CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CƠ SỞ THỰC TIỄN VỀ CHẤT LƯỢNG
3. Phân tích ảnh hưởng chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng khách hàng đối với dịch vụ
3.2. Đánh giá chất lượng dịch vụ Mobifone trên địa bàn thành phố Huế
3.2.3. Phân tích hồi quy tuyến tính
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.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
HL= β0+ β1TC+ β2PV+ β3DU+ β4HH+ β5DC Trong đó:
Biến phụthuộc: HL là giá trịcủa thang đo chất lượng dịch vụcủa Mobifone trên địa bàn thành phốHuế.
Các biến độc lập:
TC là giá trị thang đo độtin cây.
PV là giá trị thang đo năng lực phục vụ.
DU là giá trị thang đo khả năng đáp ứng.
HH là giá trị thang đo phương tiện hữu hình.
DC là giá trị thang đo mức độ đồng cảm.
3.2.3.2 Phân tích hồi quy
Phương pháp kiểm định được sửdụng là hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter).
Đánh giá đồ phù hợp của mô hình
Để đánh giá độphù hợp của mô hình, ta sửdụng hệsố xác định � và hiệu chỉnh nên dùng hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độphù hợp của mô hình.
hiệu chỉnh càng lớn thìđộphù hợp mô hình càng cao.
Bảng 29. Hệsố xác định độphù hợp của mô hình Mô hình khái quát
Mô hình R hiệu chỉnh Sai sốchuẩn và
ước lượng Durbin-Watson
1 0,838 0,702 0,690 0,310 2,132
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Kết quả nhận được cho thấy, hệ số xác định: = 0,702, hiệu chỉnh=0,690 nhỏ hơn nên ta dùng hệsố này để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình, với mức ý nghĩa Sig.=0,000 rất nhỏ, chứng minh rằng mô hình phù hợp.
Đểkiểm định sựphù hợp của mô hình ta sửdụng công cụkiểm định F và kiểm định t.
Giảthiết:
Trường Đại học Kinh tế Huế
: β1= β2= β3= β4= β5=0 hay các biến độc lập trong mô hình không thể giải thích được sự thay đổi của biến phụthuộc.
: có ít nhất một biến độc lập trong mô hình giải thích được sự thay đổi của biến phụthuộc .
Nếu kiểm định F thu được có giá trịSig.>0,05: chấp nhận giảthiết . Nếu kiểm định F thu được có giá trịSig.<0,05: bác bỏgiảthiết .
Bảng 30. Kiểm định ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
1
Hồi
quy 28,025 5 5,605 58,354 0,000
Dư 11,911 124 0,096
Tổng 39,936 129
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Đại lượng thống kê F được sửdụng cho kiểm định này, theo kết quảbảng ta thấy kiểm định F có giá trị 58,354 với Sig.=0,000, do đó giả thiết bị bác bỏ. Điều này chứng tỏmô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữliệu.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:
Bảng 31. Hệ số phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Collinearity Statistics
B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số -0,047 0,248
-0,188 0,851
Độtin cậy 0,268 0,030 0,444 8,794 0,000 0,945 1,058
Năng lực phục vụ 0,223 0,032 0,354 6,907 0,000 0,916 1,091 Khả năng đáp
ứng 0,244 0,033 0,370 7,366 0,000 0,951 1,052
Phương tiện hữu
hình 0,084 0,036 0,117 2,351 0,020 0,975 1,025
Mức độ đồng
cảm 0,209 0,038 0,284 5,519 0,000 0,905 1,105
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Giá trị Sig tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“Độ tin cậy”, “Năng lực phục vụ”, “Khả năng đáp ứng”, “Phương tiện hữu hình”,
“Mức độ đồng cảm” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Như vây, phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
HL=0,444TC+0,354PV+0,370DU+0,117HH+0,284DC
Kết quả cho thấy yếu tố Độ tin cậy có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất (=0,444) nên có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng. Kế tiếp là Khả năng đáp ứng (=0,370), Năng lực phục vụ (=0,354), tiếp đến là Mức độ đồng cảm (=0,284) và sau cùng là Phương tiện hữu hình (=0,117). Bởi lẽ trong thời đại ngày nay các nhà mạng cạnh tranh nhau nên họ đầu tư trang thiết bị, máy móc hiện đại nên nhà mạng nào cũng có chất lượng sóng tốt, giá cảphù hợp chỉ duy nhất dịch vụkhách hàng thì mỗi nhà mạng là khác nhau nên yếu tố dịch vụ khách hàng được khách hàng chú trọng hàng đầu để họ xem đây có phải là nhà mạng họ có thể gắn bó lâu dài được hay không phụ thuộc rất lớn vào đội ngũ chăm sóc khách hàng của nhà mạng đó.
Ngoài ra, kết quảcho thấy mối quan hệtuyến tính của các yếu tốchất lượng dịch vụ đều có ý nghĩa thống kê (vì giá trị Sig.<0,05). Từ đó có thể kết luận rằng, mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Như vậy các giả thiết sẽ được chấp nhận, không có giảthiết nào bịbác bỏcả.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, sự hài lòng khi những nhân tố khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy Mobifone Thừa Thiên Huế cần có những chính sách đểcó thểduy trì khách hàng một cách tốt hơn, cần có những chú trọng trong việc cải thiện về mức độ đồng cảm với khách hàng, cải thiện phương tiện hữu hình như công nghệ, cơ sởhạtầng…có tính cạnh tranh cao so với đối thủ đểthu hút khách hàng và đồng thời không ngừng nâng cao chất lượng dịch vụcủa mình.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hình 19. Mô hình nghiên cứ sự hài lòng về chất lượng dịch vụ của mạng di động Mobifone trên địa bàn thành phố Huế
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 20. Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì lí do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủnhiều đểphân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sựphù hợp của mô hìnhđưa ra.
Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ 7.01E-16 và giá trị Std.Dev gần bằng 1 (0,980).
3.2.4.Đánh giá của khách hàng vềcác nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòngđối với