2.3.4.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 2. 18: Phân tích tương quan Pearson
STC DU BM LD PTHH CPDV SHL HL Tương quan Pearson 0,538 0,548 0,032 0,587 -0,116 0,535 1 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,364 0,000 0,103 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu)
Qua kết quảphân tích, ta thấy giá trị Sig. (1-tailed) của các biến độc lập “Sự tin cậy” (STC), “Mức độ đáp ứng” (DU), “ Linh động” (LD), “Chi phí dịch vụ” (CPDV) bằng 0,000 bé hơn 0,05 nên có thể cho thấy được sự tương quan biến phụ thuộc “Sự
hài lòng” (SHL). Hai biến “Bảo mật” (BM), “Phương tiện hữu hình” (PTHH) có Sig. (1-tailed) lớn hơn 0,05 nên ít tương quan với biến phụthuộc“Sự hài lòng” (SHL).
Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao có 4 nhân tốlớn hơn 0,5 nên có sửdụng để giải thích cho biến phụthuộc “Sự hài lòng” (SHL) sẽ được đưa ra mô hình hồi quy để phân tích và 2 nhân tố “Bảo mật” (BM) và “Phương tiện hữu hình” (PTHH) có hệ số bé hơn 0,5 cho thấy ít có sự tương quan với biến phụ thuộc, do đó sẽ đưa vào mô hình chạy hồi quy đểtheo dõi.
2.3.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính để xác định chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố tác động đến sựhài lòng.
Mô hình hồi quy gồm có biến phụ thuộc “Sự hài lòng” và các biến độc lập rút ra từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến: “Sự tin cậy” (STC), “Mức độ đáp ứng” (DU), “Bảo mật” (BM), “Linh động” (LD), “Phương tiện hữu hình” (PTHH), “Chi phí dịch vụ” (CPDV)với hệsốbê-ta tương ứng:β1, β2, β3, β4, β5, β6.
Mô hình hồi quy có dạng:
SHL= β0+ β1 STC+ β2DU + β3BM + β4LD + β5PTHH +β6CPDV + ei
Qua hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng có thể xác định được các biến độc lập nào ảnh hưởng tới biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ, chiều hướng tác động như thế nào. Dựa vào kết quả của mô hình hồi quy có thể xác định được mức độ cũng như chiều hướng tác động của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) – Chi nhánh Huế. Từ đó, làm căn cứ để kết luận và đưa ra các giải pháp thuyết phục hơn.
2.3.4.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig.< 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó nữa.
Bảng 2. 19: Hệ số phân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa t Sig. VIF
B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số 0,435 0,491 0,887 0,337 STC 0,251 0,083 0,227 3,026 0,003 1,447 DU 0,301 0,080 0,269 3,743 0,000 1,323 BM 0,010 0,058 0,011 0,166 0,869 1,135 LD 0,314 0,072 0,325 4,360 0,000 1,426 PTHH -0,084 0,068 -0,082 -1,244 0,216 1,105 CPDV 0,161 0,076 0,166 2,117 0,036 1,579
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình: “Sự tin cậy”, “Mức độ đáp ứng”, “ Linh động”, “Chi phí dịch vụ” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêngđối với 2 biến độc lập “Bảo mật” (BM) và “Phương tiện hữu hình” (PTHH) có Sig. >0,05 nên cũng bị loại khỏi mô hình.
Do đó, phương trình hồi quy được xác định có dạng như sau:
SHL= 0,227STC+ 0,269DU + 0,325LD +0,166CPDV + ei
Từ đó, có thể xác định được 4 nhân tố: “Sự tin cậy”, “Mức độ đáp ứng” , “Linh động”, “Chi phí dịch vụ” tác động đến “Sự hài lòng” của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của ngân hàng TMCP Quốc Tế(VIB)–Chi nhánh Huế.
Ý nghĩa của các hệsố Beta như sau:
Hệsố = , “Sựtin cậy” (STC) có nghĩa khi biến thay đổi 1 đơn vị đồng thời các biến khác giữnguyên thì biến “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,227 đơn vị. Hệsố = , có nghĩa là khi biến “Mức độ đáp ứng”(DU) thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,269 đơn vị. Hệsố = , có nghĩa là khi biến “Linh động”(LD) thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,325 đơn vị. Hệ
số = , có nghĩa là khi biến “Chi phí dịch vụ”(CPDV)thay đổi 1 đơn vị đồng thời các biến khác giữnguyên thì biến “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,166 đơn vị. Như vậy, điểm chung của các biến độc lập đó là đều tác động cùng chiều với biến phụthuộc “Sự hài lòng”, sự hài lòng của khách hàng sẽ được nâng cao khi những yếu tố tác động này tăng. Đòi hỏi ngân hàng cần phải có những biện pháp kiểm soát đối với các nhân tốnày cẩn thận hơn.
Trong mô hình trên, hệsố Beta chuẩn hóa dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, nhân tố có hệ số Beta chuẩn hóa càng cao thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng cao. Hệ số Beta của biến “Linh động” có giá trị lớn nhất 0,325 nên đây là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) – Chi nhánh Huế. Tiếp theo đó là biến “Mức độ đáp ứng” (DU) có hệsốBeta khá cao 0,269 nên cũng tác động khá mạnh đến sựhài lòng của khách hàng. Còn các biến còn lại “Sự tin cậy”và “Chi phí dịch vụ” có hệ số Beta lần lượt là 0,227 và 0,166 cũng tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy khá hợp lý so với thực tế bởi khách hàng ngày nay quan tâm nhiều hơn đến các dịch vụ Internet Banking của ngân hàng. Đòi hỏi các ngân hàng trong lĩnh vực này phải không ngừng hoàn thiện dịch vụ Internet Banking ngày càng nâng cao sự hài lòng của khách hàng, đáp ứng tốt nhu cầu của khách hàng. Bên cạnh đó, thái độ phục vụcủa nhân viện cũng là một trong những yếu tố tác động lớn đến sự hài lòng của khách hàng mà ngân hàng nên quan tâm để phát huy hơn nữa tầm quan trọng đội ngũ nhân viên.
2.3.4.4. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 2. 20: Đánh giá dộphù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R
Square Std.Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0,748 0,559 0,536 0,368 1,751
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 4 Biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,536 tức là : độ phù hợp của mô hình là 53,60% Hay nói cách khác, 53,60%
độ biến thiên của biến phụ thuộc“Sự hài lòng” được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,536 khá là cao (>50%), nghĩa là mối quan hê giữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần như
Bảng 2. 21: Kiểm định ANOVA ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 19,372 6 3,229 23,891 0,000 Residual 15,271 113 0,135 Total 34,644 119
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig.= 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương=0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vây mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sựthay đổi của biến phụthuộc“Sự hài lòng”