chênh lệch giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Sig. HL2 Dưới 22 tuổi Từ 22 –35 tuổi 0,290 0,156 0,065 Từ 36 –50 tuổi 0,416* 0,164 0,013 Trên 50 tuổi -0,005 0,214 0,982 Từ 22 –35 tuổi Dưới 22 tuổi -0,290 0,156 0,065 Từ 36 –50 tuổi 0,126 0,146 0,392 Trên 50 tuổi -0,295 0,201 0,144
Từ 36 –50 tuổi Dưới 22 tuổi -0,416* 0,164 0,013
Biến phụ thuộc Chênh lệch giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Sig. Trên 50 tuổi -0,421* 0,207 0,054 Trên 50 tuổi Dưới 22tuổi 0,005 0,214 0,982 Từ 22 –35 tuổi 0,295 0,201 0,144 Từ 36 –50 tuổi 0,421* 0,207 0,054 HL3 Dưới 22 tuổi Từ 22 –35 tuổi 0,585* 0,177 0,01 Từ 36 –50 tuổi 0,339 0,186 0,71 Trên 50 tuổi 0,101 0,243 0,678 Từ22–35 tuổi Dưới 22 tuổi -0,585* 0,177 0,001 Từ 36 –50 tuổi -0,246 0,166 0,140 Trên 50 tuổi -0,484* 0,228 0,055 Từ 36 –50 tuổi Dưới 22 tuổi -0,339 0,186 0,071 Từ 22 –35 tuổi 0,246 0,166 0,140 Trên 50 tuổi -0,238 0,235 0,313 Trên 50 tuổi Dưới 22 tuổi -0,101 0,243 0,678 Từ 22 –35 tuổi 0,484* 0,228 0,055 Từ 36 –50 tuổi 0,238 0,2350 0,313
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Giá trị Sig. khi phân tích sâu ANOVA trong sự hài lòng đối với các biến quan
sát HL2 giữa nhóm khách hàng có độ tuổi dưới 22 tuổi với nhóm khách hàng có độ
tuổi từ 36 – 50 tuổi < 0,05 nên kết luận được có sự khác biệt trong mức độ hài lịng giữa 2 nhóm tuổi này với việc tích cực giới thiệu dịch vụ 4G của Vianphone đến bạn
Giá trị Sig. khi phân tích sâu ANOVA trong sự hài lịng đối với các biến quan
sát HL3 giữa nhóm khách hàng có độ tuổi dưới 22 tuổi với nhóm khách hàng từ có độ tuổi từ 22 –35 tuổi và đều < 0,05 nên kết luận được có sự khác biệt trong mức độ hài
lịng giữa 2 nhóm tuổi này với việc sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ 4G của Vinaphone trong thời gian tới.
2.2.4.3 Phân tích ANOVA các nhân tố theo nghề nghiệp của khách hàng
2.2.4.3.1 Kiểm định sự đồng nhất phương sai của cácbiến sự hài lòng theo nghề nghiệp
Giả thuyết kiểm định:
H0: Sáu giá trị trung bình có phương saibằng nhau H1: Sáu giá trị trung bình có phương sai khác nhau
Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0.Tiếp tục phân tích ANOVA Sig. < 0,05 : Chấp nhận giả thuyết H1
Bảng 2.21: Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các biên sự hài lòng theo nghề nghiệp
Biến quan sát Thống kê Levene df1 df2 Sig.
HL1 4.734 5 119 0,063
HL2 0,628 5 119 0,678
HL3 0,482 5 119 0,789
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào kết quảkiểm định sự đồng nhất phương sai, tathấy các biến quan sát HL1 , HL2 và HL3 có giá trị Sig. lần lượt là 0,063; 0,678 và 0,789 > 0,05 nên với sai số 5% phương sai các nhóm thu nhập là đồng nhất.
2.2.4.3.2 Kiểm định ANOVA cácnhân tố sự hài lòng theo nghề nghiệpkhách hàng
Giả thuyết cần kiểm định:
H0: Sáu giá trị trung bình bằng nhau, khơng có sự khác biệt giữa các nhân tố sự hài lịng vớinghềnghiệpcủa kháchhàng.
H1: Năm giá trị trung bình khác nhau, có sự khác biệt giữacác nhân tố sựhài lòng nghề nghiệpcủa khách hàng.
Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0 Sig. < 0,05 : Chấp nhận giả thuyết H1
Bảng 2.22: Phân tích ANOVA các nhân tố theo nghề nghiệp khách hàngSTT Nhân tố STT Nhân tố Giá trị trung bình F Sig. Học sinh, sinh viên Cơng nhân viên chức Kinh doanh bn bán Lao động phổ thơng Nội trợ, hưu trí Khác 1 HL1 3,82 3,53 3,87 4,10 4,00 3,86 1,570 0,174 2 HL2 4,23 3,71 3,81 3,95 4,20 3,86 2,261 0,053 3 HL3 4,14 3,65 3,68 3,90 4,00 4,29 2,000 0,084
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Bảng 2.22cho thấy kết quả kiểm định của 6 nhóm nghề nghiệp khách hàng: Học sinh, sinh viên; Công nhân viên chức; Kinh doanh buôn bán; Lao động phổ thông; Nội trợ, hưu trí; Khác với 3 nhân tố sự hài lòng của khách hàng. Vì Sig. của cả 3 nhóm nhân tố đều >0,05, độ tin cậy của phép kiểm định là 95% (mức ý nghĩa = 0,05) ta có thể thấykhơng có sự khác biệt giữa 3 nhân tốsự hài lòng vời nghề nghiệp của khách hàng.
Qua kết quả kiểm định thì giá trị trung bình của 5 nhóm nghề nghiệp khách hàng: Học sinh, sinh viên; Công nhân viên chức; Kinh doanh buôn bán; Lao động phổ thông; Nội trợ, hưu trí; Khác với 5 nhân tố tác động đến sự hài lịng của khách hàng đều lớn
hơn 3,2. Nhìn chung cả sáu nhóm khách hàng đều đánh giá tương đối cao sự hài lòng về dịch vụ 4G của Vinaphone.
2.2.4.4 Phân tích ANOVA các nhân tố theo thu nhập của khách hàng
2.2.4.4.1 Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các biến sự hài lòng theo thu nhập
Giả thuyết kiểm định:
H0: Bốn giá trị trung bình có phương saibằng nhau H1: Bốn giá trị trung bình có phương sai khác nhau
Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0.Tiếp tục phân tích ANOVA Sig. < 0,05 : Chấp nhận giả thuyết H1
Bảng 2.23: Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các biên sự hài lòng theo thu nhập
Biến quan sát Thống kê Levene df1 df2 Sig.
HL1 7.010 3 121 0,057
HL2 1,346 3 121 0,263
HL3 1,081 3 121 0,360
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào kết quảkiểm định sự đồng nhất phương sai, tathấy các biến quan sát HL1 , HL2 và HL3 có giá trị Sig. lần lượt là 0,057; 0,263 và 0,360 > 0,05 nên với sai số 5% phương sai các nhóm thu nhập là đồng nhất.
2.2.4.4.2 Kiểm định ANOVA các nhân tố sự hài lòng theo thu nhậpkhách hàng
Giả thuyết cần kiểm định:
H0:Bốn giá trị trung bình bằng nhau, khơng có sự khác biệt giữacác nhân tố sự hài lòng vớithu nhập của kháchhàng.
H1: Bốn giá trị trung bình khác nhau, có sự khác biệt giữacác nhân tố sự hài lòng vớithu nhập của khách hàng. Nếu Sig. > 0,05: Chấp nhận giả thuyết H0
Sig. < 0,05 : Chấp nhận giả thuyết H1
Bảng 2.24: Phân tích ANOVA các nhân tố theo thu nhập khách hàng
STT Nhân tố Giá trịtrung bình F Sig. Dưới 2 triệu Từ2–3,5 triệu Từ3,6 –5 triệu Trên 5 triệu 1 HL1 3,93 3,80 3,84 3,73 2,223 0.880 2 HL2 4,13 4,05 3,75 3,85 2,093 0.105 3 HL3 4,27 3,85 3,75 3,77 1,828 0.146
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Bảng 2.18 cho thấy kết quả kiểm định của 4 nhóm thu nhập khách hàng: Dưới 2 triệu; Từ 2-3,5 triệu; Từ 3,6-5 triệu; Trên 5 triệu với 3 nhân tố sự hài lòng của khách