Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng và mức độ thỏa mãn có dạng như sau:
8 Phụ lục 8. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
9
Y = β0 + β1TC + β2DU + β3PV + β4DC + β5HH Trong đó:
- Y là biến phụ thuộc thể hiện mức độ thỏa mãn của khách hàng đối với CLDV NHBL tại ACB.
- β0,β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy.
- TC, DU, PV, DC, HH là các biến độc lập: Thành phần tin cậy, đáp ứng, năng lực phục vụ, đồng cảm, hữu hình.
Phân tích mô hình hồi quy trên để xác định trọng số của từng nhân tố ảnh hưởng đến mức độ thỏa mãn của khách hàng. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có R2 = 0.957 và R2 hiệu chỉnh là 0.913. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 91,3% hay nói cách khác, 91,3% sự biến thiên của mức độ thỏa mãn (Y) được giải thích bởi 5 nhân tố ảnh hưởng đã được đề cập, còn lại 23.5% được giải thích bởi các nhân tố khác.
Bảng 2.11 : Kết quả kiểm định R2
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 . 957a . 915 . 913 . 14501
a. Predictors: (Constant), HH, TC, DC, PV, DU b. Dependent Variable: Y
Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả
Với kết quả này thì mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Tuy nhiên mô hình hồi quy này cần phải kiểm định ANOVA để đảm bảo thêm sự phù hợp.
Bảng 2.12: Kết quả kiểm định Anova
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 53.601 5 10.720 509.826 .000a
Total 58.584 242 a. Predictors: (Constant), HH, TC, DC, PV, DU b. Dependent Variable: Y
Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả
Để kiểm định các nhân tố được đo lường có ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của KH hay không, tác giả đặt giả thiết như sau:
H1 : Có mối quan hệ giữa các nhân tố đến sự thỏa mãn của khách hàng, nghĩa là gia tăng mức độ của các nhân tố ảnh hưởng sẽ làm tăng mức độ thỏa mãn.
H0 : Không có mối quan hệ giữa các nhân tố đến sự thỏa mãn của khách hàng. Kết quả phân tích cho thấy giá trị sig của tất cả các hệ số hồi quy đều nhỏ hơn 0.05; do đó, ta có thể nói rằng, với độ tin cậy là 95%, tất cả các biến độc lập đều có tác động đến mức độ thỏa mãn của khách hàng. Tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự thỏa mãn của khách hàng, do các hệ số hồi quy đều mang hệ số dương. Vì vậy, giả thiết H1 được đặt ra ở trên được chấp nhận.
Bảng 2.13: Kết quả phân tích hồi quy bội
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constan t) .362 .072 5.018 .000 TC .182 .018 .232 9.934 .000 .659 1.516 DU .215 .022 .269 9.957 .000 .493 2.030 PV .198 .018 .284 11.049 .000 .543 1.842 DC .254 .020 .304 12.606 .000 .619 1.617 HH .110 .018 .142 6.227 .000 .689 1.451 a. Dependent Variable: Y
Ngoài ra, kết quả phân tích cũng cho thấy mô hình không bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) nhỏ hơn 10 rất nhiều. Lúc này ta có thể viết được phương trình hồi quy cho mô hình này như sau:
Y = 0.362 + 0.182 TC + 0.215DU + 0.198PV + 0.254DC + 0.110HH Qua phương trình hồi quy, chúng ta thấy khi điểm đánh giá TC tăng lên 1 thì mức độ thỏa mãn của khách hàng tăng trung bình lên 0.182 điểm khi giữ nguyên các biến độc lập còn lại không đổi. Tương tự như vậy, khi điểm đánh giá mức độ DU tăng lên 1 điểm thì mức độ thỏa mãn tăng trung bình lên 0.215 điểm, … Như vậy, nhân tố DC là thành phần có mức độ ảnh hưởng nhiều nhất đối với mức độ thỏa mãn của khách hàng, tiếp theo là các nhân tố DU, PV, TC và cuối cùng là HH. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});