PHÂN TÍCH HỒI QUY

Sau khi chạy một loạt các phân tích Cronbach’s Alpha, EFA thì có 7 biến độc lập thỏa mãn điều kiện cho yêu cầu hồi quy.

52

Bước phân tích hồi quy này để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố độc lập tác động đến nhân tố phụ thuộc là biến HL, từ đó đưa ra được phương trình hồi quy, xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố độc lập lên nhân tố phụ thuộc. Gía trị của các biến độc lập và biến phụ thuộc được dùng trong phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các nhân tố được rút trích ra

Đánh giá sự phù hợp của mô hình, kiểm tra sự tương quan giữa các phần dư

Bảng4.11 Bảng thể hiện mức độ tương quan giữa biến HL và các yếu tố

Kiểu mẫu R R bình phương R bình phương đã được hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Chỉ số Durbin- Watson 1 .726a .528 .511 1.101 1.964 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS 22

Hệ số xác định R² là thước đo tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc về giá trị trung bình của nó được giải thích bởi các biến độc lập và biến dự báo. Bảng 5.11 cho thấy giá trị R² điều chỉnh là 0.511 tức là các yếu tố có thể giải thích được 51.1% sự hài lòng của khách hàng.

Ngoài ra, chỉ số Durbin – Watson nhỏ hơn 2 nên ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng tự tương quan của các phần dư trong mô hình qua đó góp phần làm tăng ý nghĩa của mô hình.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Bảng 4.12 Bảng ANOVA kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Kiểu mẫu Tổng bình phương Df Sai số chuẩn ước lượng F Mức ý nghĩa Sig. Hồi quy 274.985 7 39.284 32.408 .000b Số dư 246.068 203 1.212 1 Tổng cộng 521.054 210 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS 22

53

Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, đặt giả thiết : R² của tổng thể = 0 (mô hình hồi quy xây dựng được không phù hợp với tổng thể)

Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này. Bảng 5.12 cho thấy đại lượng F = 32.408 tương ứng với mức ý nghĩa Sig = 0.000. Gía trị sig < 0.05, do đó ta có thể bác bỏ giả thiết . Như vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình hoàn toàn phù hợp với tổng thể và có ý nghĩa trong nghiên cứu

Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Để đảm bảo thỏa mãn các điều kiện của mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp ước lượng OLS, ngoài kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, tác giả còn kiểm định phân phối chuẩn của các phần dư trong mô hình, nhằm tăng tính đúng đắn của mô hình theo phương pháp OLS

Hình4.1 Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối chuẩn của phần dư

54

Biểu đồ trên cho ta thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.983 gần bằng 1, đường cong có dạng hình chuông và số liệu phân phối khá đều 2 bên. Vậy có thể kết luận rằng phần dư có phân phối chuẩn

Kết quả hồi quy

Bảng 4.13 Mô hình chi tiết mô tả tác động của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng

Hệ số chưa được chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê cận tuyến Kiểu mẫu (1) B (2) Sai số chuẩn (3) Beta (4) T (5) Sig. (6) Dung sai (7) VIF (8) Hằng số -.343 .587 -.584 .560 Tc .296 .095 .220 3.118 .002 .466 2.145 Du .098 .072 .084 1.359 .176 .604 1.656 Dc .436 .080 .373 5.461 .000 .498 2.007 Nlpv -.019 .083 -.017 -.227 .821 .436 2.293 Utth .219 .083 .173 2.629 .009 .536 1.864 Hh .124 .071 .102 1.741 .083 .676 1.479 1 G -.015 .064 -.013 -.230 .818 .708 1.412 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS 22

Bảng 4.13 cho ta một cái nhìn toàn diện của mô hình

Thay thế các hệ số vào mô hình hồi quy tổng thể, ta có phương trình:

HL = -0.343 + 0.296TC + 0.098DU + 0.436DC – 0.019NLPV + 0.219UTTH + 0.124HH – 0.015G

Từ kết quả nêu trên, nhằm đưa ra các biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê của mô hình, ta dùng giá trị Sig (mức ý nghĩa 5%) để kiểm tra loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê, không có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng

Cột (6) bảng 4.13, chọn các biến có ý nghĩa thống kê là TC, DC, UTTH và loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê là DU, NLPV, HH, G. Đồng thời xây dựng mô hình hồi quy giới hạn với các biến có ý nghĩa thống kê như sau:

55

Kết quả hồi quy sau khi loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê:

Bảng 4.14 Hồi quy giữa biến phụ thuộc và biến độc lập sau khi đã loại biến DU, NLPV, HH, G

Hệ số chưa được chuẩn hóa

Hệ số

chuẩn hóa Thống kê cận tuyến

Kiểu mẫu

B

Sai số

chuẩn Beta T Sig. Dung sai VIF

Hằng số .100 .338 .297 .767 Tc .323 .086 .240 3.733 .000 .569 1.757 Dc .479 .072 .410 6.641 .000 .618 1.619 1 Utth .242 .080 .191 3.028 .003 .593 1.686 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS 22

Từ kết quả trên ta có phương trình của mô hình kinh tế: HL = 0.323TC + 0.479DC + 0.242UTTH + 0.1

Sau khi loại bỏ các biến DU, NLPV, HH, G và chạy lại mô hình hồi quy, ta có được bảng kết quả bảng 4.14 và phụ lục. Gía trị Sig của các biến giải thích TC, DC, UTTH đều nhỏ hơn 0.05 và do vậy đều có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, sau khi bỏ bớt biến thì điều chỉnh = 0.505 tương đương với điều chỉnh của mô hình trước khi bỏ bớt biến. Mặt khác, Sig = 0.000 < 0.05 nghĩa là mô hình hồi quy sau khi bỏ bớt biến có ý nghĩa thống kê

Với những kiểm định đã thực hiện trên, có thể thấy mô hình hồi quy tuyến tính theo phương pháp OLS là thích hợp với các yếu tố đã lựa chọn

Kiểm định giả thuyết thống kê

Giả thuyết H1: sự tin cậy tác động dương (+) lên sự hài lòng

Biến sự tin cậy có = 0.296 có nghĩa là sự tin cậy mà ABBANK tạo dựng nơi khách hàng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Kết quả hồi quy cho thấy giả thuyết H1 được chấp nhận

56

Biến Sự đáp ứng có = 0.098 có nghĩa là sự đáp ứng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, hệ số Sig là 0.176 nên du không có ý nghĩa thống kê, bác bỏ giả thuyết H2

Giả thuyết H3: sự đồng cảm có tác động dương (+) lên sự hài lòng.

Biến Sự đồng cảm có = 0.436 có nghĩa là sự đồng cảm có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Kết quả hồi quy cho thấy giả thuyết H3 được chấp nhận

Giả thuyết H4: năng lực phục vụ tác động dương (+) lên sự hài lòng.

Biến năng lực phục vụ có = -0.019 có nghĩa là năng lực phục vụ của ABBANK cung cấp cho khách hàng có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với sự hài lòng của khách hàng, khi năng lực phục vụ của ABBANK tăng cao thì sự hài lòng của khách hàng giảm xuống, điều này không đúng với giả thuyết nêu ra ở chương 3. Và hệ số sig = 0.821 nên nlpv không có ý nghĩa thống kê. Bác bỏ giả thuyết H4

Giả thuyết H5: uy tín thương hiệu tác động dương (+) lên sự hài lòng.

Biến uy tín thương hiệu có = 0.219 có nghĩa là uy tín thương hiệu mà ABBANK tạo dựng nơi khách hàng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Kết quả hồi quy cho thấy giả thuyết H5 được chấp nhận

Giả thuyết H6: sự hữu hình tác động dương (+) lên sự hài lòng.

Biến hữu hình có = 0.124 có nghĩa là sự hữu hình của ABBANK trong mắt khách hàng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, hệ số sig = 0.083 nên hh không có ý nghĩa thống kê. Bác bỏ giả thuyết H6

Giả thuyết H7: yếu tố giá tác động dương (+) lên sự hài lòng của khách hàng.

Biến giá (g) có = -0.015 có nghĩa là mức giá cả hợp lý mà ABBANK áp dụng cho khách hàng tỷ lệ nghịch với sự hài lòng của khách hàng. Mức giá NH áp dụng càng hợp lý thì sự hài lòng của khách hàng càng giảm và ngược lại, và hệ số sig = 0.818 nên g không có ý nghĩa thống kê. Bác bỏ giả thuyết H7

57

Thảo luận

Bảng 5.14 là kết quả hồi quy giữa biến phụ thuộc và biến độc lập khi đã loại bỏ biến DU, NLPV, HH, G. Trong bảng 5.13 cho thấy rằng trong 7 biến độc lập thì có 3 biến có tác động đến sự hài lòng của khách hàng với độ tin cậy 95%. Mô hình này cho thấy 51.1% sự thay đổi của biến phụ thuộc là do các biến độc lập. Kết quả hồi quy có 3 biến sự tin cậy (TC), sự đồng cảm (DC), uy tín thương hiệu (UTTH) có tác động tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của khách hàng. Bốn biến còn lại là sự đáp ứng (DU), năng lực phục vụ (NLPV), hữu hình (HH) và giá (G) không có ý nghĩa thống kê

Sự tin cậy (TC)

Hệ số của sự tin cậy (TC) trong bảng kết quả hồi quy là 0.296 tức là sự tin cậy có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Khi sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động làm cho sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.296 đơn vị. Kết quả này cho thấy sự tin cậy là một yếu tố quan trọng tạo dựng niềm tin nơi khách hàng và có tác động ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của Ngân hàng

Sự đáp ứng (DU)

Hệ số của sự đáp ứng (DU) trong bảng kết quả hồi quy là 0.098 tức là sự đáp ứng mà ABBANK dành cho khách hàng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là ABBANK dành cho khách hàng sự đáp ứng cao thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng lên. Tuy nhiên, hệ số sig = 0.176 nên sự tác động của biến DU đến sự hài lòng của khách hàng có độ tin cậy không cao, biến DU không có ý nghĩa về mặt thống kê

Sự đồng cảm (DC)

Hệ số của sự đồng cảm (DC) trong bảng kết quả hồi quy là 0.436 tức là sự đồng cảm ABBANK và khách hàng có mối tương quan tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là khi ABBANK và khách hàng có mức độ đồng cảm với nhau tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.436 đơn vị. Đây là 1 kết quả khá cao, và cho thấy sự đồng cảm là một trong những yếu tố quyết định quan trọng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của ABBANK

58

Năng lực phục vụ (NLPV)

Hệ số của năng lực phục vụ (NLPV) trong bảng kết quả hồi quy là -0.019 tức là năng lực phục vụ của ABBANK đối với khách hàng tỷ lệ nghịch với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là khi ABBANK có năng lực phục vụ khách hàng cao thì sự hài lòng của khách hàng giảm xuống. Mặc dù, hệ số sig = 0.821 không có ý nghĩa về mặt thống kê, NLPV không có độ tin cậy cao trong nghiên cứu này. Nhưng kết quả đó cho thấy sự không phù hợp với các lý thuyết nêu trước đó và tình hình thực tế hiện nay. Đó là, khi năng lực phục vụ của nhà cung cấp sản phẩm tăng lên thì sẽ mang đến cho khách hàng 1 sự hài lòng cao, từ đó tạo dựng được niềm tin nơi khách hàng và sự hài lòng đó sẽ từ từ tăng lên ở mức độ trung thành.

Uy tín thương hiệu (UTTH)

Hệ số của uy tín thương hiệu (UTTH) trong bảng kết quả hồi quy là 0.219 tức là uy tín thương hiệu của ABBANK mà khách hàng biết đến tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là, khi uy tín thương hiệu của ABBANK được tăng lên thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0,219 đơn vị tương ứng. Điều này cho thấy yếu tố uy tín thương hiệu ngày nay vẫn được khách hàng chú ý đến khi lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ cho mình và uy tín thương hiệu càng cao thì khách hàng càng yên tâm khi sử dụng dịch vụ của nhà cung cấp đó

Sự hữu hình (HH)

Hệ số của sự hữu hình (HH) trong bảng kết quả hồi quy là 0.124 tức là sự hữu hình của ABBANK trong mắt khách hàng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là, khi sự hữu hình của ABBANK tăng lên 1 đơn vị trong mắt khách hàng đồng nghĩa với việc mức độ hài lòng của khách hàng tăng lên 0.124 đơn vị tương ứng. Mặc dù, hệ số sig = 0.083 biến hữu hình không có ý nghĩa về mặt thống kê trong nghiên cứu này và có độ tin cậy không cao, nhưng kết quả này phù hợp với cơ sở lý thuyết trước đó và các nghiên cứu trước đây

Giá (G)

Hệ số của yếu tố giá (G) -0.015 tức là yếu tố giá có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là, khi mức lãi suất mà ABBANK cung cấp cho khách hàng cao 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của khách hàng giảm xuống -0.015 đơn

59

vị tương ứng và ngược lại. Điều này là hợp lý, vì khi khách hàng sử dụng dịch vụ thì bao giờ họ cũng mong muốn được sử dụng dịch vụ với chất lượng tốt nhất nhưng cái giá phải trả thì thấp nhất và kết quả này cũng phù hợp với giả thuyết mà tác giả đưa ra đó là giá có tác động tỷ lệ nghịch với sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, sig = 0.818 nên trong nghiên cứu này yếu tố giá có độ tin cậy không cao và không có ý nghĩa về mặt thống kê

Phân tích sự khác biệt giữa các biến định tính với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của ABBANK CN Khánh Hòa

Ở phần phân tích này tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố ANOVA. Mục đích phần này dùng để xem xét sự khác biệt giữa các thuộc tính định tính của đối tượng nghiên cứu và biến phụ thuộc. Cụ thể là xem xét có sự khác biệt về sự hài lòng dịch vụ NHĐT của ABBANK CN Khánh Hòa với các đối tượng khách hàng hay không. Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Kiểm định phương sai đồng nhất nếu sig ở kiểm định này < 0.05 thì kết luận phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính là khác nhau, còn nếu sig ở kiểm định này > 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau. Xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA, nếu giá trị Sig ở bảng này > 0.05 thì kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, ngược lại giá trị sig < 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính. Kết quả kiểm định phương sai một yếu tố được tác giả trình bày ở bảng 4.15

Bảng 4.15 Kết quả kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng đối với dịch vụ NHĐT với các đối tượng khách hàng

Kiểm định phương

sai đồng nhất Kiểm định ANOVA

Biến định tính Sig. Sig.

Giới tính 0.235 0.520

Độ tuổi 0.224 0.625

Trình độ học vấn 0.979 0.881

Nghề nghiệp 0.488 0.865

Thu nhập 0.221 0.551

60

Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy giá trị Sig của thống kê Levene của biến định tính giới tính > 0.05, nên với độ tin cậy 95% thì giả thuyết : “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận. Và do đó kết quả phân tích ANOVA được chấp nhận. Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa sig = 0.520 > 0.05 như vậy ta chấp nhận giả thuyết : “Trung bình bằng nhau”. Với dữ liệu quan sát thì chưa đủ điều kiện để khẳng định có