Phân tích hồi quy đa biến - Đánh giá thang đo sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ In

PHẦN II: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ

2.3 Đánh giá thang đo sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Cáp

2.3.6 Phân tích hồi quy đa biến

Trước khi tiến hành hồi quy đánh giá của khách hàng thì ta sửdụng hệsố tương quan tuyến tính (Pearson Corelation) để kiểm định sự tương quan giữa các yếu tố cấu thành nên thang đo sự hài lòng về dịch vụ Internet Cáp quang Fibervnn của khách hàng. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy

Significant (sig.) của kiểm định Pearson. Giảthuyết H0: hệsố tương quan bằng 0. Do đó nếuSig. này bé hơn 5% ta có thểkết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt. nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.

Bảng26: Kết quả kiểm định Pearson’s mối tương quan giữa biếnphụ thuộc và các biến độc lập

Chất lượng dịch vụ

Giá Sản phẩm

Chính sách khuyến mãi

Chăm sóc khách hàng

Đội ngũ nhân viên Sự hài lòng

của khách hàng

Hệ số tương

quan 0,418**

0,400**

0,388**

0,406** 0,421**

Sig. (2-tailed)

0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 150

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS) Kết quả kiểm định tương quan cho kết quả hệ số tương quan( Pearson Corelation) giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cao nhất là 0,421 và thấp nhất là 0,388 và Sig> 0,05 chứng tỏkhông có quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Như vậy, từ bảng kết quả trên cho thấy tất cả yếu tố có mối tương quan đến sựhài lòng của khách hàng. Bởi vì Sig.= 0,00<0,05 (khi khảo sát hệsố tương quan Person).Có thể nói rằng các biến độc lập này có thể giải thích được sự hài lòng của khách hàng khi sửdụng dịch vụInternet cáo quang Fibervnn

a. Phân tích hồi quy

 Thống kê mô tảcác biến hồiquy

Thực hiện phân tích hồi quy để khẳng định đúng đắn và phù hợp các giả thiết và mô hình nghiên cứu. Quy trình hồi quy đa biến với 5 nhân tố phù hợp sau khi kiểm định hệ số tương quan là: Đội ngũ nhân viên(NV), Chất lượng dịch vụ (CL), Chính sách khuyến mãi (KM), Giá sản phẩm(G), Chăm sóc khách hàng (KH).Ứng với giá trị

Trường Đại học Kinh tế Huế

trung bình của các nhân tố độc lập là 3,66; 3,61; 3,56; 3,64 và 3,60 cho thấy đa số khách hàng hài lòng khi sử dụng dịch vụ Internet Cáp quang Fibervnn

 Mô hình hồiquy

Kết quả phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong mô hình với biến phụ thuộc là sự hài lòng dịch vụ Internet Cáp quang Fibervnn của VNPT. Các mức độ ảnh hưởng này được xác định thông qua hệ số hồi quy. Mô hình hồi quy như sau:

HL = β₀+ β₁.NV + β₂ .CL + β₃ .KM + β₄ .G + β₅.KH +ei Trong đó:

HL: Giá trịcủa biến phụthuộc là Sựhài lòng của khách hàng

NV: Giá trị của biến độc lập thứnhất là ảnh hưởng của “ Đội ngũ nhân viên”

đến sựhài lòng dịch vụInternet Cáp Quang Fibervnn

CL: Giá trị của biến độc lập thứ hai là ảnh hưởng của “Chất lượng dịch vụ”

đến sựhài lòng dịch vụInternet Cáp Quang Fibervnn

KM: Giá trị của biến độc lập thứba làảnh hưởng của “Giá sản phẩm” đến sự hài lòng dịch vụInternet Cáp Quang Fibervnn

G :Giá trị của biến độc lập thứ tư là ảnh hưởng của “Chăm sóc khách hàng”

đến sựhài lòng dịch vụInternet Cáp Quang Fibervnn

KH :Giá trị của biến độc lập thứ năm là ảnh hưởng của “Chăm sóc khách hàng” đến sựhài lòng dịch vụInternet Cáp Quang Fibervnn

ei: Sai sốngẫu nhiên.

β0: Hệsốchặn

βi: Hệsốhồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập b. Kiểm định mô hình hồi quy bội

 Kiểmđịnhgiá trị độphù hợp

Bảng 27: Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng dịch vụ Internet Cáp Quang Fibervnn

Model R R² R

hiệu chỉnh

Std. Error of the Estimate

1 0.723a 0,522 0,506 0,89185

a. Các nhân tốdự đoán: cham soc kh, khuyen mai,chat luong,doi ngu nhan vien,gia

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Từ kết quả các bảng dưới đây, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig.<

0.05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,506; có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 50,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nhưvậy, mô hình có giá trị giải thíchởmứckhá.

 Kiểmđịnh độphù hợp củamô hình( Kiểm định F) Giảthuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 =0.

Bảng28: Phân tích ANOVA

Mô hình Tổng bình phương

Df Trung bình bình phương

F Sig.

Hồi quy 125,326 5 25,065 31,513

0.000b

Số dư 114,536 144 0,795

Tổng 239,862 149

Các nhân tốdự đoán: ( Hằng số) : cham soc kh, khuyen mai,chat luong,doi ngu nhan vien,gia

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS) Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộbiến độc lập hay không.

Ngoài ra, hệsố tương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quảkiểm định tất cảcác nhân tố đều cho kết quả Sig. < 0,05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê đểbác bỏ giảthuyết H₀ đối với các nhân tố này hay các giảthuyết H₁, H₂, H₃, H₄, H₅được chấp nhậnởmức ý nghĩa là 95%.

Mặt khác, ta thấy hệsố tương quan giữa các biến độc lập với nhau đều bé hơn 0,05. Điều này chứng tỏ không có sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau, nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình này

 Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến Bảng29: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Mô hình Đo lường đa cộng tuyến

Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai (Hằng số)

Chất lượng dịch vụ 0,953 1,050

Giá sả phẩm 0,762 1,312

Chính sách khuyến mãi 0,974 1,027

Chăm sóc khách hàng 0,919 1,088

Đội ngũnhân viên 0,786 1,272

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor- VIF) của các biến nhỏ, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10

d. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố

Bảng30: Kếtquả phân tíchhồiquyđabiến của từng nhân tố

Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ sốhồi quy T Sig

B Std. Error Beta

Hằng số -4,360 0,598 -7,295 0,000

Chất lượng dịch vụ 0,489 0,095 0,304 5,144 0,000

Giá sả phẩm 0,258 0,117 0,145 2,196 0,030

Chính sách khuyến mãi 0,491 0,093 0,309 5,299 0,000

Chăm sóc khách hàng 0,482 0,102 0,285 4,740 0,000

Đội ngũ nhân viên 0,295 0,079 0,243 3,744 0,000

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS) Qua bảng phân tích hồi quy đa biến, ta nhận thấy có 5 yếu tố đều ảnh hưởng đến sự hài lòng dịch vụ Internet Cáp Quang Fibervnn đó là: Đội ngũ nhân viên, Chất lượng dịch vụ, Giá sản phẩm, chính sách khuyến mãi, chăm sóc khách hàng đều có ý nghĩa thống kê cột Sig< 0,05. Từ đó thứ tự ảnh hưởng của các biến là KH-CL-KH-NV-G. Ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụngdịch vụ Internet Cáp Quang Fibervnn

HL= 0,491.KM + 0,489CL+ 0,482.KH + 0,295NV+ 0,258.G Bảng 31: Kiểm định giả thiết

Giả

thuyết Nội dung Sig. Kết luận

H0 Nhân tố khác có tương quan với sự hài lòng của đối tượng điều tra 0,000 Chấp nhận H1 Nhân tố Chất lượng dịch vụ có tương quan với sự hài lòng của đối

tượng điều tra

0,000

Chấp nhận H2 Nhân tốGiácó tương quan với sự hài lòng của đối tượng điều tra 0,030 Chấp nhận H3 Nhân tốChính sách khuyến mãicó tương quan với sự hài lòng của

đối tượng điều tra

0,000

Chấp nhận H4 Nhân tố Chăm sóc khách hàng có tương quan với sự hài lòng của

đối tượng điều tra

0,000

Chấp nhận H5 Nhân tố Đội ngũ nhân viên có tương quan với sự hài lòngcủa đối

tượng điều tra

0,000

Chấp nhận

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng dịch vụ Internet Cáp Quang Fibervnn

HL= 0,491.KM + 0,489CL+ 0,482.KH + 0,295NV+ 0,258.G

Từ phương trình này ta cũng thấy rằng, hệsốriêng của NV, CL, KM, G, KH và vị trí đều lớn hơn 0 nên các biến này đồng biến với biến phục thuộc Sựhài lòng khi sử dụng dịch vụ Internet Cáp quang Fibervnn, do đó khi các nhân tố này tăng lên thì sự hài lòng của khách hàng vềdịch vụ đósẽ tăng lên.

Đối với hệsố β₁ = 0,295 có nghĩa là khi nhân tố “Đội ngũ nhân viên” thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm sựhài lòng của khách hàng tăng lên 0,295đơn vị

Đối với hệsố β₂ = 0,489 có nghĩa là khi nhân tố “Chất lượng dịch vụ” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tố khác không đổi thì làm sựhài lòng của khách hàng tăng lên 0,489đơn vị

Đối với hệsố β₃= 0,491 có nghĩa là khi nhân tố “Chính sách khuyến mãi” thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm sựhài lòng của khách hàng tăng lên 0,491 đơn vị

Đối với hệsố β₄ = 0,258 có nghĩa là khi nhân tố “Giá sản phẩm” thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0,258đơn vị

Đối với hệ số β₅ = 0,482 có nghĩa là khi nhân tố “Chăm sóc khách hàng thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm sựhài lòng của khách hàng tăng lên 0,482 đơn vị

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích hồi quy ta nhận thấy các nhân tố “ Chính sách khuyến mãi” với hệsố β₃ = 0,491 có tác động lớn nhất đến sựhài lòng của khách hàng khi sửdụng dịch vụInternet cáp quang tại Thừa Thiên Huế

Trong tài liệu PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ INTERNET CÁP QUANG FIBERVNN TẠI VNPT CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ (Trang 87-91)