PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.2.5 Phương trình hồi quy
2.2.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể
Bảng 2.18: Kết quả kiểm định R bình phương hiệu chỉnh
Model R R² R² hiệu chỉnh
1 0,861 0,741 0,730
(Nguồn: Xửlý sốliệu Spss)
Kết luận: Với R² hiệu chỉnh = 0,73: Các biến độc lập ảnh hưởng đến 73% sự thay đổi của biến phụthuộc và 27% còn lại do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và doảnh hưởng của sai sốngẫu nhiên.
Bảng 2.19 : Kết quả phân tích ANOVA
Model F Sig.
Regression 65,885 0,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu Spss)
Từ bảng số liệu trên, ta thấy giá trị của Sig.= 0,000 < 0,05 do đó ta có thể kết luận rằng mô hình có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể.
2.2.5.2 Kiểm định khiếm khuyết của mô hình 2.2.5.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Dựa vào giá trị VIF đểta kiểm định xem mô hình cóđa cộng tuyến hay không?
Bảng 2.20: Kiểm định đa cộng tuyến Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn
hóa t Sig.
Thống kê tuyến
tính
B Độ lệch
chuẩn Beta VIF
Hệsốchặn -0,824 0,326 -2,527 0,013
DVGT 0,375 0,063 0,384 5,987 0,000 1,832
CLCG 0,145 0,050 0,147 2,929 0,004 1,117
GC 0,164 0,069 0,133 2,381 0,019 1,379
TT 0,408 0,056 0,426 7,234 0,000 1,542
DVKH 0,123 0,048 0,131 2,596 0,011 1,134
(Nguồn: Xửlý sốliệu Spss) Từ bảng số liệu trên, ta có thể thấy giá trị VIF của cả 5 biến độc lập DVGT,CLCG, GC, TT, DVKH đều nhỏ hơn 2 nên ta kết luận là mô hình không bị đa cộng tuyến.
2.2.5.2.2 Kiểm định tự tương quan
Bảng 2.21: Kết quả kiểm định phần dư Durbin - Watson
Model R R² R² hiệu chỉnh Durbin-Watson
1 0,861 0,741 0,730 1,560
(Nguồn: Xửlý sốliệu Spss) Thống kê Durbin – Watson, d có giá trị từ 0 đến 4 và ở mô hình trên có d = 1,56
< 4 nên suy ra không có hiện tượng tự tương quan tuyến tính bậc nhất.
2.2.5.3 Kiểm định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Giả thuyế t:
H0 : Không có mối tương quan H1 : Có mối tương quan
Kết quả kiểm định:
Bảng 2.22: Kết quả phân tích Biế n số Hệ số B Std.E Hệ số
Beta
Gía trị t Sig. Chỉ số đa cộ ng tuyế n Tolerance VIF
Hệ số chặ n -0,824 0,326 -2,527 0,013
DVGT 0,375 0,063 0,384 5,987 0,000 0,546 1,832
CLCG 0,145 0,050 0,147 2,929 0,004 0,895 1,117
GC 0,164 0,069 0,133 2,381 0,019 0,725 1,379
TT 0,408 0,056 0,426 7,234 0,000 0,649 1,542
DVKH 0,123 0,048 0,131 2,596 0,011 0,882 1,134
(Nguồn: Xửlý sốliệu Spss) Từbảng trên ta đi đến kết luận bác bỏH0 và chấp nhận H1 từ đó có thể kết luận các nhóm biến này có mối quan hệ tương quan với biến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ mạng di động của MobiFone.
2.2.5.4 Phương trình hồi quy:
Phư ơ ng trình hồ i quy đư ợ c viế t như sau:
HL = 0,426 *TT +0,384*DVGT + 0,147*CLCG +0,133 *GC + 0,131*DVKH Với:
TT: Sựthuận tiện
DVGT: Dịch vụgiá trị gia tăng CLCG: Chất lượng cuộc gọi GC: Gía cước
DVKH: Dịch vụkhách hàng
Từ kết quả mô hình hồi quy tuyến tính, có thể thấy các biến độc lập DVGT, CLCG, GC, TT, DVKH có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách khi sử dụng dịch vụMNP của MobiFone KonTum. Cụthể:
- TT: Với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 và hệsốhồi quy chạy được bằng 0,426 có thể kết luận rằng trong điều kiện các nhân tốkhác trong mô hình không đổi, khi nhân tố TT tăng lên 1% thì sựhài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,426% và ngược lại. Đây là nhân tố có hệ số hồi quy cao nhất so với các nhân tố còn lại trong mô
hình nên có thể thấy sự hài lòng của khách hàng sẽ ảnh hưởng nhiều bởi sự thuận tiện của MobiFone.
- DVGT: Với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 và hệ số hồi quy chạy được bằng 0,384 có thể kết luận rằng trong điều kiện các nhân tố khác trong mô hình không đổi, khi nhân tố DVGT tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,384% và ngược lại.
- CLCG: Với mức ý nghĩa Sig. = 0,004< 0,05 và hệ số hồi quy chạy được bằng 0,147 có thể kết luận rằng trong điều kiện các nhân tố khác trong mô hình không đổi, khi nhân tố CLCG tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,147% và ngược lại.
- GC: Với mức ý nghĩa Sig. = 0,019 < 0,05 và hệsốhồi quy chạy được bằng 0,133 có thể kết luận rằng trong điều kiện các nhân tốkhác trong mô hình không đổi, khi nhân tố GC tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,133% và ngược lại.
- DVKH : Với mức ý nghĩa Sig. = 0,011< 0,05 và hệ số hồi quy chạy được bằng 0,131 có thể kết luận rằng trong điều kiện các nhân tố khác trong mô hình không đổi, khi nhân tố DVKH tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0,131% và ngược lại. Đây cũng là một nhân tố ảnh hưởng ít nhất đến sự hài lòng của khách hàng khi sửdụng dịch vụMNP của MobiFone.