6. Cấu trúc đề tà i
2.3.5.1.Kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến
Trong phần này, tác giã sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 thành phần chất lượng dịch vụ phân phối và sự hài lòng của khách hàng. Các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05, do đó chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong các những mối quan hệ này tất cả đều cùng chiều trừ mối tương quan giữa thành phần phương tiện hữu hình và sự hài lòng của khách hàng, điều này cho thấy rằng có tương quan giữa các thành phần chất lượng dịch vụ nhưng không có sự tương quan giữa thành phần phương tiện hữu hình với sự hài lòng của khách hàng.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình giữa các thành phần chất lượng dịch vụ phân phối sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội, 6 thành phần chất lượng dịch vụ là biến độc lập và sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.
Đánh giá chung DV = β0 + β1 * sản phẩm + β2 * phương tiện hữu hình + β3 * tính đáp ứng + β4 * năng lực phục vụ + β5 * tính tin cậy + β6 * dịch vụ hỗ trợ. Với β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy riêng phần.
Với giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0, kết quả phân tích hồi qui có hệ số xác định R2 là 0.649, như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp (0 < R2 ≤ 1), nói lên mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp đến mức 64.9%. Ngoài ra kết quả cũng
cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.639 nhỏ hơn R2 và dùng nó để
đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng
mức độ phù hợp của mô hình. R2 điều chỉnh là 0.639 nghĩa là mức độ phù hợp của
mô hình là 63.9% hay 63.9% là biến thiên của sự hài lòng được giải thích bởi quan hệ tuyến tính với 6 biến độc lập nói trên, còn lại là 36.1% biến thiên do ảnh hưởng bởi các yếu tố khác chưa được giải thích trong mô hình. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mô hình đạt kết quả giải thích khá tốt và bát bỏ giả thuyết H0.
Bảng 2.13: Bảng tóm tắt các hệ số về mức độ phù hợp của mô hình Model R2 R2 điều chỉnh Kiểm định F Sig. Durbin- Watson 1 .649 .639 65.612 0.000 1.537
(Nguồn: kết quả SPSS hồi quy tuyến tính)