Chương II: Đánh giá chất lượng dịch vụ hậu mãi sản phẩm photocopy hiệu
2.3 Đánh giá chất lượng dịch vụ hậu mãi sản phẩm photocopy do công ty cổ phần Lê Bảo Minh cung cấp 41
2.3.3. Kết quả nghiên cứu 50
2.3.3.5 Phân tích hồi quy 61
Kiểm định sự phù hợp giữa thành phần chất lượng với sự hài lòng của khách hàng, cùng với mối quan hệ giữa các thành phần, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính
- 62 -
bội, phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy 5 thành phần chất lượng dịch vụ là biến độc lập, sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố với mức độ hài lòng của khách hàng có dạng như sau:
Y = Hằng số + β1X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5
- Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ hài lòng của khách hàng - β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy
- X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập
Kết quả nhận được cho thấy mức ý nghĩa (sig.F = 0.000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Hệ số xác định R2 = 0.570 (hay R2 hiệu chỉnh = 0.559). Điều này nói lên 55.9 % sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích bởi 5 nhân tố quan sát trên và 44.1 % còn lại sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích ngoài các nhân tố này. Chứng minh cho sự phù hợp của mô hình được trình bày ở bảng 2.12 và phụ lục 7.
Bảng 2.12 Phân tích hồi qui Variables Entered/Removed(b) Kết quả mô hình hồi quy
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Change Statistics
R Square Change
F
Change df1 df2
Sig. F Change
1 .755(a) .570 .559 .2813 .570 54.015 5 204 .000
a Predictors: (Constant), DAP UNG, NANG LUC, HUU HINH, DONG CAM, TIN CAY
Phân tích phương sai ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 21.371 5 4.274 54.015 .000(a)
Residual 16.142 204 .079
Total 37.513 209
a Predictors: (Constant), DAPUNG, NANGLUC, HUUHINH, DONGCAM, TINCAY, b Dependent Variable: HAILONG
- 63 -
Tóm tắt hệ số hồi quy Coefficients(a)
Model
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui
chuẩn hóa t Sig.
Đo lường cộng tuyến
B
Std.
Error Hệ số Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .100 .240 .416 .678
TIN CAY .315 .057 .323 5.499 .000 .612 1.634
DONG CAM .350 .054 .341 6.499 .000 .767 1.304
HUU HINH .031 .048 .034 .640 .523 .756 1.323
NANG LUC .103 .039 .128 2.619 .009 .889 1.125
DAP UNG .195 .051 .214 3.809 .000 .671 1.491
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi qui so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn. Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF=Variance inflation factor) xấp xỉ từ (1.1-1.6) nhỏ hơn 10
[10] nên kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể. Không có hiện tượng đa cộng tuyến. Có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị của VIF = 1/Tolerance.
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giá trị sig của các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn
<0.05 nên các biến này có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ nhân tố phương tiện hữu hình có (sig=0.523>0.05). Do vậy thành phần phương tiện hữu hình không đạt ý nghĩa trong việc thống kê mô hình này.
Giải thích việc khách hàng không quan tâm nhiều đến phương tiện cơ sở vật chất phương tiện hữu hình của công ty. Khi khách hàng yêu cầu về dịch vụ, họ không trực tiếp đến công ty để liên hệ mà chỉ cần thông qua điện thoại. Do vậy công ty dù có hệ thống thông tin, liên lạc hiện đại để đáp ứng tốt cho hoạt động dịch vụ thì đối với khách hàng không chú ý quan tâm nhiều. Về thông tin trang website hấp dẫn của công ty thường xuyên được cập nhật thông tin về dịch vụ và các công cụ hỗ trợ khách hàng.
[10] Trích Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005 Phân tích dữ liệu với SPSS) trang 218
- 64 -
Chỉ một số khách hàng vào xem tìm hiểu, sử dụng download các phần mềm khi cần, do vậy khách không quan tâm đến yếu tố này nhiều lắm. Về địa điểm làm việc thuận tiện để khách hàng dễ dàng liên hệ, như giải thích ở trên khách hàng tìm đến đến công ty chủ yếu chọn sản phẩm tham khảo giá cả trước khi quyết định mua hàng.
Khi mua hàng xong khách hàng ít đến công ty để yêu cầu dịch vụ, mà trực tiếp nhân viên kỹ thuật đến nơi khách hàng khi có yêu cầu. Do vậy khách hàng không quan tâm nhiều đến địa điểm thuận tiện của công ty. Về số điện thoại dễ nhớ, giống như dịch vụ taxi nhà cung cấp dịch vụ thường chọn số điện thoại để khách hàng có ấn tượng dễ nhớ, nhanh chóng liên hệ khi có yêu cầu về dịch vụ, nhưng để tiện cho khách hàng liên lạc trong quá trình lắp đặt sản phẩm nhà cung cấp dịch vụ dán thông tin như số điện thoại, địa chỉ, email để khách hàng thuận tiện, dễ dàng.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa được trình bày như sau:
Hài lòng = 0.1 + 0.315*Tin cậy + 0.350*Đồng cảm + 0.103*Năng lực phục vụ + 0.195*Đáp ứng
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa:
Hài lòng = 0.323*Tin cậy + 0.341*Đồng cảm + 0.128*Năng lực phục vụ + 0.214*Đáp ứng
Các hệ số hồi qui beta β mang dấu dương, thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của khách hàng. Theo phương trình hồi quy trên, bốn nhân tố đều ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Mức độ quan trọng của mỗi nhân tố phụ thuộc vào giá trị của hệ số beta. Hệ số beta của nhân tố nào càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng lớn. Từ phương trình hồi quy đã chuẩn hóa sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ chịu tác động nhiều nhất, nhân tố đồng cảm(β=0.341), tiếp tục là nhân tố tin cậy, đáp ứng, năng lực phục vụ lần lượt có hệ số lần lượt là β (β tin cậy = 0.323, β đáp ứng = 0.214, β năng lực phục vụ = 0.128) .