Kiểm Định Các Giả Thuyết Và Mô Hình Nghiên Cứu

Hữu hình

H1(+)

H5(+)

Sự hài lòng

Đồng cảm

Bồi thường

Tin cậy

H2(+)

Đảm bảo

H3(+)

Đáp ứng

H4(+)

H6(+)

H7(+)

Điều dưỡng

Hình 4.1.

Nguồn: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh

4.5. Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) như đã được trình bày trong sơ đồ 4.1 và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiếm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Có 2 phương trình hồi quy cần thực hiện, mô hình thứ nhất (hồi quy đa biến) 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 điều dưỡng tại Trung tâm. Mô hình thứ hai (hồi quy đơn biến) nhằm xác định sự tác động của yếu tố lên sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ.

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-squares) đế 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-squares điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bênh cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin - Watson (1 < Durbin-Watson < 3 ) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lòng khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).

4.5.1. Phân tích hệ số tương quan

Bảng 4.4 Phân tích hệ số tương quan giữa các nhân tố

Correlations

		HL	F1	F2	F3	F4	F5	F6	F7
HL	Pearson Correlation	1	.128*	.241**	.245**	.193*	.165*	.148*	.207**
	Sig. (2- tailed)		.000	.000	.000	.000	.000	.000	.000
	N	400	400	400	400	400	400	400	400
F1	Pearson Correlation	.128*	1	.097	.092	.112	.231**	.142*	.089
	Sig. (2- tailed)	.000	.095	.053	.025	.045	.062	.051	.012
	N	400	400	400	400	400	400	400	400
F2	Pearson Correlation	.241**	.130*	1	.240**	.135*	.121*	.134*	.253**

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 92 trang tài liệu này.

Sig. (2- tailed)	.000	.014		.025	.017	.021	.051	.032
N	400	400	400	400	400	400	400	400
F3	Pearson Correlation	.245**	.111	.138*	1	.244**	.125*	.139*	.133*
	Sig. (2- tailed)	.000	.015	.079		.082	.092	.021	.044
	N	400	400	400	400	400	400	400	400
F4	Pearson Correlation	.193*	.122	.232**	.233**	1	.321**	.133*	.263**
	Sig. (2- tailed)	.000	.023	.015	.024		.019	.012	.011
	N	400	400	400	400	400	400	400	400
F5	Pearson Correlation	.165*	.122*	.163*	.142*	.233*	1	.322**	.355**
	Sig. (2- tailed)	.000	.079	.062	.021	.011		.034	.081
	N	400	400	400	400	400	400	400	400
F6	Pearson Correlation	.148*	.222**	.121*	.0111	.432**	.112	1	.422**
	Sig. (2- tailed)	.000	.011	.009	.012	.011	.092		.071
	N	400	400	400	400	400	400	400	400
F7	Pearson Correlation	.207**	.311**	.122*	.099	.291**	.128*	.144*	1
	Sig. (2- tailed)	.000	.080	.019	.092	.051	.017	.022
	N	400	400	400	400	400	400	400	400

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Nguồn: Kết quả phân tích hệ số tương quan

Nhân tố 1 (F1) “hữu hình” có mối tương quan cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.128 tại mức ý nghĩa 5%

Nhân tố 2 (F2) “tin cậy” có mối tương quan cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.241 tại mức ý nghĩa 1%

Nhân tố 3 (F3) “đảm bảo” có mối tương quan cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.245 tại mức ý nghĩa 1%

Nhân tố 4 (F4) “đáp ứng ” có mối tương quan cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.193 tại mức ý nghĩa 5%

Nhân tố 5 (F5) “đồng cảm” có mối tương quan cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.165 tại mức ý nghĩa 5%

Nhân tố 6 (F6) “bồi thường” có mối tương quan với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.148 tại mức ý nghĩa 5%

.Nhân tố 7 (F7) “Điều dưỡng ” có mối tương quan cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng với hệ số tương quan 0.207 tại mức ý nghĩa 1%

Như vậy, tất cả 7 nhân tố này đều có mối tương quan với thang đo sự hài lòng của khách hàng. Vì vậy những nhân tố này thích hợp đưa vào mô hình hồi quy tuyến tính.

4.5.2. Phân tích mức độ ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng

Bảng 4.5. Kết quả hồi quy

Phân tích tương quan Coefficientsa

Mô hình Model		Hệ số chưa chuẩn hóa Unstandardized Coefficients		Hệ số đã chuẩn hóa Standardize d Coefficients	T	Sig.	Đa cộng tuyến Collinearity Statistics
Mô hình Model		B	Std. Error	Beta	T	Sig.	Hệ số Tolerance	Hệ số phón g đại phươ ng sai VIF
1	(Constant)	.215	.105		-2.172	0.12
	HH	.113	.035	.113	4.663	.000	.832	1.237
	TC	.241	.035	.241	5.387	.000	.823	1.032
	DB	.243	.034	.243	5.439	.000	.890	1.083
	DU	.215	.035	.215	6.127	.000	.854	1.074
	DC	.211	.036	.211	6.235	.000	.913	1.091
	BT	.123	.036	.123	4.327	.000	.833	1.092
	DD	.208	.035	.208	5.288	.000	.917	1.320
a. Dependent Variable: HL

Nguồn: Kết quả phân tích hồi qui

Từ kết quả hồi quy, chúng tôi thấy rằng sig hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn hoặc bằng 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không biến nào bị loại bỏ. Hệ số VIF nhỏ hơn 2 do vậy không có đa cộng tuyến xảy ra.

4.5.3. Kiểm định các tham số hồi quy

Mô hình được viết theo dưới dạng beta đã chuẩn hóa:

HL = 0.215+HH+0.113*TC+0.241*DB +0.243*DU+0.215*DC+0.211*BT+0.123*DD+ 0.208

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến HH (hữu hình) bằng 0.113 có giá trị sig bằng

0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 99%. Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm 0.113 điểm.

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến TC (tin cậy) bằng 0.241 có giá trị sig bằng

0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 99%. Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm 0.241 điểm.

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến DB (đảm bảo) bằng 0.243 có giá trị sig bằng

0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 99%. Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm 0.243 điểm.

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến DU (đáp ứng) bằng 0.215 có giá trị sig bằng

0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 95%. Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm 0.215 điểm.

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến DC (đồng cảm) bằng 0.211 có giá trị sig bằng

0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 95%. Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm 0.211 điểm.

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến BT (bồi thường) bằng 0.123 có giá trị sig bằng

0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 95%.

Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm 0.123 điểm.

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của biến DD (điều dưỡng) bằng 0.208 có giá trị sig bằng 0.000 < 1% có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng tại độ tin cậy 99%. Khi khách hàng đánh giá yếu tố này tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng tăng thêm

0.208 điểm.

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy 7 nhân tố trên có ảnh hưởng cùng chiều với hài lòng của khách hàng. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5,H6,H7 đề xuất trong mô hình nghiên cứu được chấp nhận. Trong đó, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa là sự đảm bảo với hệ số hồi quy là 0.243; thứ hai là sự tin cậy với hệ số hồi quy là 0.241, thứ ba là sự đáp ứng với hệ số hồi quy là 0.215; thứ tư là đồng cảm 0.211, thứ năm là sự điều dưỡng với hệ số hồi quy là 0.208, thứ sáu là sự bồi thường với hệ số hồi quy là 0.123, và thứ bảy là sự hữu hình với hệ số hồi quy là 0.113.

Tên biến

Hệ số hồi quy	Tỷ trọng	Thứ tự ảnh hưởng
HH: Hữu hình	0.113	8.34%	7
TC: Tin cậy	0.241	17.79%	2
DB: Đảm bảo	0.243	17,97%	1
DU: Đáp ứng	0.215	15,87%	3
DC: Đồng cảm	0.211	15,58%	4
BT: Bồi thường	0.123	9,08%	6
DD: Điều dưỡng	0.208	15,37%	5
Tổng cộng	1.108	100%

Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy

4.6. Kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng qua đặc điểm cá nhân

4.6.1 Kiểm định sự khác biệt sự hài lòng qua giới tính

Bảng 4.6: Thống kê mô tả sự theo giới tính

N	Mean	Std. Deviation	Std. Error	95% Confidence Interval for Mean		Minimu m	Maxim um
N	Mean	Std. Deviation	Std. Error	Lower Bound	Upper Bound	Minimu m	Maxim um
Nam	210	3.566 2	.57017	.06983	3.4282	3.7033	1.35	5.00
Nữ	190	3.555 6	.64658	.05956	3.4381	3.6735	1.55	5.00
Total	400	3.561 4	.47578	.04682	3.4694	3.6538	1.45	5.00

Nguồn: Kết quả mô tả sự hài lòng theo giới tính

Điểm trung bình về sự hài lòng của nam 3.5662 điểm tương đương điểm trung bình về sự hài lòng của nữ 3.5556. Sự khác biệt mức độ sự hài lòng giữa hai nhóm không đáng kể theo giới tính.

Giả thuyết H0: Phương sai bằng nhau

Giả thuyết H1: Phương sai không bằng nhau

Thống kê Levene có giá trị sig bằng 0.00 < 0.05 cho nên bác bỏ H0 và ta có cơ sở để đưa ra kết luận là không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của nhân viên theo giới tính.

Xem tất cả 92 trang.

Ngày đăng: 12/06/2024