7. KẾT CẤU LUẬN VĂN
3.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
3.4.1. Xem xét ma trận hệ số tƣơng quan (r)
Trƣớc khi phân tích hồi quy tuyến tính ta cần xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan lớn với nhau thì đó chính là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Kết quả thống kê cho thấy, giữa các thang đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng trong mô hình nghiên cứu không có mối tƣơng quan tuyến tính với nhau.
Bảng 3.14: Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các nhân tố trong mô hình
Tin cậy Đáp ứng Đảm bảo Cảm thông Phƣơng tiện hữu hình Uy tín thƣơng hiệu Giá cả cảm nhận Hài lòng Tin cậy Hệ số tƣơng quan 1 .341** .142* .042 .088 .403** .161* .454** Mức ý nghĩa (2- đuôi) .000 .035 .533 .193 .000 .016 .000 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Đáp ứng Hệ số tƣơng quan .341** 1 .221** .040 .055 .304** .351** .491** Mức ý nghĩa (2- đuôi) .000 .001 .551 .413 .000 .000 .000 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Đảm bảo Hệ số tƣơng quan .142* .221** 1 .272** .432** .204** .126 .133* Mức ý nghĩa (2- đuôi) .035 .001 .000 .000 .002 .061 .049 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Cảm thông Hệ số tƣơng quan .042 .040 .272** 1 .113 .081 .057 .152*
Mức ý nghĩa (2- đuôi) .533 .551 .000 .094 .228 .398 .024 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Phƣơng tiện hữu hình Hệ số tƣơng quan .088 .055 .432** .113 1 .208** .080 .067 Mức ý nghĩa (2- đuôi) .193 .413 .000 .094 .002 .239 .322 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Uy tín thƣơng hiệu Hệ số tƣơng quan .403** .304** .204** .081 .208** 1 .283** .579** Mức ý nghĩa (2- đuôi) .000 .000 .002 .228 .002 .000 .000 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Giá cả cảm nhận Hệ số tƣơng quan .161* .351** .126 .057 .080 .283** 1 .408** Mức ý nghĩa (2- đuôi) .016 .000 .061 .398 .239 .000 .000 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221 Hài lòng Hệ số tƣơng quan .454** .491** .133* .152* .067 .579** .408** 1 Mức ý nghĩa (2- đuôi) .000 .000 .049 .024 .322 .000 .000 Tổng 221 221 221 221 221 221 221 221
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Ngoài ra, ta có thể thấy tƣơng quan giữa biến “Sự hài lòng” có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập: (1) Tin cậy, (2) Đáp ứng; (3) Đảm bảo; (4) Cảm thông; (5) Uy tín thƣơng hiệu; (6) Giá cả (với hệ số tƣơng quan thấp nhất là 0.133; và tất cả Sig < 0.05). Vì vậy có thể đƣa các biến độc lập này vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến “Sự hài lòng”. Riêng biến “Phƣơng tiện hữu hình” có hệ số tƣơng quan với biến “Sự hài lòng” thấp là 0,067 và Sig > 0.05 do đó biến này không
thể giải thích cho sự thay đổi của biến “Sự hài lòng” nên biến “Phƣơng tiện hữu hình” sẽ không đƣợc đƣa vào mô hình.
3.4.2. Phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của chất lƣợng DV THC
Sau khi có kết quả phân tích hồi quy theo phƣơng pháp Enter lần 1, qua bảng 13, 14, 15 Phụ lục C với hệ số xác định R2 = 0.514, biến sự đảm bảo có mức ý nghĩa Sig. = 0.105 > 0.10 nên ta loại bỏ biến này. Có nghĩa biến độc lập sự đảm bảo hoàn toàn không ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc hài lòng. Vì vậy, ta loại bỏ biến sự đảm bảo ra khỏi phân tích hồi quy theo phƣơng pháp Enter.
Kết quả phân tích hồi quy theo phƣơng pháp Enter lần 2 nhƣ sau:
Bảng 3.15: Kết quả hồi quy sử dụng phƣơng pháp Enter
Biến phụ thuộc: Hài lòng
Mô hình Hệ số Beta Mức ý nghĩa VIF
Tin cậy .188 .001 1.274 Đáp ứng .247 .000 1.280 Uy tín thƣơng hiệu .369 .000 1.293 Giá cả .182 .001 1.189 Cảm thông .093 .053 1.008 R .713a R2 .508 F 44.477 R2 hiệu chỉnh .497 Mức ý nghĩa F .000a Durbin-Watson 1.861
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Từ kết quả hồi quy lần cuối cùng ta thấy cả 5 biến uy tín thƣơng hiệu, đáp ứng, tin cậy, giá cả và cảm thông là các biến giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc là sự hài lòng.
Lúc này mô hình hồi quy đƣợc giải thích theo năm biến nhƣ sau: Mô hình hồi quy tổng thể:
HL = β1TC + β2DU + β3UTTH + β4GC + β5CT
Sau khi thực hiện hồi quy với phần mềm SPSS 18.0 ta có mô hình hồi quy mẫu dự kiến nhƣ sau:
3.4.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Sau khi dùng phƣơng pháp hồi qui để nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc trong bộ dữ liệu mẫu thì chỉ có 4 biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc đó là biến tin cậy, đáp ứng, uy tín thƣơng hiệu và giá cả. Mô hình đƣợc chọn có hệ số xác định R2 = 0.508 điều này có nghĩa mô hình đã giải thích đƣợc 50,8% biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng.
3.4.3.1. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Giả thiết H0: β1 = β2 = β3= β4 = β5 = 0 Giả thiết H1: Có ít nhất 1 hệ số β khác 0
Tiến hành hồi qui đã giúp nghiên cứu về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập tin cậy, đáp ứng, cảm thông, uy tín thƣơng hiệu và giá cả nh m xem xét biến Sự hài lòng của khách hàng có liên hệ tuyến tính với tập hợp các biến độc lập hay không. Giá trị thống kê F là một kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta thấy F =44.477
với sig rất nhỏ = 0.000 < 0.05 chứng tỏ chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho r ng tất cả các hệ số hồi quy b ng 0, nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng đƣợc.
3.4.3.2. Dò tìm sự vi phạm các giả thiết cần thiết trong hồi quy tuyến tính
- Giả định liên hệ tuyến tính
Đồ thị cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đƣờng thẳng qua tung độ 0. Nhƣ vậy có thể kết luận là mô hình tuyến tính.
-Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Hình 3.7: Biểu đồ phân phối chu n phần dƣ
Dựa vào biểu đồ tần số Histogram có thể nói phân phối chu n của phần dƣ xấp xỉ chu n (Mean= 1.99E-15) và độ lệch chu n Std.Dev = 0.989 tức là gần b ng 1. Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chu n của phần dƣ không bị vi phạm.
Biểu đồ P-P plot cũng cho ta thấy các điểm quan sát không phân tán xa đƣờng thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chu n không bị vi phạm.
-Giả định về tính độc lập của sai số ( hay không có sự tương quan giữa các phần dư)
Tự tƣơng quan là sự tƣơng quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát đƣợc sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian.Có nhiều lý do dẫn đến hiện tƣợng tự tƣơng quan nhƣ các biến có ảnh hƣởng không đƣợc đƣa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, sai số trong đo lƣờng các biến… điều này cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình. Đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có thề dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau.
Kiểm định giả thiết:
Ho : hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ b ng 0 H1 : hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ khác 0
Trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin – Watson, ngƣời ta thƣờng áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tƣơng quan.
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan dƣơng.
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan âm.
Qua bảng 3.14 giá trị của Durbin-Watson là d = 1.861 nên có thể kết luận r ng mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
- Giả định không có mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Cuối cùng, trong mô hình hồi quy bội chúng ta đã giả định giữa các biến giải thích không có đa cộng tuyến tức là giữa các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyên, một thƣớc đo đƣợc sử dụng nhiều nhất là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF.
Bây giờ chúng ta kiểm tra khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập:
+ VIF <2: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến mô hình.
+ 2≤ VIF ≤ 10: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng đáng kể đến mô hình.
+ VIF > 10: Dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Nhìn vào bảng 3.14 ta thấy tất cả các giá trị VIF đều < 2: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến mô hình.
Kết luận:
Từ tất cả các kiểm định trên ta có thể thấy r ng mô hình hồi quy đƣợc lựa chọn là phù hợp. Kết quả hồi quy nhƣ sau:
HL = 0.369* UTTH + 0.247* DU + 0.188* TC + 0.182* GC + 0.093* CT
Cụ thể:
Sự hài lòng của khách hàng = 0.369* uy tín thƣơng hiệu + 0.247* sự đáp ứng + 0.188* sự tin cậy + 0.182* giá cả + 0.093* cảm thông.
3.4.4. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Sau khi phân tích EFA, 7 nhân tố đƣợc đƣa vào mô hình là: (1) Uy tín thƣơng hiệu, (2) Sự đáp ứng, (3) Giá cả, (4) Sự tin cậy, (5) Sự đảm bảo, (6) Sự cảm thông, (7) Phƣơng tiện hữu hình. Sau khi phân tích hồi quy thành phần sự đảm bảo, phƣơng tiện hữu hình bị loại ra khỏi mô hình do không đáp ứng đƣợc tiêu chu n nên các giả thuyết H3, H5 bị bác bỏ với mức ý nghĩa thống kê 5%, 10%. Các giả thuyết H1, H2, H4, H6, H7 đƣợc chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê 10%. Cụ thể:
Biến “Uy tín thƣơng hiệu có ảnh hƣởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số Beta >0 cho thấy mối quan hệ giữa "Uy tín thƣơng hiệu" và "Sự hài lòng" là mối quan hệ cùng chiều. Với các yếu tố khác không đổi. Vậy giả thuyết H6 đƣợc chấp nhận. Theo kết quả bảng thống kê mô tả thì tiêu chí “Anh/chị tiếp tục sử dụng truyền hình cáp trong thời gian tới” đƣợc khách hàng đánh giá ở mức cao nhất với điểm bình quân là 3.41. Tiêu chí “Các chƣơng trình khuyến mãi luôn hấp dẫn và trung thực” đƣợc khách hàng đánh giá ở mức thấp nhất với điểm bình quân là 2.94. Nói chung khách hàng biết về thƣơng hiệu THC nhƣng vẫn không đánh giá cao về thƣơng hiệu của THC, các chƣơng trình khuyến mãi không hấp dẫn khách hàng. Do đó, trung tâm cần đƣa ra các chƣơng trình quảng cáo, tiếp thị, khuyến mãi để thu hút khách hàng nhiều hơn.
Bảng 3.16 : Thống kê mô tả biến “Uy tín thƣơng hiệu” Tên biến Ký hiệu Tổng Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chu n Nhắc đến lĩnh vực truyền hình trả tiền, Anh/chị nghĩ ngay đến truyền hình cáp đầu tiên. UTTH1 221 2 5 3.29 .790 Các chƣơng trình khuyến mãi luôn hấp dẫn và trung thực.
UTTH2 221 2 4 2.94 .619 Anh/chị tiếp tục sử
dụng truyền hình cáp trong thời gian tới.
UTTH3 221 2 5 3.41 .645 Anh/chị sẽ giới thiệu
truyền hình cáp cho bạn bè, ngƣời quen.
UTTH4 221 2 5 3.35 .604
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Biến "Sự đáp ứng" có hệ số Beta = 0.247 với mức ý nghĩa <0.05 là biến số có hệ số hồi quy lớn thứ hai, khi tăng mức độ của đáp ứng lên 1 đơn vị (theo thang đo Likert) thì mức độ hài lòng của khách hàng tăng thêm 0.247 đơn vị. Hệ số này cho thấy khi khách hàng đƣợc đáp ứng càng tốt, luôn nhận đƣợc sự quan tâm và hỗ trợ của trung tâm THC thì sẽ làm mức độ hài lòng của khách hàng càng cao. Vậy giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận. Theo kết quả bảng thống kê mô tả thì đa số khách hàng đánh giá khả năng đáp ứng của trung tâm ở mức độ trung bình, không có tiêu chí nào bị khách hàng đánh giá dƣới mức độ trung bình. Tiêu chí “Trung tâm cung cấp dịch vụ nhanh chóng, kịp thời cho Anh/chị” đƣợc khách hàng đánh giá ở mức cao nhất với điểm bình quân là 3.48. Tiêu chí “Khi Anh/chị gọi đến yêu cầu đƣợc hỗ trợ về kỹ thuật, nhân viên của trung tâm sẽ thông báo cho Anh/chị biết thời gian nào thì họ sẽ đến sửa chữa” đƣợc khách hàng đánh giá ở mức thấp nhất với điểm bình quân là 3.20. Nhìn chung, khả năng đáp ứng của trung tâm đối với khách hàng chƣa cao. Một số khách hàng khi đƣợc hỏi về khả năng đáp ứng của nhân viên trung tâm, khách hàng đều trả lời r ng nhân viên chăm sóc khách hàng và nhân viên kỹ thuật không đồng nhất về thời gian. Ngoài ra trung tâm cần giải quyết cho khách một cách nhanh chóng khi có lƣợng khách lớn đến với Trung tâm.
Bảng 3.17: Thống kê mô tả biến “Đáp ứng” Tên biến Ký hiệu Tổng Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chu n Trung tâm cung cấp dịch
vụ nhanh chóng, kịp thời cho Anh/chị.
DU2 221 2 5 3.48 .685 Khi Anh/chị gọi đến,
nhân viên trung tâm luôn sẵn lòng giải quyết các yêu cầu một cách nhanh chóng.
DU3 221 2 5 3.26 .670
Khi Anh/chị gọi đến yêu cầu đƣợc hỗ trợ về kỹ thuật, nhân viên của trung tâm sẽ thông báo cho Anh/chị biết thời gian nào thì họ sẽ đến sửa chữa
DU4 221 2 5 3.20 .698
Trung tâm luôn có sự sắp xếp giao dịch và không để khách hàng chờ lâu khi có nhiều ngƣời đến giao dịch cùng lúc.
DU5 221 2 5 3.38 .713
Truyền hình cáp có nhiều kênh và chƣơng trình đáp ứng nhu cầu sử dụng của Anh/chị.
DU6 221 2 5 3.25 .713
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Biến "Sự tin cậy" có hệ số Beta = 0.188 với mức ý nghĩa <0.05 là biến số có hệ số hồi quy lớn thứ ba, khi tăng mức độ của sự tin cậy lên 1 đơn vị (theo thang đo Likert) thì mức độ hài lòng của khách hàng tăng thêm 0.188 đơn vị. Hệ số này cho thấy độ tin cậy có tác động thuận chiều tới sự hài lòng của khách hàng. Vậy giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận. Theo kết quả bảng thống kê mô tả tiêu chí “Truyền hình cáp Khánh Hòa có thƣơng hiệu trong lĩnh vực truyền hình trả tiền” đƣợc khách hàng đánh giá ở mức cao nhất với điểm bình quân là 3.71, còn tiêu chí “Chất lƣợng truyền hình cáp luôn ổn định ngay cả trong điều kiện thời tiết xấu” đƣợc khách hàng đánh giá thấp nhất với điểm bình quân là 2.73. Kết quả này cho thấy trung tâm cần khắc phục chất lƣợng truyền hình trong điều kiện thời tiết xấu để đảm bảo sự tin tƣởng cho khách hàng.
Bảng 3.18: Thống kê mô tả biến “Tin cậy” Tên biến Ký hiệu Tổng Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất