4.5.1. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến
Bƣớc đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy bội là xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập lớn, hay hệ số sig giữa các biến độc lập < 5% chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ xảy ra. Nhƣ vậy việc phân tích hồi quy có thể không phù hợp, còn ngƣợc lại thì việc phân tích hồi quy là phù hợp, vì thế ta xem xét bảng ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến (Bảng 4.7) đƣợc trình bày dƣới đây:
55
Bảng 4.9. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập
Năng lực phục vụ Tính hữu hình Sự cảm thông Độ tin cậy Khả năng đáp ứng Năng lực phục vụ Pearson Correlation 1 ,000 ,000 ,000 ,000 Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 N 250 250 250 250 250 Tính hữu hình Pearson Correlation ,000 1 ,000 ,000 ,000 Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 N 250 250 250 250 250 Sự cảm thông Pearson Correlation ,000 ,000 1 ,000 ,000 Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 N 250 250 250 250 250 Độ tin cậy Pearson Correlation ,000 ,000 ,000 1 ,000 Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 N 250 250 250 250 250 Khả năng đáp ứng Pearson Correlation ,000 ,000 ,000 ,000 1 Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 N 250 250 250 250 250
Nguồn: Số liệu điều tra
Kết quả thu đƣợc từ ma trận tƣơng quan cho thấy, các hệ số tƣơng quan đều bằng 0 và hệ số sig của các biến đều lớn hơn 5% nên giữa các biến không có mối tƣơng quan với nhau. Vì vậy, các biến độc lập trên đủ điều kiện để tiến hành hồi quy ở bƣớc tiếp theo.
56
4.5.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Phƣơng pháp đƣợc dùng để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu là phân tích hồi quy bội. Phƣơng pháp này giúp chúng ta biết đƣợc cƣờng độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy bội nhƣ sau:
Kết quả phân tích hồi quy bội bằng phần mềm xử lý thống kê SPSS 16.0 với phƣơng pháp Enter (đồng thời) đƣợc thể hiện trên Bảng 4.8, 4.9 và 4.10 nhƣ sau:
Bảng 4.10. Tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 ,758a ,574 ,565 ,47824 1,724
a. Predictors: (Constant), Tinh huu hinh, Do tin cay, Kha nang dap ung, Su cam thong, Nang luc phuc vu
b. Dependent Variable: Chat luong DV ngân hàng dien tu cua Oceanbank
Nguồn: Số liệu điều tra
Bảng 4.11. Kết quả phân tích ANOVAa
Mô hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig.
1
Ƣớc lƣợng 75,218 5 15,044 65,775 ,000a
Phần dƣ 55,806 244 ,229
Tổng 131,024 249
a. Biến độc lập: (Constant), Tinh huu hinh, Do tin cay, Kha nang dap ung, Su cam thong, Nang luc phuc vu
b. Biến phụ thuộc: Chat luong DV ngân hàng dien tu cua Oceanbank
Nguồn: Số liệu điều tra
Bảng 4.12. Ƣớc lƣợng hồi quy
Mô hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 3,352 ,030 110,823 ,000 Năng lực phục vụ ,098 ,030 ,135 3,226 ,001 1,00 1,00 Tính hữu hình ,062 ,030 ,085 2,037 ,043 1,00 1,00 Sự cảm thông ,532 ,030 ,734 17,569 ,000 1,00 1,00 Độ tin cậy ,051 ,030 ,071 1,692 ,092 1,00 1,00 Khả năng đáp ứng ,050 ,030 ,070 1,665 ,097 1,00 1,00
a. Biến phụ thuộc: Chat luong DV ngân hàng dien tu cua Oceanbank
Nguồn: Số liệu điều tra
i e DU TC CT HH PV Yˆˆ0 ˆ1 ˆ2 ˆ3 ˆ4 ˆ5
57
4.5.2.1. Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Trong mô hình hồi quy bội, vì có nhiều biến độc lập nên chúng ta phải dùng hệ số xác định điều chỉnh R2 (Adjusted R Square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Kết quả tóm tắt mô hình hồi quy bội đƣợc thể hiện trên Bảng 4.8 cho thấy, hệ số xác định R2
= 0,574 (≠ 0) và R2 hiệu chỉnh = 0,565. Kiểm định F (Bảng 4.9 phân tích phƣơng sai Anova) cho thấy mức ý nghĩa Sig = 0,000. Kiểm định đa cộng tuyến (Bảng 4.10), chúng ta nhận thấy VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 5. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy phù hợp, hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích đƣợc 56,5% phƣơng sai của biến phụ thuộc chất lƣợng dịch vụ NHĐT tại Oceanbank.
4.5.2.2. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Bảng trọng số hồi quy (Bảng 4.10) cho thấy, trong 5 biến đƣợc đƣa vào mô hình hồi quy thì có cả 5 biến có tác động có ý nghĩa đến chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank cụ thể nhƣ yếu tố năng lực phục vụ (PV); Sự cảm thông (CT); Tính hữu hình (HH) đều có mức ý nghĩa Sig < 5%. Còn yếu tố khả năng đáp ứng (DU); Độ tin cậy (TC) của ngân hàng có mức ý nghĩa Sig < 10%.
Nhƣ vậy, kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu chính thức (với mức ý nghĩa 5%; 10%) đƣợc thể hiện trong bảng 4.11 nhƣ sau:
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu chính thức
Giả
thuyết Phát biểu giả thuyết Giá trị P
Kết quả kiểm định
H1 Sự cảm thông có tác động thuận chiều (+) đến
chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank P<0,05 Chấp nhận
H2 Khả năng đáp ứng có tác động thuận chiều (+)
đến chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank P<0,10 Chấp nhận
H3 Độ tin cậy có tác động thuận chiều (+) đến
chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank P<0,10 Chấp nhận
H4 Năng lực phục vụ có tác động thuận chiều (+)
đến chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank P<0,05 Chấp nhận
H5 Tính hữu hình có tác động thuận chiều (+) đến
chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank P<0,05 Chấp nhận
58
Căn cứ vào kết quả hồi quy thu đƣợc ta có thể xác định cƣờng độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc đƣợc so sánh thông qua hệ số Beta chuẩn hóa. Bởi thông thƣờng hệ số chuẩn hóa thƣờng loại bỏ các sai số ƣớc lƣợng. Căn cứ vào kết quả trên Bảng 4.9 cho chúng ta thấy, có năm yếu tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ NHĐT Oceanbank đƣợc xếp theo thứ tự quan trọng giảm dần nhƣ sau: Sự cảm thông (β=0,734); Năng lực phục vụ (β=0,135); Tính hữu hình (β=0,085); Độ tin cậy (β=0,071); Khả năng đáp ứng (β=0,070).
Mô hình hồi quy có dạng nhƣ sau
Với kết quả thu đƣợc ta thấy ngân hàng cần có các chiến lƣợc nhằm phát huy thế mạnh của tất cả các yếu tố trên nhằm nâng cao chất lƣợng dịch vụ NHĐT của Oceanbank, đặc biệt là những yếu tố có tác động mạnh nhất để ngày càng thu hút khách hàng hơn trong việc sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại ngân hàng.
4.5.3. Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính: Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là đồ thị
Scatterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa (Standardized Residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) trên trục hoành. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dƣ, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 224).
Quan sát hình 4.1, ta thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên chứ không tạo thành một hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm. i e DU TC HH PV CT Yˆ 0,734 0,135 0,085 0,071 0,07
59
Hình 4.1. Đồ thị phân tán Scatterplot
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của đề tài
Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ: Phần dƣ có thể không
tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: Sử dụng sai mô hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích… (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 228). Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dƣ (đã đƣợc chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.
Kết quả biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ đƣợc thể hiện trong Hình 4.2 cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 9,54*10-7 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,988 tức là gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
60
Hình 4.2. Đồ thị tần số Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của đề tài
Kết quả biểu đồ tần số P-P plot đƣợc thể hiện trong Hình 4.3 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là phƣơng sai của sai số không đổi.
Hình 4.3. Đồ thị tần số P-P plot
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của đề tài
Kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số (không có tƣơng quan gi ữa các
phần dƣ): Ta dùng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định tƣơng quan
của các sai số kề nhau (tƣơng quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là: H0: Hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ bằng 0
61
H1: Hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ khác 0
Đại lƣợng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 232-233). Theo kết quả từ Bảng 4.8, giá trị d = 1,724< 2 có nghĩa là giá trị d tính đƣợc rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Nhƣ vậy, ta có thể kết luận là không có tƣơng quan giữa các phần dƣ.
Kiểm tra giả định không có mối tƣơng quan gi ữa các biến độc lập (đo
lƣờng đa cộng tuyến): Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng
quan chặt chẽ với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 235). Các công cụ chuẩn đoán giúp ta phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa các tham số đƣợc ƣớc lƣợng là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance), hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance Inflation Factor - VIF). Nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ, thì nó gần nhƣ là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá, và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF là nghịch đảo của độ chấp nhận biến (Tolerance). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 251 - 252).
Nhìn kết quả từ Bảng 4.10 cho thấy, các hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập khá nhỏ (1< 2), trong khi đó hệ số VIF của một biến độc lập lớn hơn 10 mới đƣợc xem là có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Do đó, ta có thể bác bỏ giả thuyết mô hình đa cộng tuyến. Điều này có nghĩa là không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập hoặc không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội đƣợc xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.5.4. Thống kê mô tả các thành phần của các yếu tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng điện tử dịch vụ ngân hàng điện tử
Trƣớc khi tiến hành thống kê mô tả các thành phần của các nhóm yếu tố chúng ta tiến hành thiết lập cơ sở đánh giá giá trị thu đƣợc. Giá trị thu đƣợc của thống kê mô tả thƣờng đƣợc sử dụng là giá trị trung bình, vì vậy luận văn tiến hành xác định ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng.
62 Giá trị khoảng cách = = = 0,8
Bảng 4.14. Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1,00 - 1,80 Hoàn toàn không đồng ý
1,81 - 2,60 Không đồng ý
2,61 - 3,40 Bình thƣờng
3,41 - 4,20 Đồng ý
4,21 - 5,00 Hoàn toàn đồng ý
Nguồn: Tác giả tính toán
4.5.4.1. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố độ tin cậy
Bảng 4.15. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố độ tin cậy
Các biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Đánh giá
TC1 250 3,31 ,917 Bình thƣờng
TC2 250 3,11 ,986 Bình thƣờng
TC3 250 3,08 ,938 Bình thƣờng
TC4 250 3,14 ,944 Bình thƣờng
Nguồn: Số liệu điều tra
Kết quả thống kê cho thấy, tất cả các biến đều đƣợc khách hàng đánh giá chỉ ở mức bình thƣờng đến niềm tin của họ khi giao dịch tại ngân hàng Oceanbank. Vì vậy chúng ta cần xem xét đƣa ra giải pháp cho phù hợp để nâng cao thêm yếu tố niềm tin ở khách hàng.
4.5.4.2. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố hữu hình
Bảng 4.16. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố hữu hình
Các biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Đánh giá
HH1 250 3,52 ,924 Đồng ý
HH2 250 3,40 ,864 Bình thƣờng
HH3 250 3,39 ,922 Bình thƣờng
HH4 250 3,44 ,891 Đồng ý
63
Kết quả thống kê cho thấy, biến trang thiết bị hiện đại, giấy tờ biểu mẫu, phiếu sử dụng trong giao dịch đƣợc thiết kế đơn giản, rõ ràng của ngân hàng đƣợc khách hàng đánh giá cao, đạt mức đồng ý, tuy nhiên các biến còn lại thuộc thành phần tính hữu hình của ngân hàng đƣợc khách hàng đánh giá chỉ ở mức bình thƣờng đến sự thỏa mãn của họ khi sử dụng dịch vụ NHĐT tại Oceanbank.
4.5.4.3. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố khả năng phục vụ Bảng 4.17. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố khả năng phục vụ Bảng 4.17. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố khả năng phục vụ
Các biến Số quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Đánh giá
PV1 250 3,68 ,898 Đồng ý
PV2 250 3,42 ,996 Đồng ý
PV3 250 3,66 ,891 Đồng ý
PV4 250 3,50 ,991 Đồng ý
PV5 250 3,80 ,877 Đồng ý
Nguồn: Số liệu điều tra
Kết quả thống kê cho thấy, tất cả các biến thuộc thành phần khả năng phục vụ đƣợc khách hàng đánh giá ở mức đồng ý đến sự thỏa mãn của họ khi sử dụng dịch vụ NHĐT tại Oceanbank. Nghĩa là nhân viên ngân hàng Oceanbank có hƣớng dẫn khách hàng thực hiện các giao dịch nhanh chóng dễ hiểu, có thái độ lịch sự đối với khách hàng, có nắm rõ quy định của ngân hàng và của ngành và có xử lý nhanh... Tuy nhiên khách hàng chỉ chấp nhận ở mức đồng ý, vậy ta cũng cần lƣu ý vấn đề phục vụ này.
4.5.4.4. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố sự cảm thông Bảng 4.18. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố sự cảm thông Bảng 4.18. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố sự cảm thông
Các biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Đánh giá
CT1 250 3,43 ,592 Đồng ý
CT2 250 3,40 ,602 Bình thƣờng
CT5 250 3,42 ,674 Đồng ý
CT6 250 3,43 ,674 Đồng ý
Nguồn: Số liệu điều tra
Kết quả thống kê cho thấy, hầu hết các biến đƣợc khách hàng đánh giá đồng ý. Tuy nhiên biến nhân viên thể hiện sự quan tâm đến cá nhân khách hàng đƣợc đánh giá
64
chƣa cao, vì vậy cần có biện pháp phù hợp để nhân viên nâng cao trách nhiệm sự quan tâm đế mỗi cá nhân khách hàng hơn trƣớc. Nếu làm đƣợc nhƣ vậy thì sự thoả mãn của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT sẽ tốt hơn.
4.5.4.5. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố khả năng đáp ứngBảng 4.19. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố khả năng đáp ứng Bảng 4.19. Thống kê mô tả các thành phần của nhân tố khả năng đáp ứng
Các biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Đánh giá