7 Bố cục của đề tài
3.6 Phân tích hồi quy
Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm tiền gửi tại ngân hàng, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy đối với 6 yếu tố của chất lượng dịch vụ tiền gửi là các biến độc lập, bao gồm: phương tiện hữu hình, sự đáp ứng, độ tin cậy, sự đảm bảo, sự cảm thông, chính sách giá và biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng gửi tiền.
Bằng việc sử dụng phương pháp chọn biến Stepwise, chúng ta có được mô hình hồi quy. Phương pháp Stepwise là phương pháp kết hợp giữa 2 phương pháp Forward (đưa dần biến vào) và Backward (loại dần biến ra). Đầu tiên, nhân tố có mối tương quan lớn nhất đối với biến phụ thuộc được đưa vào mô hình, sau đó nhân tố có mối tương quan lớn kế tiếp cũng sẽ được xem xét đưa vào mô hình, quá trình đó cứ tiếp tục diễn ra cho đến hết 6 yếu tố.
Từ các giả thiết, ta có phương trình hồi quy như sau
SHL=0 1PTHH 2SDU3DTC4SDB5SCT 6CSG
Kết quả phân tích mô hình hồi quy, cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 3.20 Kết quả phân tích hồi quy Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã
chuẩn hóa
Giá trị t
Giá trị Sig.
Đa công tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Dung sai
cho phép VIF 1 Hằng số .866 .302 2.865 .005 CSG .760 .080 .581 9.518 .000 1.000 1.000 2 Hằng số .101 .345 .293 .770 CSG .712 .077 .544 9.186 .000 .977 1.024 SDB .254 .062 .241 4.068 .000 .977 1.024 3 Hằng số -.649 .463 -1.403 .162 CSG .692 .077 .529 8.998 .000 .965 1.036 SDB .249 .062 .236 4.042 .000 .976 1.025 PTHH .223 .093 .140 2.399 .017 .986 1.014
(Nguồn: Số liệu phân tích của tác giả, 2014)
Qua bảng 3.20, phương trình hồi quy thể hiện sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tiền gửi như sau:
SHL=0.529 x CSG + 0.236 x SDB + 0.140 x PTHH
Mô hình hồi quy trên cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với chất lượng dịch vụ tiền gửi, trong đó tất cả các hệ số chuẩn hóa đều dương thể hiện sự tác động cùng chiều giữa sự hài lòng của khách hàng và chất lượng dịch vụ tiền gửi
Ý nghĩa hệ số hồi quy
1
= 0.140: Khi mức độ hài lòng về yếu tố phương tiện hữu hình của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ tiền gửi của khách hàng sẽ
6
= 0.529: Khi mức độ hài lòng về chính sách giá của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ tiền gửi của khách hàng sẽ tăng 0.529 đơn vị.
Như vậy, yếu tố chinh sách giá có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng đối với dịch vụ tiền gửi của khách hàng, tiếp theo là yếu tố sự đảm bảo và yếu tố phương tiện hữu hình. Bảng 3.21 Bảng hệ số xác định Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn trong đo lường
Durbin- Watson 1 .581a .337 .334 .582
2 .628b .394 .387 .558
3 .643c .413 .403 .551 1.908
(Nguồn: Số liệu phân tích của tác giả, 2014)
Hệ số xác định R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 luôn tăng lên khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn. Qua bảng Model Summary, ta thấy R2 hiệu chỉnh tăng theo số biến thêm vào, điều đó có nghĩa là càng thêm biến thì độ giải thích biến thiên của mô hình càng tăng, tức là không có biến nào thừa trong mô hình. R2 hiệu chỉnh của mô hình 3 là 0.403, nghĩa là 40.3% sự biến thiên sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tiền gửi tại MB Bank được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa 3 biến độc lập: Chính sách giá, sự đảm bảo và phương tiện hữu hình (khoảng 59.7% được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình). Tuy nhiên, mức độ phù hợp này của mô hình chỉ đúng với dữ liệu mẫu.
Ta nhận thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) trong bảng 3.20 đều nhỏ hơn 10 và dung sai cho phép (Tolerance) gần bằng 1, chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Đại lượng thống kê Durbin-Watson trong bảng 3.21 bằng 1.908 (1<d<3) cho thấy không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số. (Tham khảo phụ lục 7)