CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.4.1. Kiểm định mô hình
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 (R-Square) là 0.558 và R2 điều chỉnh (Adjust R-Square) là 0.535, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 53,5% (hay mô hình giải thích được 53,5%
sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng).
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .747a .558 .535 .76217 1.927
Hệ số Durbin – Watson là 1.927 (1 < 1.927 < 3) nên không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội (ANOVA)
Model Sum of
Squares df Mean
Square F Sig.
1
Regression 144.407 10 14.441 24.859 .000b
Residual 114.439 197 .581
Total 258.846 207
Trị số thống kê F đạt giá trị 24.859 được tính từ giá trị R-Square của mô hình đầy đủ tại mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa là 5% cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.10: Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình
Biến
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa t Sig.
Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -.989 .568 -1.740 .083
SLHH .064 .056 .073 1.148 .252 .555 1.802 NVKD .173 .063 .140 2.730 .007 .858 1.165 CLGH .032 .049 .038 .664 .508 .670 1.492 GIACA .160 .048 .188 3.329 .001 .701 1.427 XLHL .276 .061 .267 4.498 .000 .635 1.575 ĐHCX .095 .044 .110 2.190 .030 .885 1.130 QTĐH .015 .077 .009 .193 .847 .970 1.031 CLTT .075 .053 .078 1.418 .158 .738 1.354 CLĐH .106 .046 .119 2.291 .023 .838 1.193
TKT .263 .048 .272 5.446 .000 .901 1.110
a. Dependent Variable: HAILONG
Từ Bảng 4.10 cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2.5 do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến mô hình hồi quy.
Các biến SLHH (Số lượng hàng hóa trong đơn hàng), CLGH (Chất lượng giao hàng), QTĐH (Quy trình đặt hàng), CLTT (Chất lượng thông tin) bị loại do hệ số Sig. lớn hơn 0.050. Các nhân tố còn lại là NVKD (Chất lượng nhân viên kinh doanh), GIACA (Giá cả cảm nhận), XLHL (Xử lý đơn hàng lỗi), ĐHCX (Đơn hàng chính xác), CLĐH (Chất lượng đơn hàng), TKT (Tính kịp thời) đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến sự hài lòng (HAILONG) với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.050. Đồ thị phần dư có dạng phân phối chuẩn (giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1) cho thấy an toàn khi bác bỏ các giả thuyết H0.
Tiếp tục chạy hồi quy lần 2 cho 6 biến có ý nghĩa (NVKD, GIACA, XLHL, ĐHCX, CLĐH, TKT) cho các kết quả như sau:
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội lần 2 Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .737a .543 .529 .76714 1.938
Hệ số xác định R2 (R-Square) là 0.543 và R2 điều chỉnh (Adjust R-Square) là 0.529, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 52,9% (hay mô hình giải thích được 52,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng). Hệ số Durbin – Watson là 1.938 (1 < 1.938< 3) nên không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội (ANOVA) lần 2
Model Sum of
Squares df Mean
Square F Sig.
1
Regression 140.558 6 23.426 39.807 .000b
Residual 118.288 201 .588
Total 258.846 207
Trị số thống kê F đạt giá trị 39.807 được tính từ giá trị R-Square của mô hình đầy đủ tại mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa là 5% cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.13: Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình lần 2
Biến
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa t Sig.
Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -.580 .394 -1.473 .142
NVKD .179 .063 .145 2.822 .005 .867 1.153 GIACA .186 .046 .219 4.035 .000 .774 1.292 XLHL .337 .057 .326 5.937 .000 .753 1.328 ĐHCX .108 .043 .124 2.489 .014 .909 1.100 CLĐH .118 .046 .133 2.588 .010 .865 1.157
TKT .259 .048 .267 5.356 .000 .912 1.096
a. Dependent Variable: HAILONG
Từ bảng 4.13, phương trình hồi quy tuyến tính bội được viết như sau:
Dạng chưa chuẩn hóa:
HAILONG = -0.580 + 0.179*NVKD + 0.186*GIACA + 0.337*XLHL + 0.108*ĐHCX + 0.118*CLĐH + 0.259*TKT
Dạng chuẩn hóa:
HAILONG = 0.145*NVKD + 0.219*GIACA + 0.326*XLHL + 0.124*ĐHCX + 0.133*CLĐH + 0.267*TKT
Phân tích tương quan
Phân tích tương quan bằng hệ số tương quan Pearson (bảng 4.14) cho thấy có sự tương quan giữa thành phần chất lượng dịch vụ, giá cả cảm nhận với thành phần hài lòng và những mối liên hệ này là cùng chiều. Các giá trị sig. đều nhỏ hơn 0.05 do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Đồng thời cũng có tương quan giữa các thành phần chất lượng dịch vụ, giá cả cảm nhận với nhau nên mối quan hệ giữa
các thành phần này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi qui tuyến tính bội dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bảng 4.14: Ma trận tương quan giữa các thành phần nghiên cứu
HAILONG NVKD GIACA XLHL ĐHCX CLĐH TKT HAILONG Pearson Correlation 1 .350** .493** .577** .324** .312** .430**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 NVKD Pearson Correlation .350** 1 .249** .212** .235** .295** .197*
Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 .002 .000 .016 GIACA Pearson Correlation .493** .249** 1 .404** .192** .274** .172*
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .005 .000 .013 XLHL Pearson Correlation .577** .212** .404** 1 .269** .189** .273**
Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 .000 .006 .000 ĐHCX Pearson Correlation .324** .235** .192** .269** 1 .127* .152*
Sig. (2-tailed) .000 .002 .005 .000 .035 .028 CLĐH Pearson Correlation .312** .295** .274** .189** .127* 1 .125*
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .006 .035 .035 TKT Pearson Correlation .430** .197* .172* .273** .152* .125* 1
Sig. (2-tailed) .000 .016 .013 .000 .028 .035
** Mức ý nghĩa 1% , N = 208
Kiểm định giả định hồi qui:
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 doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình tại Phụ lục 8) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (hình tại Phụ lục 8) 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 không bị vi phạm.
Kiểm tịnh tính ổn định phương sai: Từ bảng 4.14 cho thấy hệ số tương quan hạng Spearman có mức ý nghĩa sig. > 0.05. Do đó, phương sai của sai số là không đổi.
Bảng 4.15: Kiểm tịnh tính ổn định phương sai
ABSRES_2
Spearman's rho
CLĐH
Correlation Coefficient -.103
Sig. (2-tailed) .138
N 208
TKT
Correlation Coefficient -.007
Sig. (2-tailed) .917
N 208
ĐHCX
Correlation Coefficient .141*
Sig. (2-tailed) .042
N 208
GIACA
Correlation Coefficient -.107
Sig. (2-tailed) .122
N 208
XLHL
Correlation Coefficient .013
Sig. (2-tailed) .849
N 208
NVKD
Correlation Coefficient .111
Sig. (2-tailed) .109
N 208
ABSRES_2
Correlation Coefficient 1.000
Sig. (2-tailed) .
N 208