Phân tích hồi quy đa biến

Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.

Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính. Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.

Mô hình dự kiến như sau:

Y = β₀ + β₁*F₁ + β₄* F₄+ β₅* F₅

Trong đó: Y: Là biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi

Trường Đại học Kinh tế Huế

Β₀: Hằng số

βi: Các hệ số hồi quy riêng phần của biến thứ i (i>0) F₁: Dịch vụ khách hàng

F₄: Giá

F₅: Chất lượng dịch vụ

Bảng 21. Kết quả hồi quy

Biến B S.E. T Sig. VIF

Hằng số 0.825 0.181 4.550 0.000

Chất lượng dịch vụ 0.284 0.039 7.374 0.000 1.037

Cảm nhận về giá 0.288 0.028 10.294 0.000 1.033

Dịch vụ khách hàng 0.258 0.058 7.458 0.000 1.039 (Nguồn: Xử lí số liệu)

Sau khi chạy hồi quy đa biến cho 3 nhân tố độc lập F1( Dịch vụ khách hàng);

F4(Giá); F5( Chất lượng dịch vụ), ta thấy Sig. của F1, F4 và F5 đều bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05 và có VIF lần lượt là 1.039; 1.033 và 1.037 nhỏ hơn 2 nên giữ ba nhân tố này.

Như vậy, ta có mô hình như sau:

Y = 0.825 + 0.258* F1 + 0.288*F4 + 0.284*F5 Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Hệ số xác định R² và R² hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R² sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R² hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R² hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.

R² hiệu chỉnh của mô hình là 0,715 ( Xem bảng phụ lục IV) tức là 71.5 % sự biến thiên của quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập.

Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Trường Đại học Kinh tế Huế

Tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Giả thuyết H₀: β1 = β₄ = β₅ = 0 : Mô hình hồi quy không phù hợp Giả thuyết H_1:β_i # 0: Mô hình hồi quy phù hợp

Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA sau:

Bảng 22. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ANOVA^a

Mô hình Tổng bình

phương Df Trung bình

bình phương F Sig.

1

Hồi quy 32.098 3 10.699 94.604 ,000^b

Số dư 12.327 109 0.113

Tổng 44.425 112

(Nguồn: Xử lí SPSS)

Từ bảng 27 ta thấy giá trị Sig. của mô hình nhỏ hơn 0,05 nên có thể bác bỏ giả thiết H_0. Vì vậy mô hình phù hợp với tập dữ liệu và từ đó có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.

Như vậy sau khi đưa ra mô hình bằng phần mềm SPSS thì Quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi chịu ảnh hưởng bởi 3 nhân tố.

Chất lượng dịch vụ

Dịch vụ khách hàng

Giá Quyết định sử dụng dịch vụ

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hình 7. Mô hình nghiên cứu chính thức.

Mô hình hồi quy:

Y = 0.825 + 0.258* F1 + 0.288*F4 + 0.284*F5 Trong đó:

Y: Quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi công nghiệp F1: Dịch vụ khách hàng

F4: Giá

F5: Chất lượng dịch vụ

 Đối với yếu tố Giá

Quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi công nghiệp của khách hàng tăng lên 0.288 nếu cảm nhận về giá của khách hàng tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện chất lượng dịch vụ và dịch vụ khách hàng không đổi.

Nghiên cứu đã giải thích được hành vi của khách hàng, họ quan tâm đến giá khi bản thân quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi công nghiệp. Khi cảm nhận về giá của dịch vụ tốt thì quyết định sử dụng của khách hàng sẽ tăng lên. Qua phân tích cho thấy, giá là yếu tố quan trọng nhất, ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ giặt ủi của khách hàng.

 Đối với yếu tố chất lượng dịch vụ

Quyết định sử dung dịch vụ của khách hàng sẽ tăng lên 0.284 nếu chất lượng dịch vụ tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện giá và dịch vụ khách hàng không đổi.

Nghiên cứu còn chỉ ra rằng quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng còn phụ thuộc vào chất lượng dịch vụ. Khi khách hàng tìm kiếm được một đơn vị có thể thỏa mãn được nhu cầu về chất lượng của họ thì quyết định sử dụng dịch vụ giặt là sẽ tăng lên. Thông qua mô hình cũng cho thấy, sau Giá thì Chất lượng chiếm vị trí thứ 2 trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng.

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Đối với dịch vụ khách hàng

Quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng tăng lên 0.258 nếu dịch vụ khách hàng tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện cảm nhận về giá và chất lượng dịch vụ không đổi.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, ngoài hai yếu tố giá và chất lượng dịch vụ thì yếu tố dịch vụ khách hàng đóng góp không nhỏ trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Nó là yếu tố đánh dấu sự khác biệt của công ty với đối thủ cạnh tranh.

Trường Đại học Kinh tế Huế

CHƯƠNG 3. HÀM Ý CHÍNH SÁCH CHO CÔNG TY TNHH MTV