Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 4.5 Đánh giá độ phù hợp của mô hình Model Summaryg
Model R R Square Hệ số R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin Watson 1 0,577a 0,333 0,331 0,336 2 0,662b 0,438 0,435 0,309 3 0,736c 0,542 0,537 0,279 4 0,772d 0,596 0,590 0,263 5 0,798e 0,637 0,631 0,249 6 0,823f 0,677 0,670 0,236 2,093
Dựa vào hệ số tƣơng quan R cho thấy hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình mà ngƣợc lại đƣa thêm biến vào hệ số R lại tăng lên từ 0,577 đến 0,823.
R2 điều chỉnh là 0,670 cho thấy sự tƣơng thích của mô hình với biến quan sát cực kỳ tốt, và biến hài lòng đƣợc lý giải bởi 6 nhân tố, 67% sự biến thiên của hài lòng đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố này.
Hệ số Durbin Watson bằng 2,093 (nằm trong khoảng từ 1 tới 3) nghĩa là mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy bội và không xuất hiện tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.6 Bảng phân tích phƣơng sai ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
6
Regression 34,131 6 5,688 102,342 0,000g Residual 16,286 293 ,056
Total 50,417 299
Các giá trị sig đều rất nhỏ (sig.=0,00) chứng tỏ các biến có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.7 : Bảng tóm tắt các hệ số hồi qui Coefficientsa
Mô hình Hệ số chƣa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh Kiểm định - t Mức ý nghĩa thống kê Sig. Thống kê β Độ lệch chuẩn β chuẩn hóa Dung sai VIF 6 Hằng số 0,036 0,158 0,225 0,822 Tin cậy 0,206 0,020 0,384 10,092 0,000 0,760 1,316 Đáp ứng 0,170 0,021 0,286 8,213 0,000 0,909 1,100
Hữu hình 0,220 0,023 0,364 9,630 0,000 0,773 1,294 Cảm
thông 0,125 0,016 0,270 7,997 0,000 0,967 1,034 Đảm bảo 0,154 0,025 0,212 6,087 0,000 0,911 1,097 Giá cả 0,125 0,021 0,204 5,993 0,000 0,950 1,052
a. Dependent Variable: Sự hài lòng
Cả 6 biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,0001
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, cụ thể là VIF thỏa điều kiện 1,000<VIF<3,107. Điều này chứng tỏ rằng tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mô hình chấp nhận đƣợc.
4.6 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Vì đây là một nghiên cứu thực nghiệm và để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình tác giả sử dụng thống kê t với các giá trị sig tƣơng ứng, chiều của mối quan hệ thông qua dấu của hệ số Beta ƣớc lƣợng đƣợc. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Kiểm định giả thuyết H1: Nhân tố Mức độ tin cậy có ảnh hƣởng tích cực đến
sự hài lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến TC dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến TC β = 0,206 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố mức độ tin cậy có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H1.
Kiểm định giả thuyết H2 : Mức độ đáp ứng có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài
lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DU dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến DU β = 0,170 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng
nhân tố mức độ đáp ứng có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H2.
Kiểm định giả thuyết H3: Sự đảm bảo có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng
khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DB dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến DB β = 0,154 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố sự đảm bảo có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H3.
Kiểm định giả thuyết H4: Sự cảm thông có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài
lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến CT dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến CT β = 0,125 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố sự cảm thông có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H4.
Kiểm định giả thuyết H5: Phƣơng tiện hữu hình có ảnh hƣởng tích cực đến
sự hài lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến HH dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến HH β = 0,220 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố hữu hình có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H5.
Kiểm định giả thuyết H6: Nhân tố giá có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng
khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến G dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến G β = 0,125 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố giá cả có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H6.