Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. Yếu tố ảnh hưởng đến công tác cải cách thủ tục hành chính
3.3.3. Phân tích hồi quy đa biến
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ và các thành phần đánh giá dịch vụ (năng lực và thái đô phục vụ, sự tin cậy, sự đồng cảm, cơ sở vật chất)
Mô hình hồi quy tổng quát được điều chỉnh sau khi phân tích EFA:
Như vậy mô hình phân tích sẽ là: HL = f (F1, F2, F3, F4)
Nhân tố HL được định lượng bằng cách tính điểm trung bình của 6 biến quan sát thuộc nhân tố này. Các nhân tố F1, F2, F3, F4 cũng được định lượng bằng tính điểm trung bình của các biến quan sát nằm trong nhân tố đó.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-Square điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số
82
phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lòng của khách hàng càng lớn. (Hoàng Trọng Mộng Ngọc, 2008)
Sử dụng phần mềm SPSS 23 - Regression Analysis ta có được kết quả thể hiện trên bảng 3.17. và 3.18
Bảng 3.17: Tóm tắt mô h nh
Mô
h nh R R b nh phương
R b nh phương
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Change Statistics
Durbin- Watson R
Square Change
F df1 df2 Mức ý nghĩa F
1 0,773a 0,597 0,589 0,6413 0,597 72,212 4 195 0,000 2,149 Nguồn: Tổng hợp số liệu điều tra 2019 Nhìn vào bảng 3.17 mô hình có R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) là 0,597.
Điều này có nghĩa 59,7% thay đổi của mức độ hài lòng của khách du lịch nội địa được giải thích bởi các biến F1, F2, F3, F4.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta thấy kiểm định F có giá trị là 72,212 với mức ý nghĩa (Sig = 0,000) chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng được.
Bảng 3.18: Hệ số hồi qu Hệ số hồi
qu chuẩn
hóa (Beta) t Sig.
Thống đa cộng tu ến
B Sai số chuẩn
Biến độc lập
Độ chấp
nhận VIF (Constant) 4,570E-017 0,045 0,000 1,000
F1 0,562 0,045 0,562 12,366 0,000 1,000 1,000
F2 0,323 0,045 0,323 7,114 0,000 1,000 1,000
F3 0,397 0,045 0,397 8,736 0,000 1,000 1,000
F4 0,136 0,045 0,136 2,998 0,003 1,000 1,000
Nguồn: Tổng hợp số liệu điều tra 2019
83
Từ kết quả phân tích hệ số hồi quy trên bảng 3.18 ta thấy: các biến F1, F2, F3, F4 đều có Sig. <0,05. Như vậy, F1, F2, F3, F4 tương quan có ý nghĩa với HL và độ tin cậy 95%.
Độ phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 10. Như vậy các biến độc lập không có tương quan với nhau.
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy thể hiện rằng tất cả 4 nhân tố độc lập đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến sự hài lòng của người dân với mức ý nghĩa (Sig = 0,00 rất nhỏ) ở tất cả các biến và hằng số là có ý nghĩa thống kê. So sánh giá trị (độ mạnh) của β chuẩn hóa cho thấy: Năng lực và thái độ phục vụ là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự hài lòng của người dân (β = 0,562), kế đến là sự đồng cảm (β = 0,397), sự đồng cảm (β = 0,323) và cơ sở vật chất (β = 0,136)
Như vậy, sau khi thực hiện chạy hồi quy và kiểm định các giả thiết thống kê, chúng ta rút ra mô hình hồi quy có các biến có hệ số chưa chuẩn hóa như sau như sau:
HL = 4,570E-017+ 0,562*F1 + 0,323*F2 + 0,397*F3 + 0,136*F4 Hệ số hồi qui được chuẩn hóa cho biết tầm quan trọng của các biến độc lập trong mô hình. Các hệ số hồi quy chuẩn hoá có thể được chuyển đổi về dạng phần trăm được thể hiện trên bảng 3.19 như sau:
Bảng 3.19: Vị trí quan trọng của các ếu tố
Biến độc lập Giá trị tu ệt đối
của Beta Tỷ trọng % Xếp hạng
F1 0,562 39,63 1
F2 0,323 22,78 3
F3 0,397 28,00 2
F4 0,136 9,59 4
Nguồn: Tổng hợp số liệu điều tra 2019 Như vậy, bằng việc thực hiện các kiểm định có thể khẳng định các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dân đến chất lượng dịch vụ hành chính