Chương 4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Đối với các nhà cung cấp dịch vụ THTT, quyết định chọn lựa của khách hàng vô cùng quan trọng, do đó việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn lựa nhà cung cấpdịch vụ THTT là cần thiết trong môi trường cạnh tranh ngày nay. Chính vì vậy, phân tích hồi quy được sử dụng để phân tích sự tác động của các biến độc lập (10 biến) tới biến phụ thuộc (quyết định chọn lựa của khách hàng).
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến được thuyết minh) như thế nào. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được giá trị của biến phụ thuộc khi biếtđược giá trị của biến độc lập.
Đặt lại giả thuyết về những yếu tố tác động đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng tại TP HCM (gọi tắt là Quyết định chọn lựa của khách hàng) như sau:
Bảng 4.8: Giả thuyết về những yếu tố tác động đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT
Giả
thuyết Nội dung
H1 Bảo mật có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng H2 Khuyến mãi có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng H3 Số lượng kênh có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng H4 Dịch vụ khách hàng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng H5 Giá trị gia tăng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng H6 Sự hữu ích có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng
H7 Thanh toán tiện lợi có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng H8 Giá cả hợp lý có tác động cùng chiềuđến quyết định chọn lựa của khách hàng H9 Dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng
H10 Chất lượng dịch vụ có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng
62
Để kiểm định 10 giả thiết từ H1 đến H10 như trên, một mô hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
Y = ò0 + ò1X1 + ò2X2 + ò3X3 + ò4X4+ ò5X5 + ò6X6+ ò7X7 + ò8X8+ ò9X9 + ò10X10
Trong đó:
• Y: Quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng
• X1: Bảo mật
• X2: Khuyến mãi
• X3: Số lượng kênh
• X4: Dịch vụ khách hàng
• X5: Giá trị gia tăng
• X6: Sự hữu ích
• X7: Thanh toán tiện lợi
• X8: Giá cả hợp lý
• X9: Dễ sử dụng
• X10: Chất lượng dịch vụ
• ò0: Hằng số
• ò1, ò2, ò3, ò4, ò5, ò6, ò7, ò8, ò9, ò10: Cỏc hệ số hồi quy riờng từng phần.
Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với 10 nhân tố. Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp đưa vào một lượt Enter. Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy lần 1 được trình bày như sau:
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy lần 1 Nhân
tố Beta chuẩn hóa
Sig. Tolerance VIF
Giá trị So sánh Giá trị So sánh X1 .296 .000 .447 .447 > 0.0001 2.235 2.235 < 10 X2 .172 .004 .290 .290 > 0.0001 3.446 3.446 < 10 X3 .001 .988 .570 .570 > 0.0001 1.755 1.755 < 10 X4 .154 .001 .492 .492 > 0.0001 2.032 2.032 < 10 X5 .048 .295 .488 .488 > 0.0001 2.048 2.048 < 10 X6 .183 .000 .909 .909 > 0.0001 1.100 1.100 < 10 X7 .074 .197 .316 .316 > 0.0001 3.163 3.163 < 10 X8 .162 .002 .379 .379 > 0.0001 2.640 2.640 < 10
63
X9 .296 .000 .447 .447 > 0.0001 2.235 2.235 < 10 X10 .172 .004 .290 .290 > 0.0001 3.446 3.446 < 10 Từ bảng kết quả hồi quy trên ta thấy có 3 biến có Sig. (hay p-value) không đạt mức ý nghĩa 5% = 0.05 lần lượt là X3, X5 và X7.
Như vậy với các giả thuyếtđặt ra:
- Chấp nhận giả thuyết H1 (tức là Bảo mật có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H2 (Khuyến mãi có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H4 (Dịch vụ khách hàng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H6 (Sự hữu ích có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H8 (Giá cả hợp lýcó tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H9 (Dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng) và H10 (Chất lượng dịch vụcó tác động cùng chiềuđến quyết định chọn lựa của khách hàng)
- Không chứng minh hay bác bỏ giả thuyết H3 (Số lượng kênh có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H5 (Giá trị gia tăng có tác động cùng chiềuđến quyết định chọn lựa của khách hàng), H7 (Thanh toán tiện lợi có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng) do mức ý nghĩa không đạt (lớn hơn 5%) nhưng dấu cùng chiều (thuộc kỳ vọng)
Loại các biến có giá trị Sig. > 0.05 (gồm 3 biến X3, X5 và X7) ra khỏi phương trình hồi quy, sau đó chạy lại phương trình hồi quy với các biến được giữ lại (gồm 7 biến X1, X2, X4, X6, X8, X9 và X10) và có kết quả như bảng sau:
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy lần 2 Nhân
tố Beta
chuẩn hóa Sig. Tolerance VIF
Giá trị So sánh Giá trị So sánh X1 .293 .026 .450 .450 > 0.0001 2.222 2.222 < 10 X2 .075 .000 .320 .320 > 0.0001 3.126 3.126 < 10 X4 .181 .182 .296 .296 > 0.0001 3.380 3.380 < 10 X6 .183 .002 .881 .881 > 0.0001 1.136 1.136 < 10 X8 .190 .000 .962 .962 > 0.0001 1.039 1.039 < 10 X9 .160 .000 .380 .380 > 0.0001 2.634 2.634 < 10 X10 .293 .002 .450 .450 > 0.0001 2.222 2.222 < 10
64
Từ bảng kết quả hồi quy trên ta thấy có 1 biến có Sig. (hay p-value) không đạt mức ý nghĩa 5% = 0.05 là X4.
Như vậy với các giả thuyết đặt ra:
- Chấp nhận giả thuyết H1 (tức là Bảo mậtcó tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H2 (Khuyến mãi có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H6 (Sự hữu íchcó tác động cùng chiềuđến quyết định chọn lựa của khách hàng), H8 (Giá cả hợp lý có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng), H9 (Dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng) và H10 (Chất lượng dịch vụ có tác động cùng chiềuđến quyết định chọn lựa của khách hàng)
- Không chứng minh hay bác bỏ giả thuyết H4 (Dịch vụ khách hàng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa của khách hàng) do mức ý nghĩa không đạt (lớn hơn 5%) nhưng dấu cùng chiều (thuộc kỳ vọng).
Tiếp tục loại biến có giá trị Sig. > 0.05 (gồm biến X4) ra khỏi phương trình hồi quy, sau đó chạy lại phương trình hồi quy với các biến được giữ lại (gồm 6 biến X1, X2, X6, X8, X9 và X10) và có kết quả như bảng sau:
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi quy lần 3 Nhân
tố Beta
chuẩn hóa Sig. Tolerance VIF
Giá trị So sánh Giá trị So sánh X1 .313 .000 .504 .504 > 0.0001 1.982 1.982 < 10 X2 .218 .000 .380 .380 > 0.0001 2.634 2.634 < 10 X6 .185 .000 .882 .882 > 0.0001 1.133 1.133 < 10 X8 .191 .000 .963 .963 > 0.0001 1.039 1.039 < 10 X9 .171 .001 .389 .389 > 0.0001 2.574 2.574 < 10 X10 .313 .000 .504 .504 > 0.0001 1.982 1.982 < 10 Như vậy, sau quá trình thực hiện phân tích hồi quy, tất cả các biến đều đạt mức ý nghĩa 5% (giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05). Do đó, một lần nữa khẳng định, chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H6, H8, H9 và H10, nghĩa là “Bảo mật”, “Khuyến mãi”, “Sự hữu ích”, “Giá cả hợp lý”, “Dễ sử dụng”, “Chất lượng dịch vụ” thực sự có tác động cùng chiềuđến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụTHTT của khách hàng tại TP HCM
Với kết quả thống kê, tất cả các biến đều có Sig. < 0.05; đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0.0001; đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 10. Như vậy các biến
65
độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình. Phương trình hồi quy chuẩn hóa lúc này: Y = 0.313X1 + 0.218X2 + 0.185X6 + 0.191X8 + 0.171X9 + 0.313X10
Bảng 4.12: Kết quả phân tích hồi quy
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
R 0.745
R2 0.556
R2 hiệu chỉnh 0.551
Sig của kiểm định F 0.000 0.000 < 0.05
Hệ số Durbin -Watson 1.756 1 < 1.756 < 3
Phương trình hồi quy
chuẩn hóa Y = 0.313X1 + 0.218X2 + 0.185X6 + 0.191X8 + 0.171X9 + 0.313X10 Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Trong trường hợp này ta thấy rằng trị thống kê F có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.551 = 55.1 %. Nói cách khác, quyết định chọn nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình là 55.1% và được giải thích bởi các biến ngoài mô hình là 44.9%. Như vậy mô hình đưa ra chỉ giải thích thực tế ở mức độ “khá”.
Hệ số Durbin –Watson dùng để kiểm định tương quan chuổi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bộivì giá trị Durbin –Watson đạt được là 1.756 (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) và chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuổi bậc nhất trong mô hình.
Hệ số phóng đại VIF (Variance Inflation Factor) rất nhỏ cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu (Phụ lục 10).
Phương trình hồi quy chuẩn hóa được viết lại:
Tóm lại, kết quả chạy hồi quy cuối cùng cho thấycác giả thuyết như H1 (Bảo mật) thực sự có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của
Y = 0.313X1 + 0.218X2 + 0.185X6 + 0.191X8 + 0.171X9 + 0.313X10
66
khách hàng tại TP HCM. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu định tính mà tác giả thu thập được qua phỏng vấn người tiêu dùng Việt Nam. Kế đến giả thuyết H10 (Chất lượng dịch vụ) cho thấy thực sự có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng tại TP HCM.Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Comcast (2014) tại thị trường Mỹ. Giả thuyết H2 (Khuyến mãi) cũng có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng, đây là một yếu tố khám phá có được qua phỏng vấn định tính và phản ánh đúng thực tế tại thị trường Việt Nam. Tương tự, giả thuyết H6 (Sự hữu ích) và H9 (Dễ sử dụng) một lần nữa xác định nghiên cứu của Sandra Weniger (2010) là phù hợp, tức là 2 yếu tố nàythực sự có tác động cùng chiều đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khỏch hàng. Giả thuyết H8 (Giỏ cả hợp lý) rừ ràng cú tỏc động cựng chiều đến quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng, một lần nữa củng cố thêm cho nghiên cứu của Comcast (2014), Reviews (2014), Sandra Weniger (2010) và Firsan Nova (2013) tại các thị trường khác trên thế giới.
Như vậy, quyết định chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ THTT của khách hàng phụ thuộc vào 6 yếu tố:
• X1: Bảo mật
• X2: Khuyến mãi
• X6: Sự hữu ích
• X8: Giá cả hợp lý
• X9: Dễ sử dụng
• X10: Chất lượng dịch vụ
Trong đó yếu tố “Bảo mật” và “Chất lượng dịch vụ” tác động đến quyết định của người tiêu dùng nhiều nhất với hệ số Beta chuẩn hóa là 0.313, thứ hai là yếu tố “Khuyến mãi” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.218), thứ ba là yếu tố “Giá cả hợp lý” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.191), kế đến là yếu tố “Sự hữu ích” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.185) và cuối cùng là yếu tố “Dễ sử dụng” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.171)
Từ phương trình hồi quy, chúng ta có thể thấy rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với quyết định chọn lựa của khách hàng. Có nghĩa là khi những biến này (Bảo mật; Chất lượng dịch vụ; Giá cả hợp lý; Sự hữu ích; Dễ sử dụng; Chất lượng dịch vụ) phát triển theo hướng tích cực thì quyết định chọn lựa của khách hàng sẽ tăng lên theo chiều thuận. Như vậy các nhà cung cấp
67
dịch vụ cần tích cựcđẩy mạnh việcphát triển các yếu tố này để gia tăng quyết định chọn lựa của người tiêu dùng.
Sau khi phân tích hồi quy, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
4.5 PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH ĐẾN QUYẾT