Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của công ty Mỹ Đức được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter.
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
Y = β0 + β1X1+ β2X2 + β3X3 +β4X4
Trong đó: Y: Sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ X1: Yếu tố Nguồn lực thực hiện
X2: Yếu tố Hoạt động bảo trì, bảo dưỡng X3: Yếu tố Hoạt động hỗ trợ bán hàng X4: Yếu tố Sự tin cậy
βi: Hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập Xi
2.3.3.4.4 Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.10 : Bảng tóm tắt mô hình hồi quy Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
Số liệu thống kê thay đổi Mức thay đổi R2 Mức thay đổi F df1 df2 Mức thay đổi Sig. F 1 .800a .640 .625 .27736 .640 42.200 4 95 .000 2.044
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), Nguồn lực thực hiện, Chế độ bảo trì & bảo dưỡng, Hỗ trợ bán hàng, Sự tin cậy
b. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng với chất lượng dịch vụ
Giá trị R2 điều chỉnh = 0,625 cho thấy độ phù hợp của mô hình là 62.5%, nghĩa là 4 biến độc lập trên giải thích được 62.5% biến động của biến độc lập, còn lại là ảnh hưởng của các yếu tố ngoài mô hình.
2.3.3.4.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan, tức là có hay không mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Giả thiết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = 0.
Bảng 2.11: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 12.986 4 3.246 42.200 .000a
Số dư 7.308 95 .077
Tổng 20.294 99
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), Nguồn lực thực hiện, Chế độ bảo trì&bảo dưỡng, Hỗ trợ bán hàng, Sự tin cậy
b. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng với chất lượng dịch vụ
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy Sig = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0, cũng có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
2.3.3.4.6 Kiểm định các hệ số tương quan của mô hình hồi quy
Bảng 2.12: Kiểm định các hệ số tương quan của mô hình hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy chuẩn hoá
t Sig.
Đo lường đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) 2.154 .318 6.772 .000 Sự tin cậy .192 .045 .313 4.244 .000 .698 1.433 Hỗ trợ bán hàng .038 .046 .056 .812 .419 .787 1.271 Chế độ bảo trì, bảo dưỡng .185 .034 .354 5.454 .000 .902 1.109 Nguồn lực thực hiện .257 .049 .375 5.213 .000 .732 1.367
a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng với chất lượng dịch vụ
Kiểm định t với độ tin cậy 95% cho thấy có 3 biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, đó là các biến Sự tin cậy, Hoạt động bảo trì, bảo dưỡng và Nguồn lực thực hiện. Mức giá trị Sig của 3 nhân tố đó <0.05 chứng tỏ 3 biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Riêng biến độc lập Hỗ trợ bán hàng có giá trị Sig thu được là 0,419 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05 do đó biến bị loại khỏi mô hình hồi quy do không có ý nghĩa thống kê.