CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI SIÊU THỊ BIG C ĐÀ NẴNG
3.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
3.3.2. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập (các nhân tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
Yi=β0 + β1X1i+ β2 X2i + β3X3i +….+ β pX pi + ei
Các tham số quan trọng trong phân tích hồi quy đa biến gồm có:
- Giá trị Sig của kiểm định F trong phân tích phương sai ANOVA, giá trị này nhỏ hơn 0.05 thì có thể kết luận tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
- Giá trị Sig của kiểm định t nhỏ hơn 0.05 thì hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình.
- Hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inslation factor) dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Hệ số VIF của biến số nhỏ hơn 5 thì mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mô hình sự hài lòng của khách hàng đối với siêu thị Big C Đà Nẵng:
HLi = B0 + B1HHi + B2TCi + B3NVi + B4GQi + B5CSi + B6GCi + B7CVi + εi
Trong đó:
HH: Phương tiện hữu hình TC: Tin cậy
NV: Nhân viên phục vụ GQ: Giải quyết vấn đề CS: Chính sách
GC: Giá cả
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Stepwise. Các biến được ước lượng theo cả hai tiêu chuẩn lựa chọn chuyển tiệp (forward selection) và loại bỏ dần (back deletion).
Bảng 3.22: Kết quả hồi quy – Kiểm định mô hình Coefficientsa
Unstandardized Standardized Collinearity Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) 1.278 .175 7.284 .000 1
NV .553 .052 .585 10.559 .000 1.000 1.000 (Constant) .598 .199 3.008 .003
NV .465 .051 .491 9.138 .000 .915 1.093
2
CS .284 .048 .321 5.973 .000 .915 1.093
(Constant) .337 .202 1.668 .097
NV .379 .053 .401 7.096 .000 .773 1.294
CS .243 .047 .275 5.177 .000 .873 1.145
3
GQ .201 .049 .232 4.084 .000 .762 1.312
(Constant) .067 .219 .307 .759
NV .346 .054 .366 6.465 .000 .740 1.351
CS .226 .047 .255 4.853 .000 .859 1.164
GQ .189 .049 .218 3.896 .000 .757 1.322
4
GC .156 .053 .152 2.923 .004 .882 1.134
(Constant) -.149 .230 -.650 .517
NV .330 .053 .349 6.201 .000 .730 1.370
CS .188 .048 .213 3.930 .000 .788 1.270
GQ .167 .048 .193 3.450 .001 .736 1.359
GC .154 .053 .150 2.929 .004 .882 1.134
5
HH .144 .053 .147 2.734 .007 .797 1.255
(Constant) -.256 .234 -1.094 .275
NV .290 .056 .307 5.173 .000 .645 1.550
CS .181 .048 .205 3.805 .000 .784 1.276
GQ .150 .049 .174 3.079 .002 .715 1.399
GC .157 .052 .153 3.007 .003 .881 1.135
HH .125 .053 .127 2.344 .020 .772 1.296
6
TC .114 .055 .118 2.057 .041 .690 1.449
a. Dependent Variable:
Với kết quả phân tích tại biểu Coefficientsa, tất cả các giá trị Sig = p(t) tương ứng với các biến HH, TC, NV, GQ, CS, GC đều là 0.000 < 0.05. Do vậy, có thể khẳng định các biến số này có ý nghĩa trong mô hình và mô hình thực tế được thiết lập như sau:
HLi = -0.256 + 0.290NVi + 0.181CSi + 0.150GQi + 0.157GCi
+0.125HHi + 0.114TCi + εi
Ý nghĩa hệ số beta:
- β1 =0.290, Khi cảm nhận về nhân viên phục vụ tăng một cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo nhân viên phụ vụ) thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.290 cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo lòng hài lòng).
- Β2 =0.181, Khi cảm nhận về chính sách tăng một cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo chính sách) thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.181 cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo lòng hài lòng).
- β3 =0.150, Khi cảm nhận về giải quyết vấn đề tăng một cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo giải quyết vấn đề) thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.150 cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo lòng hài lòng).
- β4 =0.157, Khi cảm nhận về giá cả tăng một cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo giá cả) thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.157 cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo lòng hài lòng).
- β5 =0.125, Khi cảm nhận về phương tiện hữu hình tăng một cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo phương tiện hữu hình) thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.125 cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo lòng hài lòng).
- β6 = 0.114, Khi cảm nhận về độ tin cậy tăng một cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo độ tin cậy) thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.114 cấp độ (1 cấp độ trong 5 cấp độ của thang đo lòng hài lòng).
Bảng 3.23: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Nội dung Kết quả kiểm định
H1 Khi mối quan hệ với phương tiện hữu hình càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với siêu thị càng cao
Chấp nhận P=.000<.05
H2 Khi mối quan hệ với độ tin cậy càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với siêu thị càng cao
Chấp nhận P=.000<.05
H3 Khi mối quan hệ với nhân viên phục vụ càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với siêu thị càng cao
Chấp nhận P=.000<.05
H4 Khi mối quan hệ với giải quyết vấn đề càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với siêu thị càng cao
Chấp nhận P=.000<.05
H5 Khi mối quan hệ với chính sách càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với siêu thị càng cao
Chấp nhận P=.000<.05 H6 Khi mối quan hệ với giá cả càng tốt
thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với siêu thị càng cao
Chấp nhận P=.000<.05
-Hệ số Durbin – Watson D = 1.832. Tra bảng thống kê Durbin – Watson tìm được dU, dL với n là số biến quan sát, k là số biến độc lập. Với n=216, k=6 ta có dU=1.820, dL=1.718. Ta thấy dU=1.820 < d=1.832 < 4-dU=2.18 :không xảy ra hiện tượng tự tương quan
Hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 5. Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đế kết quả nghiên cứu của mô hình hồi quy.
Bảng 3.24: Tổng hợp mô hình
Model R R2 R2 hiệu
chỉnh
Sai số chuẩn ước lượng
Durbin- Watson
1 .585a .343 .339 .47443
2 .661b .437 .432 .44011
3 .691c .478 .471 .42475
4 .706d .498 .489 .41739
5 .718e .515 .504 .41113
6 .725f .525 .511 .40801
1.832