PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ CHẤT
2.2. Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content
2.2.4. Phân tích hồi quy
MĐTC1 0,730
MĐTC5 0,715
MĐTC2 0,687
MĐTC4 0,645
MĐTC3 0,607
Eigenvalue 11,016 3,088 1,636 1,499 1,059
Phương sai nhân tố (%) 40,799 11,437 6,058 5,550 3,923 Phương sai tích lũy (%) 40,799 52,235 58,294 63,844 67,767
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Phân tích nhân tố đối với thang đo nhận định chung (biến phụ thuộc) Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo nhận định chung cho thấy, 03 biến quan sát ĐGC1, ĐGC2, ĐGC3 được rút trích thành 01 nhân tố với phươngsai trích là 77,758% và Eigenvalue là 2,333. Nhân tố này được đặt tên là Đánh giá chung.
Bảng 2.8. Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo đanh giá chung
Hệ số KMO 0,734
Kiểm định Bartlett
Khi bình phương (Chi-Square) 198,765
Độ lệch chuẩn (df) 3
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Bảng 2.9. Ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Qua bảng ma trận tương quan giữa các biến, ta thấy tất cả các hệ số Sig. ở các nhân tố đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05. Như vậy có thể nói có mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau.
Để đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH, tácgiả tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS theo phương pháp đưa vào một lược (Enter). Năm nhân tố được rút trích ra từ kết quả phân tích nhân tố ở trên là biến độc lập (Independents) và đánh giá chung là biến phụ thuộc (Dependent). Trên cơ sở đó, chúng ta có mô hình hồi
ĐGC MĐTC MĐĐU NLPV MĐĐC PTHH
ĐGC Pearson
Correlation 1 ,704** ,711** ,335** ,627** ,642**
Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0
N 150 150 150 150 150 150
MĐTC Pearson
Correlation ,704** 1 ,735** ,215** ,601** ,594**
Sig. (2-tailed) 0 0 0,008 0 0
N 150 150 150 150 150 150
MĐĐU Pearson
Correlation ,711** ,735** 1 ,308** ,596** ,606**
Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0
N 150 150 150 150 150 150
NLPV Pearson
Correlation ,335** ,215** ,308** 1 ,326** ,398**
Sig. (2-tailed) 0 0,008 0 0 0
N 150 150 150 150 150 150
MĐĐC Pearson
Correlation ,627** ,601** ,596** ,326** 1 ,551**
Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0
N 150 150 150 150 150 150
PTHH Pearson
Correlation ,642** ,594** ,606** ,398** ,551** 1
Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0
N 150 150 150 150 150 150
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Trường Đại học Kinh tế Huế
Y = + + + + + Trong đó:
Y: Đánh giá chung của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công tyCổ phần Công nghệVFFTECH
X1: Mức độ tin cậy X2: Mức độ đáp ứng X3: Năng lực phục vụ X4: Mức độ đồng cảm X5: Phương tiện hữu hình
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy Bảng 2.10. Kết quả hồi quy tóm tắt
Mô hình R R R hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 0,799a 0,639 0,626 0,35592 2,207
( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta dùng hệ số xác địnhR hiệu chỉnh. Hệ số xác định R hiệu chỉnh của mô hình này là 62,6%, thể hiện 5 biến độc lập trong mô hình giải thích được 62,6% biến thiên của biến phụ thuộc (sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệVFFTECH).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết kiểm định:
H : Mô hình hồi quy tuyến tính là không phù hợp (R = 0) H : Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (R # 0)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.11. Kiểm định độ phù hợp của mô hình Mô hình Tổng bình
phương df Trung bình
bình phương F Sig.
1
Hồi quy 32,295 5 6,459 50,986 ,000b
Phần dư 18,242 144 0,127
Tổng 50,537 149
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Theo kết quả từ bảng trên, ta thấy giá trị Sig. của kiểm định F = 0,000 < 0,05, nên có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H : Mô hình hồi quy tuyến tính là không phù hợp.
Vậy mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng cho toàn tổng thể.
Kết quả phân tích hồi quy và mức độ quan trọng của từng nhân tố Bảng 2.12. Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng
tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Hệ số chấp
nhận VIF
1
Hằng số -0,204 0,271 -0,754 0,452
MĐTC 0,301 0,089 0,271 3,402 0,001 0,394 2,538
MĐĐU 0,285 0,085 0,268 3,36 0,001 0,393 2,546
NLPV 0,05 0,048 0,058 1,039 0,301 0,809 1,236
MĐĐC 0,196 0,076 0,175 2,584 0,011 0,544 1,839
PTHH 0,247 0,086 0,199 2,854 0,005 0,515 1,941
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Từ kết quả bảng hồi quy, ta thấy có biến NLPV có Sig. = 0,301 > 0,05 không có ý nghĩa về mặt thống kê nên sẽ tiến hành loại biến, các biến còn lại có giá trị Sig. <
0,05 cho thấy có ý nghĩa về mặt thống kê trong mô hình với mức ý nghĩa 5%.
Như vậy, mô hình hồi quy chuẩn hóa được rút ra như sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựa vào mô hình hồi quy trên ta thấy hệ số β = 0,271 có nghĩa là khi nhân tố Mức độ tin cậy thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì làm cho sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH cũng biến động cùng chiều 0,271 đơn vị.
Đối với nhân tố Mức độ đáp ứng có hệ số β = 0,268 khi nhân tố này thay đổi 1 đơn vị thì làm cho sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH cũng biến động cùng chiều 0,268 đơnvị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.
Đối với nhân tố Mức độ đồng cảm có hệ sốβ = 0,175 khi nhân tố này thay đổi 1 đơn vị thì làm cho sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của công ty Cổ phầnCông nghệ VFFTECH cũng biến động cùng chiều 0,175 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi.
Đối với nhân tố Phương tiện hữu hình có hệ số β = 0,199 khi nhân tố này thay đổi 1 đơn vị thì làm cho sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH cũng biến động cùng chiều 0,199 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi.
Phương trình hồi quy trên cho thấy, khi các yếu tố Mức độ tin cậy, Mức độ đáp ứng, Mức độ đồng cảm và Phương tiện hữu hình càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH càng lớn. Cụ thể, thành phần Mức độ tin cậy có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của công tyCổ phần Công nghệVFFTECH, lần lượt các yếu tố Mức độ đáp ứng, Phương tiện hữu hình và Mức độ đồng cảm có tác động giảm dần đến sự hài lòng của khách hàng.
Mặt khác, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do có hệ số phóng đại VIF của các biến (VIF < 10) và không có sự tự tương quan do kiểm định Durbin– Watson = 2,207 nằm trong khoảng chấp nhận được (1,6 < DW < 2,6) (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.2.5.Đánh giá của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing