Phân tích hồi quy bội không phải chỉ là mô tả các dữ liệu phân tích được. Từ kết quả trong mẫu, ta sẽ ác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc SHL và các biến độc lập NL, KQ, QTTN, QLHA. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó gi p ta dự đoán được mức độ của các biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Để xây dựng mô hình hồi quy, ta chọn phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Ent r).
Bảng 4.11: Bảng phân tích các hệ số hồi quy
Mô Hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước tính
1 .819a .671 .666 .43684
a. Ước lượng: (Hằng số), NL, KQ, QTTN, QLHA
(Nguồn: Thống kê số liệu và x lý của tác giả)
Mô hình có R2 = 0.671 và R2 hiệu chỉnh là 0.666 có nghĩa là 66.6% sự thay đổi của được giải thích bởi 4 nhân tố là NL, KQ, QTTN và QLHA còn lại 33.4% sự thay đổi của SHL là do những yếu tố khác không có trong mô hình.
Bảng 4.12: ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương df
Sai số chuẩn
của ước lượng F
Mức ý nghĩa Sig.
1
Mô hình hồi quy 103.375 4 25.844 135.427 .000b
Số dư 50.761 266 .191
Tổng 154.137 270
a. Biến phụ thuộc: SHL
b. Ước lượng: (Hằng số), NL, KQ, QTTN, QLHA
(Nguồn: Thống kê số liệu và x lý của tác giả)
Ta có giả thuyết như sau:
- H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0: Mô hình không phù hợp.
- H1: Ít nhất có một βj ≠ 0 (β12 + β22 + β32 + β42 ≠ 0): Mô hình phù hợp.
Kiểm định:
Dựa vào kết quả ở Bảng ANOVAa ta thấy Sig. = 0.000 < 0.05 Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Mô hình phù hợp.
Bảng 4.13: Bảng kết quả hồi quy của từng biến Coefficientsa
Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Chỉ số đa cộng tuyến B Lỗi tiêu chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) .442 .154 2.879 .004 NL .084 .043 .095 1.966 .050 .527 1.896
KQ .262 .051 .274 5.094 .000 .428 2.336
QTTN .328 .053 .340 6.222 .000 .415 2.409
QLHA .255 .056 .238 4.542 .000 .450 2.224
(Nguồn: Thống kê số liệu và x lý của tác giả)
Qua bảng 4.13 ta thấy Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đều < 10 Không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa, các nhân tố N , Q, Q N, Q A đều có mối quan hệ tuyến tính với SHL với Sig. của NL = 0.05 còn lại đều < 0.05. Như vậy kết quả hồi quy [chi tiết ở Phụ lục 7] cho thấy Sự hài lòng chịu tác động của 4 nhân tố: Nguồn lực, Kết quả, Quá trình và Trách nhiệm xã hội, Quản lý và Hình ảnh. Hệ số β cho biết mức độ tác động của từng biến độc lập vào biến phụ thuộc. Ta có phương trình hồi quy bội chuẩn hóa như sau:
SHL = 0.095NL + 0.274KQ + 0.340QTTN + 0.238QLHA
Kiểm định giả thuyết:
+ Với giả thuyết H1: Ngân hàng có Nguồn lực càng lớn sẽ làm tăng chất lượng dịch vụ thẻ thanh toán, điều này được chứng minh qua phân tích hồi quy đa biến với Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.095.
+ Với giả thuyết H2: Thành phần Kết quả càng được đánh giá cao sẽ chứng tỏ cho chất lượng dịch vụ thẻ thanh toán tốt, điều này được chứng minh qua phân tích hồi quy đa biến với Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.274.
+ Với giả thuyết H3: Thành phần Quá trình và Trách nhiệm xã hội càng tốt thì chất lượng dịch vụ thẻ thanh toán càng tốt, điều này được chứng minh qua phân tích hồi quy đa biến với Hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất là 0.340.
+ Với giả thuyết H4: Ngân hàng có đội ng Quản lý tốt và Hình ảnh đẹp trong mắt khách hàng sẽ đảm bảo cho chất lượng dịch vụ thẻ thanh toán càng tốt với Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.238.
Ý nghĩa mô hình hồi quy:
- Hệ số β1 = 0.095 Có nghĩa là khi Nguồn lực của ngân hàng tăng lên 1 thì Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ thanh toán sẽ tăng lên 0.095. Đây là thành phần có tác động ít nhất đến sự hài lòng của khách hàng, vì vậy cần có biện pháp cải thiện thành phần này.
- Hệ số β2 = 0.274 Có nghĩa là khi Kết quả phục vụ của ngân hàng tăng lên 1 thì Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ thanh toán sẽ tăng lên 0.274. Thành phần Kết quả có tác động khá lớn đến sự hài lòng của khách hàng, vì vậy cần được phát huy thêm.
- Hệ số β3 = 0.340 Có nghĩa là khi thành phần Quá trình và trách nhiệm xã hội của ngân hàng tăng lên 1 thì Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ thanh toán sẽ tăng lên 0.340. Đây là thành phần tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng, cần được phát huy tối đa để có được sự hài lòng tốt nhất từ khách hàng.
- Hệ số β4 = 0.238 Có nghĩa là khi thành phần Quản lý và Hình ảnh của ngân hàng tăng lên 1 thì Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ thanh toán sẽ tăng lên 0.238. Thành phần này c ng tác động khá lớn, cần được phát huy. Từ đó mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại cho phù hợp như sau:
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)
Qua đây, ta thấy các giả thuyết đều được chấp nhận, tức là khi gia tăng những nhân tố này sẽ làm tăng sự hài lòng của khách hàng với chất lượng dịch vụ thẻ thanh toán của Agribank Long Thành. Vậy các nhân tố được đưa ra trong mô hình nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp với thực tế, vì vậy chi nhánh có thể cải thiện và phát huy các nhân tố trên nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ thẻ thanh toán.