Phân tích tương quan và hồi quy

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi đáng kểso với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.

gồm 5 biến: “Sự tin cậy” - TINCAY, “Năng lực phục vụ” - PHUCVU, “Khả năng đáp ứng” - DAPUNG, “Phương tiện hữu hình” - HUUHINH, “Sự đồng cảm” -DONGCAM với các hệsốBê -ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

HAILONG = β0 + β1TINCAY + β2PHUCVU + β3DAPUNG + β4HUUHINH + β5DONGCAM + ei

Dựa vào hệsốBê - ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thanh toán điện tửtại công ty dịch vụ MobiFone–Chi nhánh Quảng Nam.

2.2.4.3. Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng2.12.Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,559 0,544 0,380 1,896

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)

Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,544 tức là: độphù hợp của mô hình là 54,4%. Hay nói cách khác, 54,4% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Sự hài lòng” được giải thích bởi 5 nhân tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,544 khá là cao (> 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.4.4. Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng2.13. Kiểm định ANOVA ANOVA

Model Sum of

Squares Df Mean

Square F Sig.

1

Regression 26,406 5 5,281 36,579 0,000

Residual 20,791 144 0,144

Total 47,197 149

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giảthiết rằng “Hệsố xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc“Sự hài lòng”.

2.2.4.5. Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.14. Hệ số phân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa

T Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,227 0,268 0,848 0,398

TINCAY 0,190 0,037 0,298 5,169 0,000 1,084

PHUCVU 0,204 0,044 0,270 4,645 0,000 1,107

DAPUNG 0,228 0,034 0,378 6,687 0,000 1,045

HUUHINH 0,117 0,036 0,184 3,255 0,001 1,048

DONGCAM 0,187 0,035 0,303 5,411 0,000 1,027

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“Sự tin cậy”, “Năng lực phục vụ”, “Khả năng đáp ứng”, “Phương tiện hữu hình”,

“Sự đồng cảm” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,398 > 0,05 nên cũng sẽbị loại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

HAILONG = 0,298TINCAY + 0,270PHUCVU + 0,378DAPUNG + 0,184HUUHINH + 0,303DONGCAM

Thông qua các hệsố hồi quy chuẩn hóa của mô hình thì ta có thểbiết được mức độ quan trọng của các biến tham gia vào phương trình hồi quy. Cụ thể, nhóm nhân tố

“Khả năng đáp ứng” (β = 0,378) có tác động lớn nhất đến sựhài lòng của khách hàng.

Tiếp theo, lần lượt theo thứtự giảm dần từ quan trọng đến ít quan trọng bao gồm các nhóm nhân tố “Sự đồng cảm” (β = 0,303), “Sự tin cậy” (β = 0,298), “Năng lực phục vụ” (β = 0,270) và “Phượng tiện hữu hình” (β = 0,184) có tác động thấp nhất đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thanh toán điện tửtại công ty dịch vụMobifone Tỉnh Quảng Nam. Nhìn chung thì tất cả5 nhân tố trên đều có nhữngảnh hưởng nhất định đến biến phụthuộc và bất cứ một thay đổi nào của 1 trong 5 nhân tố trên đều có thểtạo nên sự thay đổi đối vớiđánh giá chung của khách hàng.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.4.6. Xem xét tự tương quan

Đại lượng Durbin - Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin -Watson là 1,896 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

2.2.4.7.Xem xét đa cộng tuyến

Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đacộng tuyến khi có giá trị hệsố phóng đại phương sai (VIF- Variance Inflation Factor) lớn hơnhay bằng 10.

Từ kết quảphân tích hồi quyở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mô hình nhỏ(trên dưới giá trị 1) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

2.2.5. Đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng