Kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội

Một phần của tài liệu Nâng cao chất lượng dịch vụ Ngân hàng điện tử đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần xuất nhập khẩu Việt Nam (Trang 81 - 83)

6. Kết cấu luận văn

2.5.2.8.Kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội

Phân tích hồi quy tuyến tính bội được sử sụng để đánh giá tầm quan trọng của từng thành phần trong thang đo chất lượng dịch vụ dựa vào sự cảm nhận của KH về dịch vụ. Tuy nhiên, trước khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội cần xây dựng ma trận tương quan và kiểm định các nhân tố trong mô hình hồi quy (phụ lục 7). Nhìn chung, các biến độc lập không có mối quan hệ với nhau, điều đó có nghĩa là khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ không cao. Đối với biến phụ thuộc thì có sự tương quan tương đối chặt chẽ với nhân tố Sự quan tâm của nhân

viên, Cơ sở vật chất và hình ảnh của ngân hàng, Trình độ chuyên môn và cung cách phục vụ của nhân viên và Tính cạnh tranh về giá dịch vụ. Hai biến còn lại là Sự tín nhiệm và Khả năng đáp ứng có mối tương quan ít hơn nên có khả năng sẽ bị loại khỏi mô hình, đặc biệt là biến Khả năng đáp ứng có hệ số tương quan với biến Chất lượng dịch vụ NHĐT thấp nhất 0,330, tuy nhiên cần xem xét thêm mới có thể đưa ra kết luận chính xác thông qua bước tiếp theo là phân tích hồi quy tuyến tính bội.

Bảng 2.13: Các hệ số thể hiện mức độ phù hợp mô hình đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ NHĐT đối với KHCN tại Eximbank

Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

Hệ số Durbin Watson

1 .624a .389 .377 .51523 1.881

(Nguồn: Phụ lục 8)

Tiến hành kiểm định giả thiết Ho: mô hình hồi quy tuyến tính bội không phù hợp. Kết quả tính thống kê F được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig=0.000<0.05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho, có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an toàn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh tính được là 0,377 tương đương 37,7%. Tức là, các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 37,7% chất lượng dịch vụ NHĐT tại Eximbank. Giá trị Durbin-Watson là 1,881, gần bằng 2, chứng tỏ mô hình nghiên cứu có các phần dư không có mối tương quan với nhau. Dựa trên kết quả này, giả thuyết H0 của phép phân tích bị bác bỏ, có nghĩa là các giả thuyết phát biểu H1 đến H6 được chấp nhận

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy 5 nhân tố trong thang đo chất lượng dịch vụ NHĐT là Sự tín nhiệm, Sự quan tâm của nhân viên, Trình độ chuyên môn và cung cách phục vụ của nhân viên, Tính cạnh tranh về giá dịch vụ và Cơ sở vật chất, hình ảnh ngân hàng đều có ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều đến chất lượng dịch vụ NHĐT với mức ý nghĩa Sig. < 0,05 nên các giả thuyết

H1, H3, H4, H5, H6 đề ra trong mô hình được chấp nhận. Đối với thành phần Khả năng đáp ứng, có mức ý nghĩa Sig.(DU) = 0,984 > 0,05 nên không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy này, chưa đủ cơ sở để chấp nhận giả thiết H2.

Bảng 2.14: Các hệ số Beta mô hình hồi quy bội đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ NHĐT đối với KHCN tại Eximbank

Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

t Sig. Thống kê sự tương quan

Beta Sai số chuẩn Beta Tương

quan Hệ số phóng đại 1 (Hằng số) .830 .257 3.223 .001 TN .152 .064 .132 2.380 .018 .687 1.457 KN -.001 .062 -.001 -.021 .984 .635 1.576 CP .143 .067 .132 2.145 .033 .556 1.800 QT .167 .064 .170 2.606 .010 .495 2.022 GC .148 .046 .176 3.226 .001 .712 1.404 CS .233 .058 .237 4.044 .000 .615 1.627 (Nguồn: Phụ lục 8)

Một phần của tài liệu Nâng cao chất lượng dịch vụ Ngân hàng điện tử đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần xuất nhập khẩu Việt Nam (Trang 81 - 83)