Trong ph n phân tích h i quy c a hai mô hình trên, chúng ta có tr th ng kê F v i m c ý ngh a quan sát Sig. đ u = 0. i u này cho th y gi thuy t H0 b bác b c hai mô hình. Chúng ta có th k t lu n là c hai mô hình đ u phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c.
M t khác, giá tr R2 đi u ch nh là th c đo s phù h p đ c s d ng cho tình hu ng h i quy tuy n tính đa bi n. Vì v y, mô hình nào có R2 đi u ch nh càng l n thì m c đ phù h p c a mô hình đó càng cao. Trong ph n phân tích h i quy trên, mô hình SERVPERF có R2 đi u ch nh b ng 0,289 nh h n R2 đi u ch nh c a mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003) là 0,408, nên mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003) dùng đ
gi i thích s th a mãn c a khách hàng v ch t l ng d ch v siêu th t t h n mô hình SERVPERF t i th tr ng Vi t Nam. K t qu là gi thuy t H3 b lo i và mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003) đ c ch n
đ gi i thích s th a mãn c a khách hàng v ch t l ng d ch v siêu th .
Mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003), v i R2 đi u ch nh b ng 0,408, cho th y 40,80% s th a mãn c a khách hàng v ch t l ng d ch v siêu th đ c gi i thích b i thành ph n hàng hóa, thành ph n tr ng bày và thành ph n an toàn.
4.5. Gi i thích các y u t nh h ng đ n s th a mãn c a khách hàng đ i v i ch t l ng d ch v siêu th t i Tp H Chí Minh
4.5. Gi i thích các y u t nh h ng đ n s th a mãn c a khách hàng đ i v i ch t l ng d ch v siêu th t i Tp H Chí Minh mãn c a khách hàng trên ch t l ng d ch v siêu th đ c t o thành b i ba thành ph n: thành ph n hàng hóa, thành ph n tr ng bày và thành ph n an toàn.