6. Kết cấu của luận văn
2.2.4.6. Đánh giá tác động của biến định tính (biến giả) lên sự hài lịng
Nhƣ mơ hình nghiên cứu đã nêu, ta xét tác động của hai biến định tính là giới tính và độ tuổi lên sự hài lịng của khách hàng. Liệu cĩ sự khác biệt trong giới tính và độ tuổi về kết quả đánh giá sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của cơng ty điện tử LG hay khơng? Trong phần này, chúng ta sẽ làm rõ vấn đề này.
● Đối với giới tính:
Mã hĩa Nam là Z=1 và Nữ là Z=0. Đƣa tất cả sáu biến độc lập và biến giả (biến dummy) Z vào chƣơng trình SPSS để xử lý. Bảy biến này đƣa vào mục biến độc lập. Biến phụ thuộc Y1 Muc do hai long ve dich vu cũng đƣợc đƣa vào mục biến phụ thuộc. Ta cĩ kết quả sau khi chạy chƣơng trình nhƣ bảng phân tích hồi quy với biến giả giới tính ở phụ lục 9.
Phƣơng trình hồi quy:
Y1 = -0,27+ 0,105X1 + 0,084X2 + 0,210X3 + 0,322X4 + 0,098X5+ 0,189X6+ 0,052Z
Trong đĩ Xi: Cĩ ý nghĩa nhƣ phần trên γ= 0,052: Hệ số tác động của biến giả
Nhƣ vậy, nếu xét về sự hài lịng của nữ (Z=0), phƣơng trình hồi quy sẽ là: Y1 = -0,27+ 0,105X1 + 0,084X2 + 0,210X3 + 0,322X4 + 0,098X5+ 0,189X6 Nếu xét về sự hài lịng của nam (Z=1), phƣơng trình hồi quy sẽ là:
Y1 = -0,27+ 0,105X1 + 0,084X2+ 0,210X3 + 0,322X4+ 0,098X5+ 0,189X6+ 0,052
= (0,052-0,27)+ 0,105X1+ 0,084X2+ 0,210X3 + 0,322X4+ 0,098X5+ 0,189X6 Cĩ thể thấy, hai đƣờng hồi quy này song song với nhau và đƣờng hồi quy đối với nam cao hơn một đoạn là 0,052. Điều này cho thấy các khách hàng nam đánh giá về dịch vụ sửa chữa, bảo hành của cơng ty LG cao hơn khách hàng nữ. Tuy nhiên, hằng số này rất nhỏ (0,052) cho nên cĩ thể nĩi sự khác nhau này khơng lớn.
Cũng ở phụ lục 9, ta cĩ R2 hiệu chỉnh bằng 0,546 cho thấy mơ hình phù hợp. Phân tích Anova cũng cho thấy hệ số Sig rất nhỏ: mơ hình đáng tin cậy.
● Đối với độ tuổi:
Thực hiện tƣơng tự nhƣ với trƣờng hợp giới tính nhƣ trên, với giả thuyết Z=0 cho độ tuổi nhỏ hơn 30 và Z=1 cho độ tuổi lớn hơn hoặc bằng 30. Ta cĩ kết quả hồi quy tuyến tính bội với biến định tính nhƣ ở phụ lục 10.
Phƣơng trình hồi quy:
Y1 = 0,006 + 0,099X1 + 0,090X2 + 0,205X3 + 0,320X4 + 0,099X5+ + 0,194X6+(0,000)Z
Hệ số γ=0 cho thấy khi Z=1 hay Z=0 thì phƣơng trình hồi quy nhƣ nhau. Nĩi cách khác, khơng cĩ sự khác nhau về sự hài lịng của khách hàng ở các độ tuổi.
VIF lớn nhất là 1,695< 2 cho thấy khơng cĩ đa cộng tuyến trong các biến. Hệ số R2
hiệu chỉnh bằng 0,544 cho thấy mơ hình phù hợp.
Kiểm định Annova cho ta hệ số Sig rất nhỏ cho thấy mơ hình đáng tin cậy so với độ tin cậy 0,05 (mức ý nghĩa 95%).