- Sử dụng năng lượng tái tạ ọ
4.2.4.2.Phân tích hồi quy
1. ðộ tin cậy và Chất lượng ñ iện 2 Cơ sở vật chất
4.2.4.2.Phân tích hồi quy
Các biến TINCAYCHATLUONG- ðộ tin cậy và chất lượng ñiện; CSVC- Cơ sở vật chất; THUANTIEN- Sự thuận tiện; PHUCVU- Năng lực phục vụ và DONGCAM- Sự ñồng cảm là các biến ñộc lập ñược ñưa vào phân tích hồi quy, phương pháp ñưa tất cả các biến vào một lượt (Enter). Biến phụ thuộc của mô hình hồi quy là biến HAILONG- Sự hài lòng của khách hàng doanh nghiệp ñược rút ra từ kết quả phân tích nhân tố.
ðộ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽñược ñánh giá thông qua hệ số R2 ñiều chỉnh từ R2, R2 ñiều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến ñược thêm vào phương trình, nó là thước ño sự phù hợp ñược sử dụng cho tình
huống hồi quy tuyến tính ña biến vì nó không phụ thuộc vào ñộ lệch phóng ñại của R2.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số xác ñịnh R2 = 0,714 và hệ số R2 ñiều chỉnh = 0,708, nghĩa là sự phù hợp của mô hình là 70,8% hay mô hình ñã giải thích ñược 70,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng, 29,2% còn lại do các yếu tố ngoài mô hình giải thích. Như vậy, kết quả của dữ liệu thu thập ñược giải thích khá tốt cho mô hình.
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy của mô hình
Mô hình R R2 R2 ñiều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson 1 0,845a
0,714 0,708 0,540 1,843
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu ñiều tra thực tế, tháng 5/2012)
Hệ số Durbin-Watson ñạt 1,843 (1< Durbin-Watson < 3) do ñó trong mô hình không có sự tương quan giữa các phần dư. Như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Kiểm ñịnh F sử dụng trong phân tích phương sai là phép kiểm ñịnh giả thuyết về ñộ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm ñịnh F xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (sự hài lòng khách hàng) với toàn bộ tập hợp của các biến ñộc lập. Giả thuyết Ho là β1=β2=β3=β4=β5=0
Kết quả phân tích phương sai Anova cho thấy giá trị kiểm ñịnh F = 114,433 với Sig. = 0,000<0,005 vậy nên giả thuyết Ho bị bác bỏ ñưa ñến kết luận là các biểu hiện trong mô hình có thể giải thích ñược biến thiên của sự hài lòng khách hàng với mức ý nghĩa 5%, do ñó tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến HAILONG với ít nhất một trong các biến TINCAYCHATLUONG, CSVC, THUANTIEN, PHUCVU, DONGCAM, nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với bộ dữ liệu thu thập ñược.
Bảng 4.8. Bảng phân tích phương sai ANOVA Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Sig. Hồi quy 167,115 5 33,423 114,433 .000a Residual 66,885 229 0,292 1 Tổng 234,000 234 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu ñiều tra thực tế, tháng 5/2012)
ðồ thị phân tán Scatterplot (Phụ lục 8) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh ñường ñi qua tung ñộ 0 chứ không tạo nên hình dạng nàọ Như vậy, phương sai của phần dư của mô hình hồi quy không ñổị
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mô hình không ñúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không ñủ nhiều ñể phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau ñể ñảm bảo tính xác ñáng của kiểm ñịnh (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu ñồ tần số Histogram ñể khảo sát phân phối của phần dư. Kết quả phân tích (Phụ lục 8) cho thấy giá trị Mean rất nhỏ (gần bằng 0) và ñộ lệch chuẩn Std. Deviation = 0,989 xấp xỉ 1 như vậy phần dư có phân phối gần như phân phối chuẩn. Giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bộị Bảng 4.9. Tóm tắt các hệ số hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ sốñã chuẩn hóa Thống kê ña cộng tuyến Mô hình B Sai số chuẩn Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) -4.797E-17 0,035 0,000 1,000 TINCAYCHATLUONG 0,654 0,35 0,654 18,509 0,000 0,572 1,747 CSVC 0,161 0,035 0,161 4,545 0,000 0,974 1,026 THUANTIEN 0,372 0,035 0,372 10,517 0,000 0,862 1,160 PHUCVU 0,343 0,035 0,343 9,713 0,000 0,882 1,133 1 DONGCAM 0,070 0,035 0,070 1,993 0,047 0,995 1,004
Hiện tượng ña cộng tuyến giữa các biến ñộc lập có ảnh hưởng không ñáng kể vì ñộ chấp nhận Tolerance lớn và giá trị hệ số phóng ñại phương sai (VIF) thấp nhỏ hơn 10.
Phương trình hồi quy có dạng như sau:
HAILONG= 0,654*TINCAYCHATLUONG + 0,161*CSVC + 0,372*THUANTIEN + 0,343*PHUCVU + 0,070*DONGCAM
Theo phương trình hồi quy này thì cả 5 nhân tố trong mô hình ñều có ảnh hưởng dương ñến sự hài lòng của khách hàng, tức là có mối quan hệñồng biến với sự hài lòng của khách hàng. Các biến trong mô hình ñều có mức ý nghĩa sig < 0,05 nên các biến này ñều ñạt tiêu chuẩn chấp nhận và mô hình sử dụng là phù hợp.