lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽđồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dựđoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuNn hóa (standardized) với phần dư trên trục tung và giá trị dựđoán trên trục hoành. Nếu giảđịnh liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thõa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có mối quan hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên. (Trích Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 224)
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Hình 4.2 - Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dựđoán
Qua đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán (Hình 4.2) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giá trị dựđoán và phần dưđộc lập nhau nên phương sai của phần dư không thay đổi. Như vậy mô hình hồi quy phù hợp.
4.4.4.2. Giảđịnh về phân phối chun của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuNn vì những lý do sau: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,… Vì vậy, chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư. (Trích Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 228)
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Hình 4.3 - Biểu đồ tần số của phần dư chu6n hóa
Qua biểu đồ tần số của phần dư chuNn hóa (hình 4.3) cho thấy một đường cong phân phối chuNn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. “Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hoàn toàn chuNn vì luôn luôn có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuNn trong tổng thểđi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuNn mà thôi” (Trích Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 229). Ởđây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuNn: trị trung bình gần bằng 0 (Mean = -1.51E-14) và độ lệch chuNn gần bằng 1 (Std.Dev. = 0.993). Do đó có thể kết luận rằng giảđịnh phân phối chuNn không bị vi phạm.
4.4.4.3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phòng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (mô hình hồi quy bội) (Hair & ctg 2006) (Trích Nguyễn
Đình Thọ, 2011, trang 497).
Theo bảng 4.18 ta thấy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.020 đến 2.054 (tất cả đều nhỏ hơn 10). Vì vậy có thể luận, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.5. Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu
Trong số 7 giả thuyết đưa ra theo mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh, sau khi phân tích tương quan hệ số Pearson và phân tích hồi quy ta thấy, có 2 biến bị loại ra khỏi mô hình đó là: “chất lượng trong” và “chất lượng ngoài”; mô hình nghiên cứu lúc này còn lại 5 biến tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Điều này có nghĩa các giả thuyết đưa ra ban đầu là H3, H4, H5, H6, H7 đều được chấp nhận; giả thuyết H1 và H2 bị bác bỏ
Bảng 4.19 - Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Kết quả kiểm định
H1 Chất lượng trong của sản phNm PMKT có quan hệ
dương đối với sự hài lòng của khách hàng. Bác bỏ
H2 Chất lượng ngoải của sản phNm PMKT có quan hệ
dương đối với sự hài lòng của khách hàng. Bác bỏ
H3 Dịch vụ hậu mãi có quan hệ dương đối với sự hài
lòng của khách hàng. Chấp nhận
H4 Uy tín và thương hiệu có quan hệ dương đối với sự
hài lòng của khách hàng. Chấp nhận
H5 Giá cả của PMKT có quan hệ âm đối với sự hài lòng
của khách hàng. Chấp nhận
lòng của khách hàng.
H7 Năng lực nhân viên có quan hệ dương đối với sự hài
lòng của khách hàng. Chấp nhận (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình dưới đây (Hình 4.4) sẽ thể hiện rõ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phNm PMKT của Công ty CP MISA.
Hình 4.4 – Mức độ ảnh hưởng của các nhân tốđến sự hài lòng của khách hàng
Từ mô hình trên ta thấy được những nhân tố tác động và ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng; trong đó nhân tố tác động mạnh nhất là “Năng lực nhân viên”, tiếp theo là “Dịch vụ hậu mãi”; “Thái độ phục vụ”; “Uy tín thương hiệu” và cuối cùng là “Giá cả”.
4.5. PHÂN TÍCH SỰ KHÁC BIỆT THEO ĐẶC ĐIỂM CÁ NHÂN CỦA KHÁCH HÀNG KHÁCH HÀNG
Sau khi đã kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng cũng như xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phNm PMKT của Công ty CP MISA. Tác giả sẽ tiến hành phân tích sự khác biệt của cá nhân dựa trên
Thái độ phục vụ Uy tín thương hiệu Giá cả Sự hài lòng của khách hàng về sản ph6m PMKT của Công ty CP MISA Dịch vụ hậu mãi + 0.527 + 0.416 + 0.220 + 0.075 - 0.173 Năng lực nhân viên Sig. < 0.05 R2 = 80%
thông tin cá nhân của khách hàng trong bảng câu hỏi khảo sát. Trong các thông tin về giới tính, độ tuổi, trình độ chuyên môn, nhóm khách hàng, vị trí công tác, thời gian sử dụng PMKT và địa phương của khách hàng; tác giả quyết định phân tích sự khác biệt theo đặc điểm cá nhân của khách hàng dựa trên 3 thông tin (yếu tố): trình độ chuyên môn, vị trí công tác và thời gian sử dụng PMKT. Còn các yếu tố: giới tính, độ tuổi, nhóm khách hàng và địa phương theo tác giả thì không có ảnh hưởng lớn đến kết quả đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phNm PMKT.
Sử dụng phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance) để xem xét sự khác biệt về kết quả đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phNm PMKT MISA giữa các nhóm đối tượng khảo sát khác nhau theo đặc điểm cá nhân.
Trong phân tích này, hệ số cần quan tâm là Sig. Giả thuyết H0 đặt ra là “không có sự khác biệt về cách đánh giá của các đối tượng về mức độ quan trọng của các yếu tố”. Nếu hệ số Sig. ≤ 0.05 (với mức ý nghĩa 95%) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức có sự khác biệt về kết quảđánh giá của các đối tượng về mức độ quan trọng của các nhân tố. Nếu Sig. > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0.
4.5.1. Kiểm định sự khác biệt vềđánh giá các yếu tốảnh hưởng đến sự hài lòng và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản ph6m PMKT MISA theo lòng và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản ph6m PMKT MISA theo “trình độ chuyên môn”
Phân tích phương sai ANOVA để xem xét có sự khác biệt về kết quả đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và mức độ hài lòng của khách hàng giữa các nhóm có trình độ chuyên môn khác nhau hay không?
Các giả thuyết được đề ra:
H8: Có sự khác biệt về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo Trình độ chuyên môn.
Kiểm định giả thuyết H8:
Kết quả kiểm định phương sai trong bảng 4.20 cho thấy, giá trị Sig. của 4 biến: Dịch vụ hậu mãi, Giá cả, Thái độ phục vụ, Năng lực nhân viên đều lớn hơn 0.05 nên ta có thể khẳng định rằng phương sai của sự đánh giá mức độ quan trọng đối với 4 nhân tố trên giữa 4 nhóm trình độ chuyên môn không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê, vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt cho 4 nhân tố này. Còn nhân tố Uy tín thương hiệu có Sig. = 0.000 (nhỏ hơn 0.05), điều này có thể khẳng định rằng phương sai sự đánh giá của khách hàng là khác nhau ở nhân tố Uy tín thương hiệu và giả thuyết H0 bị bác bỏ nên phân tích ANOVA cho nhân tố này không phù hợp.
Bảng 4.20 - Kết quả kiểm định phương sai các nhân tốảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo “trình độ chuyên môn “
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Dịch vụ hậu mãi .932 3 437 .425 Uy tín thương hiệu 7.954 3 437 .000 Giá cả .356 3 437 .785 Thái độ phục vụ .860 3 437 .462 Năng lực nhân viên 1.658 3 437 .175 Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Mặc khác, qua kết quả phân tích ANOVA (Bảng 4.21) thì giá trị Sig. của 4 biến : Dịch vụ hậu mãi, Giá cả, Thái độ phục vụ, Năng lực nhân viên đều lớn hơn 0.05, nên ta có thể kết luận: với độ tin cậy là 95%, không có sự khác biệt về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo Trình độ chuyên môn.
Như vậy, giả thuyết H8: Có sự khác biệt về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo Trình độ chuyên môn bị bác bỏ.
Bảng 4.21 - Kết quả phân tích ANOVA các nhân tốảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo “trình độ chuyên môn “
ANOVA Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Dịch vụ hậu mãi Giữa các nhóm .990 3 .330 .757 .519 Nội bộ nhóm 190.702 437 .436 Tổng cộng 191.692 440 Uy tín thương hiệu Giữa các nhóm 1.625 3 .542 1.931 .124 Nội bộ nhóm 122.564 437 .280 Tổng cộng 124.189 440 Giá cả Giữa các nhóm 1.117 3 .372 .982 .401 Nội bộ nhóm 165.676 437 .379 Tổng cộng 166.793 440 Thái độ phục vụ Giữa các nhóm .654 3 .218 .897 .443 Nội bộ nhóm 106.166 437 .243 Tổng cộng 106.820 440 Năng lực nhân viên Giữa các nhóm .700 3 .233 .837 .474 Nội bộ nhóm 121.843 437 .279 Tổng cộng 122.543 440 Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0 Kiểm định giả thuyết H9:
Kết quả kiểm định phương sai trong bảng 4.22 cho thấy, giá trị Sig. lớn hơn 0.05 (Sig. = 0.350 ), nên ta có thể nói phương sai đánh giá về sự hài lòng của 4 nhóm trình độ chuyên môn không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA sử dụng tốt.
Bảng 4.22 - Kết quả kiểm định phương sai về mức độ hài lòng theo “trình độ
chuyên môn”
Test of Homogeneity of Variances
Sự hài lòng
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.096 3 437 .350 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Mặc khác, qua kết quả phân tích ANOVA (Bảng 4.23) thì giá trị lớn hơn 0.05 (Sig. = 0.740), nên ta có thể kết luận: với độ tin cậy là 95%, không có khác biệt về mức độ hài lòng theo Trình độ chuyên môn.
Như vậy, giả thuyết H9: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng theo Trình
độ chuyên môn bị bác bỏ
Bảng 4.23 - Kết quả phân tích ANOVA về mức độ hài lòng theo “trình độ
chuyên môn” ANOVA Sự hài lòng Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Giữa các nhóm .583 3 .194 .418 .740 Nội bộ nhóm 203.241 437 .465 Tổng cộng 203.824 440 Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
4.5.2. Kiểm định sự khác biệt vềđánh giá các yếu tốảnh hưởng đến sự hài lòng và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản ph6m PMKT MISA theo lòng và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản ph6m PMKT MISA theo “vị trí công tác”
Phân tích phương sai ANOVA để xem xét có sự khác biệt về kết quả đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và mức độ hài lòng của khách hàng giữa các nhóm có vị trí công tác khác nhau hay không?
Các giả thuyết được đề ra:
H10: Có sự khác biệt về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo Vị trí công tác.
H11: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng theo Vị trí công tác.
Kiểm định giả thuyết H10:
Kết quả kiểm định phương sai trong bảng 4.24 cho thấy, giá trị Sig. của 4 biến: Dịch vụ hậu mãi, Uy tín thương hiệu, Giá cả, Thái độ phục vụ đều lớn hơn 0.05 nên ta có thể khẳng định rằng phương sai của sự đánh giá mức độ quan trọng đối với 4 nhân tố trên giữa 4 nhóm vị trí công tác không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê, vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt cho 4 nhân tố này. Còn nhân tố, Năng lực nhân viên có Sig. = 0.023 (nhỏ hơn 0.05), điều này có thể khẳng định rằng phương sai sựđánh giá của khách hàng là khác nhau ở nhân tố
Năng lực nhân viên và giả thuyết H0 bị bác bỏ nên phân tích ANOVA cho nhân tố này không phù hợp.
Bảng 4.24 - Kết quả kiểm định phương sai các nhân tốảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo “vị trí công tác”
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Dịch vụ hậu mãi 2.257 3 437 .081 Uy tín thương hiệu 1.515 3 437 .210 Giá cả 1.141 3 437 .332 Thái độ phục vụ .900 3 437 .441 Năng lực nhân viên 3.215 3 437 .023 Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Mặc khác, qua kết quả phân tích ANOVA (Bảng 4.25) thì giá trị Sig. của 3 biến: Dịch vụ hậu mãi, Uy tín thương hiệu, Giá cả đều lớn hơn 0.05, có một biến
Thái độ phục vụ có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 (Sig. = 0.020). Nên ta có thể kết luận: với độ tin cậy là 95%, có sự khác biệt về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự
Như vậy, giả thuyết H10: Có sự khác biệt về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo Vị trí công tácđược chấp nhận.
Bảng 4.25 - Kết quả phân tích ANOVA các nhân tốảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo “vị trí công tác” ANOVA Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Dịch vụ hậu mãi Giữa các nhóm .575 3 .192 .438 .726 Nội bộ nhóm 191.117 437 .437 Tổng cộng 191.692 440 Uy tín thương hiệu Giữa các nhóm 1.744 3 .581 2.074 .103 Nội bộ nhóm 122.446 437 .280 Tổng cộng 124.189 440 Giá cả Giữa các nhóm 1.048 3 .349 .921 .431 Nội bộ nhóm 165.745 437 .379 Tổng cộng 166.793 440 Thái độ phục vụ Giữa các nhóm 2.377 3 .792 3.315 .020 Nội bộ nhóm 104.443 437 .239 Tổng cộng 106.820 440 Năng lực nhân viên Giữa các nhóm .889 3 .296 1.064 .364 Nội bộ nhóm 121.655 437 .278 Tổng cộng 122.543 440 Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Bên cạnh đó, theo kết quả phân tích sâu ANOVA (Bảng 4.26), ta thấy: đối với các nhân tố: dịch vụ hậu mãi; uy tín thương hiệu; giá cả; năng lực nhân viên,
không có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng có vị trí công tác khác nhau. Tuy nhiên, đối với nhân tố thái độ phục vụ, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa nhóm Giám đốc điều hành với hai nhóm: Nhân viên kế toán và Trưởng/Phó phòng kế toán, có giá trị Sig. lần lượt là 0.046 và 0.010 (nhỏ hơn 0.05); cụ thể theo kết quả
thống kê mô tảđánh giá các yếu tốảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng theo vị trí công tác (Bảng 4.27) ta thấy: nhóm khách hàng là Giám đốc điều hành có kết quả đánh giá nhân tố thái độ phục vụ thấp hơn (có giá trị Mean = 3.7193) nhóm khách hàng là Nhân viên kế toán (có giá trị Mean = 4.0210) và nhóm khách hàng là