KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG TẠI EXIMBANK CHI NHÁNH PHÚ MỸ HƯNG
4.5.Phân tích hệ số tương quan:
Để nhận diện mối tương quan giữa các thành phần của sự hài lòng ảnh hưởng đến sự hài lòng chung của khách hàng cá nhân khi sử dụng dịch vụ tại Ngân hàng Eximbank Phú Mỹ Hưng. Kết quả chạy ma trận với hệ số Pearson Correlation cho thấy các yếu tố như: Nhận thức về Sự hữu hình, Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đảm bảo (năng lực đáp ứng), Sự đồng cảm, giá cả và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng đã được áp dụng để xác định các mối tương quan liên tục cho mỗi yếu tố. Chi tiết về các mối tương quan liên tục của từng yếu tố được thể hiện trong Bảng 4.15.
Bảng 4. 15: Bảng ma trận hệ số tương quan giữa nhận thức về chất lượng dịch vụ và sự hàilòng của khách hàng.
Correlations
TANA RELA RESA ASSA EMPA PRIA SATA
TANA Pearson Correlation 1 .145P
* .173P
* .155P
* .217P
** -.112 .508P** **
RELA Pearson Correlation .145P
* 1 .125 .150P
* .145P
* .036 .460P** **
RESA Pearson Correlation .173P
* .125 1 .192P
** .169P
* -.008 .331P** **
ASSA Pearson Correlation .155P
* .150* .192P
** 1 .150P
* .017 .418P** **
EMPA Pearson Correlation .217P
** .145P
* .169P
* .150P
* 1 -.028 .402P
**
PRIA Pearson Correlation -.112 .036 -.008 .017 -.028 1 .012
SATA Pearson Correlation .508P
** .460P
** .331P (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
** .418P
** .402P
** .012 1
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
56
Kết quả chạy ma trận với hệ số Pearson Correlation cho thấy các yếu tố như nhận thức về Sự hữu hình, Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đảm bảo(năng lực phục vụ) và
Sựđồng cảm đều thấp hơn 0,05 và giá trị R (-1 ≤ r ≤ 1), điều đó chỉ ra rằng những yếu tố có mối tương quan tích cực vào sự hài lòng của khách hàng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig ở mức 0,001<0.01. Nói cách khác, khi mức độ hài lòng về nhận thức về chất lượng dịch vụ của các yếu tố Sự Hữu hình, Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đảm bảo (năng lực phục vụ), Sự đồng cảm và giá cả tăng lên thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng lên.
4.6. Phân tích hồi quy:
Mô hình hồi quy bội được thực hiện theo phương pháp Enter . Nhằm xác định mô hình hồi quy đáng tin cậy Bảng 4.16. Sự hài lòng của khách hàng đã được thực hiện như là các biến phụ thuộc, các biến trong mô hình cần được kiểm tra có sự đa cộng tuyến xảy ra hay không. Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứngkhác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng đô lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng, nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R Square vẫn khá cao. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình MRL (Hair & ctg, 2006). Tuy nhiên, trong thực tế nếu VIF lớn hơn 2, chúng ta cần cẩn thận trong việc diễn giải các hệ số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảng 4.16. Sự hài lòng của khách hàng đã được thực hiện như là các biến phụ thuộc đã được thực hiện như là các biến độc lập. Kết quả trên Bảng 4.16 Model Summary cho thấy giá trị R là 0,755 và R Square là 0,569, các yếu tố độc lập của mô
hình với phương sai là 0.557 so với yếu tố phụ thuộc, điều này cho thấy rằng mô hình hồi quy được xây dựng trên mẫu phù hợp với (0≤ R2 ≤ 1).
Bảng 4. 16: Model Summary
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .755P
a .569 .557 .4234
a. Predictors: (Constant), PRIA, RESA, RELA, EMPA, ASSA, TANA
Bảng 4.17 của ANOVA P
b
P kiểm tra cho thấy các giá trị F tương đương với
46,931 và A-Value là 0,00 < 0.05 chỉ ra rằng có sự tương quan giữa các yếu tố hiện tại
là REL_A, EMP_A, TAN_A, ASS_A, RES_A và SAT_A.
Bảng 4. 17:ANOVAP
a
ANOVAP
a
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Regression 50.467 6 8.411 46.931 .000P
b
Residual 38.175 213 .179
Total 88.642 219