Trong phần này cần kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến độc lập sau khi phân tích EFA (sự đảm bảo, sự tin cậy, giá cả, sự cảm thông, sự hữu hình) với biến phụ thuộc (sự hài lòng). Sử dụng mô hình hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression): tác động của nhiều biến độc lập định lƣợng vào một biến phụ thuộc định lƣợng, 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 sản phẩm dịch vụ đối với các thành phần sự hữu hình, sự tin cậy, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông, giá cả.
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số R² (R-quare), hệ số xác định R² đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, tuy nhiên không phải phƣơng trình có càng nhiều biến sẽ càng
Sự hữu hình Sự hài lòng H1+ Sự tin cậy Sự đảm bảo Sự đáp ứng Sự cảm thông Giá cả H2+ H3+ H5+ H6+ H4+
phù hợp với dữ liệu. Trong hồi quy tuyến tính bội thƣờng dùng hệ số R - Square đã điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng quá mức phù hợp. Ngoài ra, cần kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin – Watson < 3) và không có hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (1< VIF < 2.5). Hệ số Beta chuẩn hóa đƣợc dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố. Beta càng cao thì mức độ tác động của biến vào đối tƣợng càng lớn (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Ảnh hƣởng của các biến độc lập đến sự hài lòng của khách hàng thể hiện thông qua kết quả hồi quy tuyến tính bội nhƣ sau:
Hệ số xác định R² (R - square) là 0.637 và R² điều chỉnh là 0.630 nghĩa là mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đã đến mức 63% (hay mô hình đã giải thích đƣợc 63% sự biến thiên của biến phụ thuộc vào sự hài lòng của khách hàng). Trị số thống kê F đạt giá trị 85.812 đƣợc tính từ giá trị R - square của mô hình là đầy đủ, tại mức ý nghĩa sig = 0.000.
Kiểm tra hiện tƣợng tƣơng quan bằng hệ số Durbin -Watson (1 < 1.727 < 3) (xem phụ lục 7).
Vậy mô hình hồi quy bội tuyến tính là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 2.23: Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .173 .145 1.193 .234
SHH .016 .047 .019 .349 .727 .440 2.270
STC -.002 .049 -.002 -.048 .962 .473 2.116
SDU .278 .042 .308 6.557 .000 .560 1.785
SCT .356 .046 .376 7.722 .000 .522 1.915
GIA .168 .039 .183 4.327 .000 .692 1.445
a. Dependent Variable: SHL
(Nguồn: Tổng hợp kết quả chạy mô hình)
Ở bảng 2.23 cho thấy 4 nhân tố có tác động dƣơng (hệ số Beta dƣơng) đến sự hài lòng của khách hàng với mức ý nghĩa Sig rất nhỏ bao gồm: Sự đảm bảo (SDB), Sự đáp ứng (SDU), Sự cảm thông (SCT), Giá cả (GIA). Do vậy các giả thuyết H3, H4, H5, H6 đƣợc chấp nhận.
Hai nhân tố là Sự hữu hình (SHH) và Sự tin cậy (STC) có hệ số Sig lớn hơn 0.05 bị loại ra khỏi mô hình. Do vậy, bác bỏ giả thuyết H1 và H2. Đồ thị phần dƣ theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0). Nghiên cứu có thể kết luận rằng giả thuyết H3, H4, H5, H6 đƣợc chấp nhận.
Bảng 2.24: Kết quả kiểm định các giả thuyết thống kê
Các nhân tố Hệ số chuẩn hóa
Beta Sig. Kết luận
Sự hữu hình (SHH) 0.019 0.727 Bác bỏ Sự tin cậy (STC) -0.002 0.962 Bác bỏ Sự đảm bảo (SDB) 0.121 0.020 Chấp nhận Sự đáp ứng (SDU) 0.308 0.000 Chấp nhận Sự cảm thông (SCT) 0.376 0.000 Chấp nhận Giá cả (GIA) 0.183 0.000 Chấp nhận
(Nguồn: Tổng hợp kết quả chạy mô hình)
Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng và 4 biến độc lập đƣợc thể hiện qua phƣơng trình hồi quy sau:
SHL = 0.121SDB + 0.308SDU + 0.376SCT + 0.183GIA (2.1) Trong đó: SHL: sự hài lòng của khách hàng
SDB: sự đảm bảo
SDU: Sự đáp ứng
SCT: Sự cảm thông (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
GIA: Giá cả
Bảng 2.25: Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình
Các nhân tố Hệ số chuẩn hóa
Beta Sig. Mức độ (số càng thấp càng quan trọng) Sự cảm thông (SCT) 0.376 0.000 1 Sự đáp ứng (SDU) 0.308 0.000 2 Giá cả (GIA) 0.183 0.000 3 Sự đảm bảo (SDB) 0.121 0.020 4 (Nguồn: Tổng hợp kết quả chạy mô hình)
Sự cảm thông (SCT): có hệ số chuẩn hóa Beta cao nhất là 0.376 nên dựa vào mô hình hồi quy thì đây là nhân tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số Beta 0.376 chỉ ra rằng nếu sự cảm thông tăng lên một đơn vị thì sự hài lòng sẽ tăng thêm 0.376.
Sự đáp ứng (SDU): có hệ số chuẩn hóa Beta 0.308, đây cũng là nhân tố có tác động mạnh đến sự hài lòng của khách hàng, cứ sự đáp ứng tăng lên một đơn vị thì sự hài lòng sẽ tăng lên 0.308.
Giá cả (GIA): có hệ số chuẩn hóa Beta 0.183 giá có có sự tác động đến sự hài lòng sau yếu tố sự cảm thông và sự đáp ứng. Khi lãi suất, biễu phí của ngân hàng hợp lý, cạnh tranh, chính sách linh hoạt tăng lên một đơn vị thì sự hài lòng tăng lên 0.183.
Sự đảm bảo (SDB): có hệ số Beta 0.121 tức là cứ sự đảm bảo tăng lên một đơn vị, sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.121.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong chƣơng 2, luận văn tổng quan về Agribank Tân Bình gồm quá trình hình thành và phát triển, một số hoạt động chính và những sản phẩm dịch vụ hiện có của Agribank. Từ đó thực hiện khảo sát sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm dịch vụ tại Agribank Tân Bình.
Kết quả hồi quy tuyến tính bội đã kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Những giả thuyết đƣợc chấp nhận là có ảnh hƣởng trong mô hình hồi quy gồm: sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông, giá cả. Trong đó, nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng là sự cảm thông và sự đáp ứng, tiếp theo sau là giá cả và sự đảm bảo. Từ các khái niệm nghiên cứu ban đầu và kết quả mô hình hồi quy là cơ sở để tác giả đƣa ra giải pháp, kiến nghị nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng ở chƣơng 3.
CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ TẠI NHNo & PTNT VIỆT
NAM - CHI NHÁNH TÂN BÌNH