Phân tích EFA cho biến phụ thuộc

Nhân tố thứ 4 gồm: pt1 (Vị trí để xe rộng rãi, thuận tiện), pt2 (Nhân viên luôn mặc đồng phục gọn gàng, lịch sự), pt3 (Nơi tiếp khách hàng được bố trí sạch sẽ và hợp lý). Đặt tên nhân tố là này phương tiện hữu hình vì những yếu tố này liên quan đến vật chất, sự hữu hình.

Nhân tố thứ 5 gồm: du4 (Nhân viên luôn lắng nghe ý kiến đóng góp từ phía khách hàng), du5 (Nhân viên luôn đáp ứng các yêu cầu của khách hàng nhanh chóng), du7 (Nhân viên cư xử nhã nhặn, tạo niềm tin). Đặt tên nhân tố này là mức đáp ứng vì những yếu tố này nói đến sự đáp ứng cho khách hàng của trung tâm.

Bảng 2.13. Tổng giá trị giải tích Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Total

% of

Variance Cumulative % Total

% of

Variance Cumulative %

1 2,639 65,963 65,963 2,639 65,963 65,963

2 0,600 14,996 80,959

3 0,398 9,950 90,909

4 0,364 9,091 100,000

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra) Sau khi phân tích EFA cho các biến thì thang đo được đại diện là:

Bảng 2.14. Gộp biến đại diện

Mã hóa Nhân tố Biến

X1 Tính tin cậy tc1, tc2, tc4, tc5, tc6 X2 Sự đồng cảm dc1, dc2, dc3, dc4, dc5 X3 Năng lực phục vụ nl1, nl2, nl3, nl4 X4 Phương tiện hữu hình pt1, pt2, pt3

X5 Mức đáp ứng du4, du5, du7

HL Sự hài lòng dịch vụ hl1, hl2, hl3, hl4

Các biến đại diện sẽ là trung bình cộng của các biến trong thang đo đó.

2.3.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ tại AMES Huế

Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi quy đa biến để xác định, đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 5 nhóm yếu tố thu được từ phân tích nhân tố khám phá EFA với X1 (thang đo tính tin cậy), X2 (thang đo sự đồng cảm), X3 (thang đo năng lực phục vụ), X4 (thang đo phương tiện hữu hình), X5 (thang đo mức đáp ứng) và HL (sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ chăm sóc khách hàng).

HL = α + X1 + X2 + X3 + X4 + X5

Đại học kinh tế Huế

Phương pháp hồi quy tuyến tính: sử dụng phương pháp Enter là phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào phân tích.

Phân tích tương quan Pearson

Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng” là biến phụ thuộc và còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.

Theo bảng dưới ta thấy biến X2, X4 với giá trị sig. lần lượt là 0,736 và 0,444 đều lớn hơn 5% ta có thể kết luận 2 biến này không có mối tương quan với biến hài lòng nên không đưa vào mô hình. Ngoại từ 2 biến trên, các biến độc lập còn lại đều có tương quan với biến phụ thuộc Sig.=0,000 nhận thấy:

Biến X1, X3 có mối tương quan tương đối chặt chẽ với biến phụ thuộc Biến X5 có mối tương quan không chặt chẽ với biến phụ thuộc

Bảng 2.15. Bảng phân tích tương quan Pearson

X1 X2 X3 X4 X5 HL

HL Pearson Correlation

0,528** -0,027 0,602** 0,061 0,446** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,736 0,000 0,444 0,000

N 160 160 160 160 160 160

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra) Độ phù hợp của mô hình

Hệ số xác định R và R hiệu chỉnh dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định. Khi đánh giá độ phù hợp của mô hình dùngR hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn vìR sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình. Độ phù hợp của mô hình càng cao khiR hiệu chỉnh càng lớn. Kết quả sau khi phân tích thu được:

Bảng 2.16. Độ phù hợp của mô hình

Mô hình R R R hiệu chỉnh Ước lượng độ

lệch chuẩn

1 0,675 0,456 0,445 0,36451

a. Các biến dự đoán: (hằng số), đáp ứng (X5), sự tin cậy (X1), năng lực phục vụ (X3) b. Biến phụ thuộc: sự hài lòng

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)

Đại học kinh tế Huế

Kết quả trên cho thấy giá trị R hiệu chỉnh bằng 0,445, có nghĩa là 3 biến độc lập trên giải thích được 44,5% biến thiên của biến phụ thuộc “sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng”.

Bảng 2.17. Kiểm định ANOVA

Mô hình Tổng bình

phương df

Trung bình bình

phương F Sig.

1 Hồi quy 17,341 3 5,780 43,503 0,000^b

Số dư 20,728 156 0,133

Tổng 38,069 159

a. Biến phụ thuộc: sự hài lòng

b. Các biến dự đoán: (hằng số), đáp ứng (X5), tính tin cậy (X1), năng lực phục vụ (X3) (Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra) Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan nghĩa là xem biến phụ thuộc có mối quan hệ với 1 biến độc lập nào hay không. Theo kết quả thu được từ bảng trên, ta thấy kiểm định F cho giá trị Sig.=

0,000< 0,05, chứng tỏ mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

- Phương trình hồi quy đa biến

Bảng 2.18. Hệ số tương quan

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn

t Sig.

Thống kê đa cộng tuyến

B Std.

Error Beta Dung

sai VIF

1 (Constant) 0,825 0,252 3,273 0,001

X1 0,246 0,059 0,285 4,172 0,000 0,750 1,334

X3 0,361 0,067 0,389 5,345 0,000 0,660 1,514

X5 0,159 0,068 0,160 2,347 0,020 0,752 1,330

a. Biến phụ thuộc: sự hài lòng

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)

Đại học kinh tế Huế

Hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) khá thấp (đều nhỏ hơn 2), do đó bác bỏ giả thuyết có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình. Từ kết quả phân tích trên cho thấy giá trị Sig. của các nhân tố X1, X3, X5 lần lượt là 0,000; 0,000;

0,020 đều nhỏ hơn 0,05 nên các biến có ý nghĩa thống kê.

Ta có được phương trình hồi quy:

HL= 0,825 + 0,246X1 + 0,361X3 + 0,159X5

Hài lòng về chất lượng dịch vụ của AMES= 0,825 + 0,246 tính tin cậy + 0,361 năng lực phục vụ + 0,159mức đáp ứng

Nhân tố “Năng lực phục vụ” có ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lòng chất lượng dịch vụ với β = 0,361, tiếp theo là nhân tố “Tính tin cậy” với β = 0,246 và nhân tố

“Mức đáp ứng” vớiβ = 0,159. Nhìn chung cả 3 nhân tố đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và với một thay đổi nào của một trong các nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với sự hài lòng của khách hàng.

Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,825 đơn vị khi các nhân tố khác tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố tính tin cậy, năng lực phục vụ và mức đáp ứng không thay đổi.

Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,246 đơn vị khi nhân tố tính tin cậy tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố năng lực phục vụ, mức đáp ứng và các nhân tố khác không thay đổi.

Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,361 đơn vị khi nhân tố năng lực phục vụ tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố tính tin cậy, mức đáp ứng và các nhân tố khác không thay đổi.

Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,159 đơn vị khi nhân tố mức đáp ứng tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố tính tin cậy, năng lực phục vụ và các nhân tố khác không thay đổi.

Đại học kinh tế Huế

Bảng 2.19. Kết luận kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Nội dung giả thuyết Sig. Kết luận

1 H0 Các thành phần tính tin cậy không ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ.

0,000 Chấp nhận H1, nghĩa là các thành phần tính tin cậy được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.

H1 Các thành phần tính tin cậy được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.

2 H0 Các thành phần năng lực phục vụ không ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ.

0,000 Chấp nhận H2, nghĩa là các thành phần năng lực phục vụ được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.

H2 Các thành phần năng lực phục vụ được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.

3 H0 Các thành phần mức đáp ứng

không ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ.

0,020 Chấp nhận H3, nghĩa là các thành phần mức đáp ứng được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.

H3 Các thành phần mức đáp ứng được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.

Đại học kinh tế Huế

Trong tài liệu ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ TẠI TRUNG TÂM ANH NGỮ QUỐC TẾ AMES – CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ (Trang 62-68)