CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
4.4.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện thông qua 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 là phân tích hồi quy bội với với 3 biến độc lập bao gồm: chất lượng trải nghiệm dịch vụ (SE), giá trị cảm nhận (PV), cảm xúc (EM) và biến phụ thuộc là sự hài lòng (SAT).
Giai đoạn 2 là phân tích hồi quy đơn với biến độc lập là sự hài lòng (SAT) và biến phụ thuộc là xu hướng hành vi tiêu dùng (BI). Dưới đây là kết quả thống kê mô tả của các biến được đưa vào 2 mô hình hồi quy này:
Bảng 4. 4: Thống kê mô tả các biến phân tích hồi quy
Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu
Sự hài lòng 3,7871 0,54566 202
Chất lượng trải nghiệm DV 3,6708 0,54742 202
Cảm xúc 4,1869 0,61645 202
Giá trị cảm nhận 3,6436 0,54161 202
Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu Xu hướng
hành vi tiêu dùng 3,8535 0,71091 202
Sự hài lòng 3,7871 0,54566 202
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018) Trong đó, giá trị của các biến độc lập được tính toán dựa trên giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần. Giá trị của biến phụ thuộc cũng được tính toán dựa trên giá trị trung bình của các biến quan sát về sự hài lòng của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy của 2 mô hình như sau:
Kết quả cho thấy mô hình hồi quy bội đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.395 có nghĩa là 3 biến độc lập trên bao gồm Chất lượng trải nghiệm dịch vụ, Giá trị cảm nhận, và Cảm xúc giải thích được khoảng 39,5% sự biến thiên của biến Sự hài lòng. Còn lại 60,5% sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích bằng các yếu tố khác không có trong mô hình hồi quy.
Bảng 4. 5: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy bội Mô hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương
pháp 1
Giá trị cảm nhận Cảm xúc Chất lượng trải nghiệm dịch vụ
Enter Biến phụ thuộc: Sự hài lòng
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán Durbin- Watson
1 0,635a 0,404 0,395 0,42458 0,888
a. Biến dự đoán: (Hằng số), Giá trị cảm nhận, Cảm xúc, Chất lượng trải nghiệm dịch vụ
b. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018) Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đơn đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.401 có nghĩa là 40,1% sự biến thiên của biến Xu hướng hành vi tiêu dùng được giải thích bởi sự biến thiên của biến Sự hài lòng.
Còn lại 59,9% sự biến thiên của Xu hướng hành vi tiêu dùng được giải thích bằng các yếu tố khác không có trong mô hình hồi quy.
Bảng 4. 6: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đơn Mô hình R R2 R2hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 0,636a 0,404 0,401 0,55014 1,593
a. Biến dự đoán: (Hằng số), Sự hài lòng
b. Biến phụ thuộc: Xu hướng hành vi tiêu dùng
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018) Dựa vào giá trị sig (sig. = 0.000) < 0.05 trên bảng phân tích ANOVA, ta có thể kết luận được cả 2 mô hình hồi quy này đều có ý nghĩa. Hay nói một cách khác, có ít nhất 1 trong 3 biến độc lập tác động lên biến sự hài lòng và có sự tác động của biến Sự hài lòng lên biến Xu hướng hành vi tiêu dùng.
Bảng 4. 7: Phân tích phương sai hồi quy ANOVAa
Mô hình Tổng các
bình phương df Bình phương
trung bình F Sig.
1
Phần hồi
quy 24,153 3 8,051 44,659 0,000b
Phần dư 35,694 198 0,180
Tổng
cộng 59,847 201
a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng
b. Biến dự đoán: (Hằng số), Giá trị cảm nhận, Cảm xúc, Chất lượng trải nghiệm dịch vụ
ANOVAa Mô hình
Tổng các
bình phương df
Bình phương
trung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 41,051 1 41,051 135,635 0,000b
Phần dư 60,532 200 0,303
Tổng cộng 101,583 201
a. Biến phụ thuộc: Xu hướng hành vi tiêu dùng b. Biến dự đoán: (Hằng số), Sự hài lòng
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018)
Bảng 4. 8: Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter - hồi quy bội
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung
sai VIF
1
Hằng số 0,547 0,301 1,819 0,070
Chất lượng trải nghiệm
dịch vụ
0,239 0,057 0,240 4,182 0,000 0,916 1,092 Cảm xúc 0,416 0,051 0,470 8,175 0,000 0,911 1,097
Giá trị
cảm nhận 0,170 0,056 0,169 3,032 0,003 0,969 1,032 (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018) Dựa trên bảng kết quả nêu trên, nếu giá trị sig. của nhân tố nào < 0.05 thì biến độc lập đó có sự tác động đến biến phụ thuộc sự hài lòng với mức ý nghĩa là 95%. Có thể thấy rõ từ bảng hệ số hồi quy, cả 3 nhân tố chất lượng trải nghiệm dịch vụ, giá trị cảm nhận và cảm xúc đều thỏa mãn điều kiện nếu trên. Điều đó có nghĩa là cả 3 biến độc lập trong mô hình hồi quy bội này đều có tác động đến biến phụ thuộc là sự hài lòng.
Bảng 4. 9: Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter - hồi quy đơn
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung
sai VIF 1
Hằng số 0,717 0,272 2,635 0,009
Sự hài
lòng 0,828 0,071 0,636 11,646 0,000 1,000 1,000 a. Biến phụ thuộc: Xu hướng hành vi tiêu dùng
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018) Từ bảng hệ số hồi quy ta cũng thấy được, sự hài lòng có tác động đến biến phụ thuộc là xu hướng hành vi tiêu dùng.
Hình 4. 1: Kết quả phân tích hồi quy (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2018)
Mối quan hệ giữa các biến trong mô hình được thể hiện thông qua 2 phương trình hồi quy tuyến tính sau:
(1) Sự hài lòng = 0,239 x Chất lượng trải nghiệm dịch vụ + 0,170 x Giá trị cảm nhận + 0,416 x Cảm xúc + e (Giá trị sig của hằng số = 0,07 >
0,05 nên không được đưa vào phương trình hồi quy)
(2) Xu hướng hành vi tiêu dùng = 0,717 + 0,828 x Sự hài lòng + e Kết luận: Cảm xúc (β = 0.47) chính là nhân tố có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng nữ giới sử dụng dịch vụ spa. Khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn nếu như cảm xúc mà họ cảm nhận được sau khi sử dụng dịch vụ là tích cực hơn. Tiếp theo đó là chất lượng trải nghiệm dịch vụ (β = 0.24) và cuối cùng là giá trị cảm nhận (β = 0.169). Điều này có nghĩa là sự hài lòng của khách hàng cũng chịu sự tác động của chất lượng trải nghiệm mà họ có được tại cơ sở spa. Giá trị cảm nhận chính là yếu tố tác động yếu nhất đối với sự hài lòng của khách hàng, tuy
CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM
DV (SE)
GIÁ TRỊ CẢM NHẬN (PV)
CẢM XÚC (EM)
SỰ HÀI LÒNG (SAT)
β= 0,240 Sig. = 0.00
β= 0,169 Sig. = 0.003
β= 0,470 Sig. = 0.00
XU HƯỚNG HÀNH VI
TIÊU DÙNG
(BI) β= 0,636
Sig. = 0.00
nhiên vai trò của yếu tố này trong việc đánh giá sự hài lòng là khá cao. Sự hài lòng của khách hàng cũng có tác động rất lớn đến xu hướng hành vi tiêu dùng dịch vụ spa của họ (β = 0.636). Họ sẽ không có xu hướng hành vi tiêu dùng dịch vụ này nếu như đánh giá của họ về sự hài lòng bản thân không cao. Những phân tích ở trên sẽ là tiền đề quan trọng cho việc đưa ra những hàm ý về mặt quản lí và marketing cho các nhà quản lý trong ngành dịch vụ spa. Đây sẽ là nội dung cuối cùng được trình bày trong nghiên cứu này.