- Quan điểm lãnh đạo của doanh nghiệp Theo quan điểm quản trị chất
2.2.7Phân tích hồi quy (Regression)
Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập. Thực hiện phân tích hồi quy đa biến nhằm xem xét cụ thể từng biến độc lập: phƣơng tiện hữu hình, sự tin cậy, khả năng phản ứng, sự đảm bảo, sự đồng cảm đến sự hài lòng (biến phụ thuộc) của khách hàng nhƣ thế nào.
Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến diễn tả sự hài lòng là:
Sự hài lòng = B0 + B1 * Phƣơng tiện hữu hình + B2 * Sự tin cậy + B3 * Sự đáp ứng + B4 * Sự đảm bảo + B5 * Sự đồng cảm
Trong đó:
- B0, B1, B2, B3, B4, B5: là hệ số hồi quy riêng phần
- Phƣơng tiện hữu hình, sự tin cậy, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự đồng cảm: biến độc lập
67
Hệ số tƣơng quan R2 điều chỉnh (Ajusted R square) = 0,503. Điều này nói lên rằng khoảng 50,3% độ biến thiên về sự hài lòng đƣợc giải thích bởi 5 biến độc lập trên, còn lại 49,7% đƣợc giải thích do các biến khác tác động. Trong đó có 3 biến có ý nghĩa về mặt thống kê.
Phƣơng trình hồi quy tốt nhất về sự hài lòng của khách hàng:
Sự hài lòng = 0,16 * Sự tin cậy + 0,18 * Sự đáp ứng + 0,39* Sự đồng cảm
Theo phƣơng trình hồi quy ở trên cho thấy Sự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Sự tin cậy, sự đáp ứng và sự đồng cảm.
Trong đó nhân tố Sự đồng cảm có ảnh hƣởng nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng có hệ số là 0,39. Tiếp theo là nhân tố Sự đáp ứng có hệ số là 0,16 và nhân tố Sự tin cậy có hệ số là 0,16.
Qua kết quả ta có thể thấy, cả 5 yếu tố đều quan trọng. Nhƣng 2 yếu tố Phƣơng tiện hữu hình và Sự đảm bảo đƣợc khách hàng coi là điều đƣơng nhiên khách sạn phải cung cấp tốt. Hai yếu tố này không tạo ra sự hài lòng của khách hàng mà sự hài lòng đƣợc tác động bởi 3 yếu tố còn lại.
Các hệ số Beta chuẩn hóa đều > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với Sự hài lòng khách hàng. Kết quả kiểm định giá trị thống kê, với giá trị sig. = 0,000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng đƣợc. (Phụ lục 5)
Kết quả kiểm định mô hình hồi quy cho thấy hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra vì hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF – Variance Inflation Factor) của các biến trong mô hình đều rất thấp, từ 1,598 đến 2,491 nhỏ hơn 10.
68
Bảng 2.5 Kết quả phân tích hồi quy
Model Summary
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
.503 .53905