* Phương pháp thống kê mô tả (Descriptive statistics): Là phương pháp dùng để đánh giá các đặc điểm của mẫu điều tra thông qua các tham số thống kê như tần số, giá trị trung bình, ...
* Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Mục đích của việc kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo không. Phương pháp này cho phép ta loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của số liệu thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Theo Hair & ctg (1998), hệ số Cronbach’s Alpha chấp nhận được khi đạt giá trị từ 0.6 đến 0.7, tốt là 0.8, còn lớn hơn 0.9 có thể bỏ bớt một số biến trong nhóm vì những biến này có thể có quan hệ tuyến tính khá cao. Theo Nunnally & Bernstein (1994), những biến có hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0,3 là biến rác và loại khỏi mô hình.
* Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp này dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu:
- Hệ số tải nhân tố: theo Hair & ctg (1998), thang đo đạt giá trị hội tụ khi hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố lớn ≥ 0,5 trong cùng một nhân tố, những biến quan sát nào có trọng số nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình.
- Số lượng nhân tố: được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, theo Kaiser (1960) các nhân tố có hệ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình.
- Tiêu chuẩn phương sai trích: Tổng phương sai trích đáp ứng điều kiện lớn hơn 50%.
- Hệ số KMO là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phương pháp phân tích EFA, theo Hair & ctg (1998) nếu hệ số KMO lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 thì phân tích nhân tố được coi là phù hợp.
- Kiểm định Bartlett's Test: Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (tức sig. < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
* Phân tích hồi quy
Phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố độc lập tác động đến nhân tố phụ thuộc từ đó đưa ra được phương trình hồi qui để xác định mức độ tác động các yếu tố đến sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng tại Agribank chi nhánh Đại học Tây Nguyên.
Dạng hàm đa biến để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên trường đại học Tây Nguyên có dạng như sau:
u X b X b X b X b X b b Y 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 Trong đó: -Y là biến phụ thuộc - Xi là biến độc lập. + X1: Độ uy tín + X2: Đáp ứng + X3: Sự thấu hiểu + X4: Năng lực phục vụ + X5: Phương tiện hữu hình
Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%).
Trước khi phân tích hồi quy ta cần thực hiện phân tích tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với nhau. Sau đó chúng ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm tra các giả định của nó thông qua việc kiểm tra hiện tượng đa cộng.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo Hair và cộng sự (2006), 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 đến sự biến thiên của biến phụ thuộc Y trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy.
PHẦN THỨ TƯ
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.1 Thực trạng sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ tại Agribank chi nhánh Đại học Tây Nguyên