Phân tích hồi quy

Một phần của tài liệu Trần Thị Kiều Oanh-49D QTKD (Trang 68 - 70)

6. Kết cấu đềtài

2.3.6.3. 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 tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:

Bảng 2.13: Hệsốphân tích hồi quy Hệ sốchưa chuẩn hóa H ệ sốchuẩn hóa

T Sig. VIF BĐộlệch chu ẩn Beta Hằng số 0,185 0,313 0,592 0,555 HUUHINH 0,236 0,081 0,209 2,903 0,004 1,580 TINCAY -0,106 0,087 -0,097 -1.218 0,226 1,945 DAMBAO 0,243 0,081 0,215 3,010 0,003 1,562 DAPUNG 0,294 0,067 0,321 4,376 0,000 1,641 DONGCAM 0,352 0,080 0,348 4,401 0,000 1,903

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giảnăm 2018)

Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“yếu tốhữu hình”, “sự đảm bảo”, “sự đápứng”, “sự đồng cảm”đều nhỏhơn 0,05

chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêngđối với biến độc lập“sựtin cậy”có giá trịSig. là 0,226 > 0,05 nên bịloại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,555 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

HAILONG = 0,209HUUHINH + 0,215DAMBAO + 0,321DAPUNG + 0,348DONGCAM + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thểxác định rằng: có 4 nhân tố đó là“yếu tố

hữu hình”, “sự đảm bảo”, “sự đápứng”, “sự đồng cảm”ảnh hưởng đến “sựhài

lòng”của khách hàng đối với chất lượng dịch vụcủa Ngân hàng Quốc Dân – Chi

nhánh Huế.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta nhưsau:

Hệsốβ1 = 0,209có nghĩa là khi biến“Yếu tốhữu hình”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Sựhài lòng” biến động cùng chiều 0,209 đơn vị. Tương tựvới các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệsốβ3 = 0,215có nghĩa là khi biến“Sự đảm bảo”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Sự

hài lòng”biến động cùng chiều 0,215 đơn vị. Hệsốβ4 = 0,321có nghĩa là khi biến

“Sự đápứng”thay đổi 1đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Sựhài lòng”

biến động cùng chiều 0,321đơn vị. Hệsốβ5 = 0,348có nghĩa là khi biến“Sự đồng cảm”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Sựhài lòng”biến động cùng chiều 0,348 đơn vị. Có mộtđiểm chung các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc là“Sựhài lòng”,sựhài lòng của khách hàng đối với

chất lượng dịch vụcủa Ngân hàng sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng.Điều này cho thấy Ngân hàng Quốc Dân - CN Huếcần có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận.

2.3.6.4. Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.14: Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R SquareR Adjusted RSquare Std. Error of the Estimate Durbin –Watson

1 0,791 0,626 0,610 0,33352 1,853

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giảnăm 2018)

Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,610 tức là: độphù hợp của mô hình là 61,0%. Hay nói cách khác, 61,0% độ biến thiên của biến phụthuộc“sựhài lòng”được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,610 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.3.6.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng 2.15: Kiểm định ANOVA ANOVA

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 21,260 5 4,252 38,226 0,000

Residual 12,681 114 0,111

Total 33,941 119

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giảnăm 2018)

Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trịSig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “Hệsốxác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sựthayđổi của biến phụthuộc “sựhài lòng”.

Một phần của tài liệu Trần Thị Kiều Oanh-49D QTKD (Trang 68 - 70)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(114 trang)
w