5. PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH: Cronbach's Alpha = 0,
2.2.2.3.4.Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
2.2.2.3.4.1. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố rồi tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà đề tài nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy đa biến ( mô hình hồi quy bội), để đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố trên đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại Sacombank – Huế bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.
Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “Sự hài lòng”, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố khám phá EFA. Vì vậy mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
SHL = β0 + β1LS&KM+ β2NV+ β3NC&MB + β4TC+ β5YTHH+ β6CSVC + β7SPTG Với βi là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập
Trong đó:
- SHL: Giá trị của biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng.
- LS&KM: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là chính sách lãi suất và khuyến mãi. - NV: Giá trị của biến độc lập thứ hai là nhân viên ngân hàng.
- NC&MB: Giá trị của biến độc lập thứ ba là sự nhanh chóng và minh bạch của ngân hàng. - TC: Giá trị của biến độc lập thứ tư là tin cậy đối với ngân hàng.
- YTHH: Giá trị của biến độc lập thứ năm là yếu tố hữu hình. - CSVC: Giá trị của biến độc lập thứ sáu là cơ sở vật chất. - SPTG: Giá trị của biến độc lập thứ bảy là sản phẩm tiền gửi.
Các giả thuyết:
- H0: Các nhân tố chính không có mối tương quan với sự hài lòng của khách hàng. - H1: Nhân tố “LS&KM” có tương quan với sự hài lòng của khách hàng. - H2: Nhân tố “NV” có tương quan với sự hài lòng của khách hàng. - H3: Nhân tố “NC&MB” có tương quan với sự hài lòng của khách hàng. - H4: Nhân tố “TC có tương quan với sự hài lòng của khách hàng.
- H5: Nhân tố “YTHH” có tương quan với sự hài lòng của khách hàng. - H6: Nhân tố “CSVC” có tương quan với sự hài lòng của khách hàng. - H7: Nhân tố “SPTG” có tương quan với sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 2.19 – Kết quả xây dựng mô hình Model Summaryd Mô hình R R 2 R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin -Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 0,882a 0,779 0,769 0,480919 0,779 78,395 7 156 0,000 2,069
(Nguồn: Số liệu điều tra, Phụ lục 2.5)
Từ kết quả các bảng trên, ta thấy rằng R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,769, có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 76,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc hay độ phù hợp của mô hình là 76,9%. Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức cao.
2.2.2.3.4.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = 0.
Bảng 2.20 – Kiểm định sự phù hợp của mô hình
ANOVAb
Mô hình Tổng bìnhphương df bình phươngTrung bình F Sig.
1
Hồi quy 126,920 7 18,131 78,395 0,000a
Số dư 36,080 156 0,231
Tổng 163,000 163
(Nguồn: Số liệu điều tra, Phụ lục 2.5)
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ cho phép bác bỏ giả thiết H0. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏ so với tổng cộng độ biến động của số liệu. Sự kết hợp các biến độc
lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng.
2.2.2.3.4.3. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Trước khi tiến hành hồi quy các nhân tố độc lập với nhân tố “Sự hài lòng”, ta tiến hành xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong bảng sau:
Bảng 2.21 – Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Coefficientsa
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa