7. Kết cấu luận văn
4.7.1. Kiểm định mô hình
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố đã tìm ra được 04 nhân tố tác động đến
chất lượng dịch vụ cung cấp nước sạch của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của
KIWACO. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình chúng ta tiếp tục phân tích tương
quan và hồi quy.
Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một
số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo.
Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mô hình, chúng ta còn phải thực hiện một
loạt các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Giả định đầu tiên là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng
dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành. Nhìn vào biểu đồ 4.7 ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến
tính không bị vi phạm.
Hình 4.7: Đồ thị Scatterplot
Giả định tiếp theo cần xem xét là phương sai của phần dư không đổi. Để thực
hiện kiểm định này, chúng ta sẽ tính hệ số tương quan hạng Spearman của giá trị
tuyệt đối phần dư và các biến độc lập. Giá trị sig. của các hệ số tương quan với độ
tin cậy 95% cho thấy ta không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 là giá trị tuyệt đối
của phần dư độc lập với các biến độc lập. Như vậy, giả định về phương sai của sai
số không đổi không bị vi phạm. (Cao Hào Thi (2011), tài liệu chương trình Giảng
Bảng 4.16 Phương sai của phần dư không đổi Correlations NLPV SCT PTHH CLDV DTCDU Spearman's rho NLPV Correlation Coefficient 1.000 .538** .338** .542** .573** Sig. (2-tailed) . .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 SCT Correlation Coefficient .538** 1.000 .375** .543** .530** Sig. (2-tailed) .000 . .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 PTHH Correlation Coefficient .338** .375** 1.000 .375** .352** Sig. (2-tailed) .000 .000 . .000 .000 N 250 250 250 250 250 CLDV Correlation Coefficient .542** .543** .375** 1.000 .489** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 . .000 N 250 250 250 250 250
DTCDU Correlation Coefficient .573** .530** .352** .489** 1.000
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .
N 250 250 250 250 250
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn : Kết quả tính hệ số tương quan hạng Spearman (phụ lục 6).
Để dò tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư ta sẽ dùng hai công cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần
bằng 0 và độ lệch chuẩn của nó gần bằng 1 (=0.992). Nhìn vào đồ thị P-P plot biểu
diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng,
Hình 4.8: Đồ thị P-P plot
Hình 4.9: Biểu đồ Histogram
Giả định tiếp theo về tính độc lập của phần dư cũng cần được kiểm định. Ta dùng
đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định (Bảng 4.14a). Đại lượng d này có giá trị từ 0 đến 4. Trong thực tế, khi tiến hành kiểm định Durbin- Watson người ta thường áp
tương quan; nếu 0 < d <1 thì kết luận mô hình có sự tương quan dương; nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có sự tương quan âm. Từ kết quả ở bảng 4.14a ta có 1< d =2.311 < 3 như
vậy ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau và tính độc lập của phần dư đã được
bảo đảm. (Phạm Trí Cao - Vũ Minh Châu (2009), Kinh tế lượng ứng dụng, NXB Thống kê
TP. HCM)
Cuối cùng, ta sẽ xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mô hình. Ở phần phân
tích hệ số tương quan ở trên, ta đã thấy rằng giữa biến phụ thuộc có quan hệ tương
quan khá rõ với các biến độc lập nhưng ta cũng thấy được giữa các biến độc lập
cũng có tương quan với nhau. Điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mô
hình. Vì vậy, ta phải dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận
của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor -
VIF). Độ chấp nhận trong trường hợp này của năm biến trong mô hình khá cao, đều
lớn hơn 0.5 trong khi hai hệ số (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF)
không chênh lệch nhau nhiều và VIF đều < 2 (bảng 4.15). Do vậy, không có sự vi
phạm đa cộng tuyến của mô hình
Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình ở trên là không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Để đánh giá độ
phù hợp của mô hình ta sẽ dùng các công cụ như tính hệ số xác định hiệu chỉnh
Adjusted R Square, kiểm định F và kiểm định t.
Trước tiên, hệ số xác định điều chỉnh của mô hình trên là 0.417, thể hiện năm
biến độc lập trong mô hình giải thích được 41,70% biến thiên của biến phụ thuộc
chất lượng dịch vụ (bảng 4.14a).
Ở trên sau khi đánh giá giá trị R square ta biết được mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với mẫu. Tuy nhiên để có thể suy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích
phương sai. Ta có sig. của F < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết hệ số xác định
của tổng thể bằng không. Điều này có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Cuối cùng, để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến
phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk= 0 và với độ tin cậy 95% kết quả ta đều có thể bác bỏ giả thuyết H0đối
với βk . Điều này có nghĩa là tất cả các nhân tố trong phương trình đều có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ.
Vậy, phương trình hồi quy giải thích sự thay đổi của chất lượng dịch vụ có dạng:
CLDV = 0.230*SCT + 0.275*NLPV + 0.184*DTC-DU + 0.131*PTHH
Theo phương trình trên cả 04 nhân tố đều có ảnh hưởng quan trọng đến chất lượng dịch vụ. Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Beta chuẩn hóa.
Nhân tố nào có hệ số Beta càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng nhiều. Từ kết quả của phương trình trên cho thấy chất lượng dịch vụ cung cấp nước
sạch của KIWACO chịu tác động nhiều nhất bởi nhân tố năng lực phục vụ
(beta=0.275), kế đến là nhân tố sự cảm thông (beta=0.230), tiếp theo là nhân tố độ
tin cậy và khả năng đáp ứng (beta=0.184) và cuối cùng thấp nhất là Cơ sở vật
chất (beta =0.131). Từ phương trình trên cũng cho thấy, Công ty có thể tác động đến các biến trong phương trình nhằm gia tăng chất lượng dịch vụ theo hướng cải
thiện các yếu tố này.