LI MU
3.1.3.4Mô hình hi quy tuy n tính
K t qu h i quy b i (Ph l c 14) cho th y: M t là, h s xác đnh R2 = 0.747 (≠ 0) và R2
adj = 0.742. Chúng ta th y R2adj < R2 vì các bi n đ c l p không gi i thích thêm cho bi n ph thu c. Bên c nh đó, Ki m đnh F (B ng ANOVA) cho th y m c ý ngh a p (trong SPSS ký hi u Sig) = 0.000. Nh v y mô hình h i quy là phù h p, các bi n đ c l p gi i thích đ c h n 74% ph ng sai c a bi n ph thu c.
Xem xét b ng tr ng s h i quy, ta th y bi n c ba bi n SPVG (Ch t l ng s n ph m và giá d ch v ), CLNV (Ch t l ng ph c v c a nhân viên), YTTT (Y u t thu n ti n cho giao d ch) đ u có tác đ ng cùng chi u vào bi n ph thu c HL vì các tr ng s h i quy c a các bi n này đ u có ý ngh a th ng kê (c ba đ u có Sig = 0.000). N u so sánh tác đ ng c a các bi n này lên m c đ hài lòng c a khách hàng ta th y bi n Ch t l ng ph c v c a nhân viên có tác đ ng m nh nh t vào s hài lòng c a khách hàng ( 2 = 0.350), bi n thu n ti n cho giao dch có tác đ ng y u nh t vào s hài lòng c a khách hàng ( 3 = 0.317).
Nh v y d a vào k t qu ki m đnh mô hình h i quy, ta có th tìm th y đ c nh ng nhân t tác đ ng đ n s hài lòng c a khách hàng. ây là đi u ki n thu n l i đ Vietcombank Bình Thu n tìm ra ph ng h ng đ hoàn thi n chính sách ch m sóc khách hàng c a mình. B i nh tác gi đư nêu trên, s hài lòng c a khách hàng chính là m c tiêu chính c a chính sách ch m sóc khách hàng t i Vietcombank Bình Thu n h ng đ n.
Xem xét hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n trong mô hình
Trong mô hình h i quy b i, chúng ta có thêm gi thuy t là các bi n đ c l p không có t ng quan hoàn toàn v i nhau. Vì v y, khi c l ng mô hình h i quy b i, chúng ta ph i ki m tra gi thuy t này thông qua ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n. ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n, ch s th ng dùng là h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance Inflation Factor). N u VIF c a bi n đ c l p <10 thì bi n đó có giá tr gi i thích cho bi n ph thu c.
Theo k t qu phân tích ta th y h s phóng đ i ph ng sai VIF c a t t c các bi n trong mô hình đ u nh h n 10. V y là các bi n đ c l p trong mô hình trên có giá tr gi i thích cho bi n ph thu c HL (m c đ hài lòng c a khách hàng).
Nh v y, khi đư xác đ c nh ng y u t có tác đ ng đ n s hài lòng c a khách hàng, Chính sách ch m sóc khách hàng c a Vietcombank Bình Thu n nên t p trung vào vi c c i thi n h n n a ch t l ng c a các y u t này đ nâng cao h n n a s hài lòng c a khách hàng.
Mô hình h iăquyăđ năbi n:
Mô hình h i quy đ n bi n đ ki m tra m c đ hài lòng c a khách hàng có nh h ng đ n d đnh c a khách hàng trong t ng lai hay không.
K t qu h i quy đ n bi n (ph l c 15) cho th y: M t là, h s xác đ nh R2 = 0.590 (≠ 0) và R2
adj = 0.587. Chúng ta th y R2adj < R2 vì bi n đ c l p không gi i thích thêm cho bi n ph thu c. Bên c nh đó, Ki m đnh F (B ng ANOVA) cho th y m c ý ngh a p (trong SPSS ký hi u Sig) = 0.000. Nh v y mô hình h i quy là phù h p, bi n đ c l p gi i thích đ c h n 59% ph ng sai c a bi n ph thu c.
Xem xét b ng tr ng s h i quy, ta th y bi n HL (M c đ hài lòng c a khách hàng v ch t l ng d ch v ) có tác đ ng cùng chi u vào bi n ph thu c DD (D đnh c a khách hàng trong t ng lai) vì tr ng s h i quy c a các bi n này có ý ngh a th ng kê có Sig = 0.000). Nh v y khi khách hàng càng hài lòng v ch t l ng d ch v thì khách hàng càng có kh n ng ti p t c giao d ch, khuy n khích ng i thân và gi i thi u đ i t ng khác đ n giao d ch v i VCB Bình Thu n.