CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kiểm định các mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Trong Chương 2 đã đề cập, mô hình chia thành 2 mô hình nhỏ và như vậy phân tích tương quan và hồi quy bội cũng được tiến hành trên 2 mô hình.
Phân tích tương quan: Được kiểm định trước khi phân tích hồi quy bội, hệ số tương quan nhằm mục tiêu đo lường mối quan hệ giữa hai biến định lượng. Thông thường chúng ta thường sử dụng hệ số tương quan Pearson (r) để lượng hóa mức độ chặc chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lƣợng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy ( Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích hồi quy: Sau khi xác định mối liên hệ giữa các biến định lƣợng, để dự đoán mức độ của các biến phụ thuộc ( với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phương pháp sử
dụng trong phân tích hồi quy bội là phương pháp Enter, đây là phương pháp mặc định trong SPSS 20.0.
4.5.1. Kiểm định mối liên hệ giữa các yếu tố thành phần đến giá trị cảm nhận dịch vụ 4.5.1.1. Phân tích tương quan giữa các yếu tố thành phần đến giá trị cảm nhận
Phân tích tương quan mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình 1 gồm 5 biến:n clcn, pucx, gctt, gchv, dtdv với biến phụ thuộc gtcn. Kết quả cho thấy ở Bảng 4.5, biến phụ thuộc giá trị cảm nhận (gtcn) đều có tương quan chặc chẽ với 5 biến độc lập, với mức ý nghĩ nhỏ hơn 0.05, trong đó Chất lượng cảm nhận (clcn) có tương quan cao nhất đối với giá trị cảm nhận (gtcn) và biến Danh tiếng dịch vụ có tương quan thấp nhất với Giá trị cảm nhận (gtcn). Như vậy 6 biến này đều phù hợp trong phân tích hồi quy bội ở bước tiếp theo.
Bảng 4.9 : Hệ số tương quan giữa các yếu tố thành phần đến giá trị cảm nhận dịch vụ
clcn pucx gctt gchv dtdv gtcn
clcn Tương quan Pearson 1.000 .579 .459 .398 -.015 .621
Sig. .000 .000 .000 .413 .000
pucx Tương quan Pearson .579 1.000 .467 .315 .084 .544
Sig. .000 .000 .000 .101 .000
gctt Tương quan Pearson .459 .467 1.000 .353 .302 .479
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
gchv Tương quan Pearson .398 .315 .353 1.000 .367 .471
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
dtdv Tương quan Pearson -.015 .084 .302 .367 1.000 .127
Sig. .413 .101 .000 .000 .027
gtcn Tương quan Pearson .621 .544 .479 .471 .127 1.000
Sig. .000 .000 .000 .000 .027
Nguồn: Tác giả tổng hợp
4.5.1.2. Phân tích hồi quy giữa các yếu tố thành phần đến giá trị cảm nhận
Trong phân tích hồi quy, sử dụng phương pháp mặc định là phương pháp Enter, mô hình gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
Bảng 4.10 : Kết quả hệ số xác định mô hình 1
Mô hình R
R hiệu chỉnh
R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn dự đoán
Durbin- Watson
1 .707a .500 .489 .46776 1.618
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.11 : Kiểm định ANOVA mô hình 1
Mô hình
Tổng bình phương df
Bình phương
trung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 49.044 5 9.809 44.831 .000b
Phần dƣ 49.011 224 .219
Tống 98.055 229
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.12 : Kết quả phân tích hồi quy mô hình 1
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B
Sai số chuẩn Beta
Dung
sai VIF
1 Hằng số .695 .254 2.740 .007
clcn .307 .057 .346 5.424 .000 .547 1.828
pucx .184 .054 .205 3.388 .001 .611 1.636
gctt .161 .063 .150 2.545 .012 .646 1.548
gchv .220 .057 .220 3.882 .000 .697 1.436
dtdv -.010 .052 -.011 -.196 .845 .763 1.311
a. Biến phụ thuộc: gtcn
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.489. Nhƣ vậy, có khoảng 48.9% sự biến thiên của Giá trị cảm nhận đƣợc giải thích bởi 5 biến độc lập trong mô hình (có tính đến kích cỡ mẫu và số lƣợng biến độc lập trong mô hình), còn lại 51.1% Giá trị cảm nhận đƣợc giải thích bởi các yếu tố khác.
Phân tích phương sai ANOVA (Bảng 4.11) nhằm kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, có kết quả F = 44.831 với mức ý nghĩa 0.000<0.5 (Bác bỏ giả thuyết Ho: Tất cả các hệ số hồi quy bằng 0), nhƣ vậy mô hình hồi quy là phù hợp với tập dữ liệu thu đƣợc và có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Xem xét bảng trọng số hồi quy ở Bảng 4.12, cho thấy đƣợc tất cả các biến độc lập đều có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc (gtcn) và đạt đƣợc ý nghĩa thống kê (cả 4 biến đều đạt sig< 0,05). Riêng biến Danh tiếng dịch vụ (dtdv) với mức ý ngĩa Sig
= 0.845>0.05, nhƣ vậy biến Danh tiếng dịch vụ (dtdv) không tác động đến Giá trị cảm nhận trong mẫu nghiên cứu này. So sánh mức độ tác động của 4 biến clcn, pucx, gctt, gchv đến biến phụ thuộc ta thấy tác động mạnh nhất là biến Chất lƣợng cảm nhận (clcn) với = 0,346, thứ hai là biến Giá cả hành vi (gchv) với 0,220, thứ 3 là biến Phản ứng cảm xúc (pucx) với 0,205 và cuối cùng là biến Giá cả tiền tệ (gctt) với 0,150.
4.5.2. Kiểm định mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận và sự hài lòng của của khách hàng đến ý định hành vi
4.5.2.1. Phân tích tương quan giữa các yếu tố thành phần đến ý định hành vi
Phân tích tương quan mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình 2 gồm 2 biến:
gtcn, hldv với biến phụ thuộc ydhv. Kết quả cho thấy ở Bảng 4.6, biến phụ thuộc Ý định hành vi (ydhv) đều có tương quan với các biên độc lập gtcn, hldv với mức tương quan lần lượt là 0.587; 0.522 tại mức ý nghĩa 0.000<0.05. Nhƣ vậy mô hình 2 là phù hợp trong phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
Bảng 4.13 : Kết quả tương quan giữa các yếu tố thành phầm đến ý định hành vi
gtcn hldv ydhv
gtcn Tương quan
Pearson
1.000 .370 .587
Sig. .000 .000
hldv Tương quan
Pearson
.370 1.000 .522
Sig. .000 .000
ydhv Tương quan
Pearson
.587 .522 1.000
Sig. .000 .000
Nguồn: Tác giả tổng hợp
4.5.2.2. Phân tích hồi quy giữa các giá trị cảm nhận và sự hài lòng của khách hàng đến ý định hành vi
Trong mô hình 2 gồm 2 biến độc lập gtcn, hldv và 1 biến phụ thuộc ydhv đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy sau khi phân tích tương quan.
Bảng 4.14 : Kết quả hệ số xác định mô hình 2
Mô hình R
R hiệu chỉnh
R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn
dự đoán Durbin-Watson
2 .673a .453 .448 .53647 1.969
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.15 : Kiểm định ANOVA mô hình 2
Mô hình
Tổng bình
phương df
Bình phương
trung bình F Sig.
2 Phần hồi quy 54.010 2 27.005 93.830 .000b
Phần dƣ 65.332 227 .288
Tổng 119.341 229
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.16 : Kết quả phân tích hồi quy mô hình 2
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF
1 Hằng số .275 .247 1.113 .267
gtcn .504 .058 .457 8.648 .000 .863 1.158
hldv .391 .059 .353 6.674 .000 .863 1.158
a. Biến phụ thuộc: ydhv
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.448. Nhƣ vậy, có khoảng 44.8% sự biến thiên của Ý định hành vi đƣợc giải thích bởi 2 biến trong mô hình 2 (có tính đến kích cỡ mẫu và số lƣợng biến độc lập trong mô hình), còn lại 55.2% Ý định hành vi đƣợc giải thích bởi các yếu tố khác.
Phân tích phương sai ANOVA (Bảng 4.15) nhằm kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, có kết quả F = 93.830 với mức ý nghĩa 0.000<0.5 (Bác bỏ giả thuyết Ho: Tất cả các hệ số hồi quy bằng 0), nhƣ vậy mô hình hồi quy là phù hợp với tập dữ liệu thu đƣợc và có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Xem xét bảng trọng số hồi quy ở Bảng 4.16, cho thấy đƣợc tất cả các biến độc lập đều có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc (ydhv) và đạt đƣợc ý nghĩa thống kê (cả 2 biến đều đạt sig< 0,05). So sánh mức độ tác động của 2 biến gtcn, hldv đến biến phụ thuộc ydhv ta thấy tác động mạnh nhất là biến Giá trị cảm nhận (gtcn) với
= 0,457, và cuối cùng là Sự hài long của khánh hàng (hldv) với 0,353.