6. Bố cục của đề tài
2.3.7 Phân tích hồi quy
Kết quả bảng 2.7 cho thấy các biến độc lập: mức độ hiệu quả; sự thuận tiện; phí dịch vụ; sự bảo mật; mức độ hoàn thành; mức độ sẵn sàng có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc sự hài lòng, có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig.= 0. Do đó, ta có mô hình sau:
Sự hài lòng = B1 * mức độ hiệu quả + B2 * bảo mật + B3 * thuận tiện + B4 * hoàn thành + B5 * Phí dịch vụ + B6 * sẵn sàng
Với B1, B2, B3, B4, B5, B6: là hệ số hồi quy riêng phần.
Mức độ hiệu quả; sự thuận tiện; phí dịch vụ; sự bảo mật; mức độ hoàn thành; mức sẵn sàng là các biến độc lập và sự hài lòng là biến phụ thuộc.
2.3.7.1 Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2
hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Hệ số R2 có giá trị từ 0 đến 1, R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, 214).
So sánh hai giá trị R2 và R2 điều chỉnh ở bảng 2.5, chúng ta sẽ thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Hệ số R2 điều chỉnh (Ajusted R spuare) = 0,740 (xem bảng 2.5). Điều này nói lên rằng khoảng 74% phương sai sự hài lòng được giải thích bởi 6 biến độc lập, còn lại là do các biến khác tác động.
2.3.7.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.
Cặp giả thiết:
H0: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc hay R2=0 H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc hay R2≠0 Mức ý nghĩa kiểm định là 5%
Nguyên tắc chấp nhận giả thiết:
- Nếu Sig.<0,05: Bác bỏ giả thiết H0
- Nếu Sig.≥0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0
Nhìn vào bảng 2.8 ta thấy rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0 (F=91,131), giá trị Sig. rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 2.8: Kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 142.161 6 23.694 91.131 .000a
Residual 47.839 184 .260
Total 190.000 190
a. Predictors: (Constant), San sang, Phi, Hoan thanh, Thuan tien, Bao mat, Hieu qua b. Dependent Variable: Hai long
2.3.7.3 Kết quả hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy 6 nhân tố là: Mức độ hiệu quả; sự bảo mật; sự thuận tiện; mức độ hoàn thành; phí dịch vụ; sự sẵn sàng; có ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng với mức ý nghĩa Sig.=0,000
nên các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 đặt ra trong mô hình được chấp nhận (xem bảng 2.6)
Từ bảng phân tích hồi quy (xem bảng 2.6), ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình:
HL = 0,522HQ + 0,283BM + 0,452TT + 0,199HT + 0,264PH + 0,286SS
Trong đó: HL: Sự hài lòng; HQ: Mức độ hiệu quả, BM: Sự bảo mật, TT: Sự thuận tiện; HT: Mức độ hoàn thành, PH: phí dịch vụ, SS: Sự sẵn sàng.
Từ phương trình hồi quy, chúng ta có thể thấy 6 nhân tố có tác động đến sự hài lòng khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ đều ảnh hưởng thuận chiều đến mức độ hài lòng của khách hàng ở độ tin cậy là 95% với các mức độ khác nhau. Qua phương trình hồi quy, chúng ta thấy khi điểm đánh giá mức độ hiệu quả tăng lên 1 thì sự hài lòng của khách hàng tăng trung bình lên 0.522 điểm khi giữ nguyên các biến độc lập còn lại không đổi. Tương tự như vậy, khi điểm đánh giá sự bảo mật tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng tăng trung bình lên 0.283 điểm, khi điểm đánh giá sự thuận tiện tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng tăng trung bình lên 0.452 điểm, khi điểm đánh giá mức độ hoàn thành tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng tăng trung bình lên 0.199 điểm, khi điểm đánh giá phí dịch vụ tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng tăng trung bình lên 0.264 điểm, khi điểm đánh giá sự sẵn sàng tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng tăng trung bình lên 0.286 điểm. Như vậy, thành phần mức độ hiệu quả là thành phần có mức tác động nhiều nhất đối với sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ, tiếp theo là sự thuận tiện, kế tiếp là sự sẵn sàng, sau đó là sự bảo mật, phí dịch vụ và cuối cùng là thành phần mức độ hoàn thành.