4. Phạm vi nghiên cứu
2.2.6.1.Mơ hình hồi qui tổng quát
Mơ hình hồi qui tổng quát:Y = α + β1x1i +β2x2i+ β3x3i+…..+ βkxki+ εi
Trong đĩ: Y: Là biến phụ thuộc
Chuyên đề tốt nghiệp GVHD: Nguyễn Quốc Khánh
βk: Là hệ số hồi quy riêng phần
εi: Là một biến độc lập ngẫu nhiên cĩ phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi σ2.
(Giá trị xki trong bài nghiên cứu này sẽ thay bằng Fki)
Các chỉ số cần chú ý khi tiến hành phân tích hồi qui là:(1) Hệ số tương quan R (coefficient of correlation): yếu tố nào cĩ R càng lớn thì ảnh hưởng càng nhiều, (2) Bình phương của R (R square): yếu tốnào cĩ R càng lớn thì mối quan hệ giữa yếu tố đĩ và biến phụ thuộc càng chặt chẽ, (3) Hệ số hồi qui β (regression coeffici ent): yếu tố nào cĩ β cao thì ảnh hưởng nhiều hơn, (4) Trị số p (p value): càng nhỏ mức ảnh hưởng càng mạnh
2.2.6.2. Phân tích hồi qui
Các biến độc lập đưa vào phân tích là các nhĩm nhân tố từ phân tích EFA, bao gồm: F1 - YTDTC (Yếu tố độ tin cậy), F2 – YTNLPV (Yếu tố năng lựcphục vụ), F3 – YTKNDU (Yếu tố khả năng đáp ứng), F4 – YTSCT (Yếu tố sự cảm thơng), F5- YTPTHH (Yếu tố phương tiện hữu hình).
Kết quả thu được ở bảng 18 dưới đây cho ta thấy giá trị VIF của các nhân tố này đều nhỏ hơn 10, tức là khơng xảy ra hiện tương đa cộng tuyến (nếu VIF >10 là cĩ hiện tượng đa cộng tuyến).
- Đại lượng thống kê Durbin - Watson = 2,053 cho thấy khơng cĩ sự tương quan giữa các phần dư. Điều này cĩ ý nghĩa là mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Chuyên đề tốt nghiệp GVHD: Nguyễn Quốc Khánh
Bảng 25: Mơ hình tĩm tắt thơng tin Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin-
Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 0,765a 0,585 0,570 0,33288 0,585 37,804 5 134 0,000 2,053
a. Predictors: (Constant), Phuong tien huu hinh, muc do tin cay, kha nang dap ung, nang luc phuc vu, su cam thong
b. Dependent Variable: Ban hoan toan hai long ve chat luong dich vu tien gui tai ngan hang
Nguồn: Dữ liệu xử lí từ SPSS
- Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an tồn hơn khi đánh giá. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao. Ở đây R2 hiệu chỉnh = 0,570 (bảng 19) cho biết bốn nhân tố này giải thích được 56,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 26: Phân tích ANOVA ANOVAb Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 20,945 5 4,189 37,804 0,000a Residual 14,848 134 0,111 Total 35,793 139
a. Predictors: (Constant), Phuong tien huu hinh, muc do tin cay, kha nang dap ung, nang luc phuc vu, su cam thong
b. Dependent Variable: Ban hoan toan hai long ve chat luong dich vu tien gui tai ngan hang
Nguồn: Dữ liệu xử lí từ SPSS
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Từ bảng 21 ta thấy giá trị sig. < 0,05 và F = 37,804=> phù hợp phân tích với mơ hình hồi quy đa biến trên.
Bảng 27: Hệ số Coefficientsa Coefficientsa
Chuyên đề tốt nghiệp GVHD: Nguyễn Quốc Khánh
Coefficients Coefficients Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,099 0,302 0,329 0,743
Mức độ tin cậy 0,229 0,039 0,328 5,867 0,000 0,993 1,007
Năng lực phục vụ 0,186 0,038 0,300 4,901 0,000 0,824 1,213 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khả năng đáp ứng 0,174 0,030 0,340 5,848 0,000 0,916 1,091
Sự cảm thơng 0,118 0,056 0,144 2,100 0,038 0,659 1,518
Phương tiện hữu hình 0,282 0,061 0,287 4,648 0,000 0,811 1,233
a. Dependent Variable: Ban hoan toan hai long ve chat luong dich vu tien gui tai ngan hang
Nguồn: Dữ liệu xử lí từ SPSS
Bảng 27 cho ta thấy giá trị sig. các yếu tố trên đều < 0,05, đủ điều kiện đưa vào mơ hình. Mơ hình hồi qui sẽ là:
Y = 0,099+ 0,229 F1 + 0,186 F2 + 0,174 F3 +0,118F4+ 0,282 F5
- Hệ số β1 = 0,229 nghĩa là khi nhân tố Yếu tố độ tin cậy tăng lên một đơn vị thì mức đánh giá chung tăng lên 0,229 đơn vị.
- Hệ số β2 = 0,186 nghĩa là khi nhân tốYếu tố năng lực phục vụ tăng lên một đơn vị thì mức đánh giá chung tăng lên 0,186 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,174 nghĩa là khi nhân tố Yếu tố khả năng đáp ứng tăng lên một đơn vị thì mức đánh giá chung tăng lên 0,174 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,118 nghĩa là khi nhân tố Yếu tố sự cảm thơng tăng lên một đơn vị thì mức đánh giá chung tăng lên 0,118 đơn vị.
- Hệ số β5= 0,282nghĩa là khi nhân tốYếu tố phương tiện hữu hình tăng lên một đơn vị thì mức đánh giá chung tăng lên 0,282 đơn vị.
Trong các nhân tố tác động đến đánh giá chất lượng dịch vụ tiền gửi tại Agribank thì nhân tố “Yếu tố phương tiện hữu hình” tác động mạnh nhất và “yếu tố sự tin cậy”
cũng tác động rất mạnh.