Chƣơng 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.7 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.7.5 Phân tích hồi qui tuyến tính
Phân tích hồi qui tuyến tính, mức độ tác động của từng biến độc lập ảnh
hƣởng đến biến phụ thuộc nhƣ thế nào. Từ đó đề xuất các giải pháp cho từng biến
độc lập để nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ ATM NH Sacombank Tiền Giang. Mơ hình hồi qui tuyến tính có dạng sau:
Y= α0+β1X1+ β2X2+ β3X3 + …. + βnXn
Trong đó Y là biến phu thuộc, là biến đo lƣờng SHL của nghiên cứu. Biến
này đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến trên thang đo Likert năm mức độ. Còn lại các biến X1, X2 … Xn là các biến đôc lập đƣợc trích lộc từ 7 nhóm nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng. Hệ sốα0 là hệ số chặn, β là các hệ số thể hiện sựtác động (mạnh, yếu) của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính tác giả quan tâm đến các đại nhu sau: - Về mơ hình hồi qui tác giả quan tâm đến đại lƣợng hệ sốxác định mơ hình R2, mơ hình chỉ phù hợp khi hệ số R2> 0,5 và giá trị Sig. trong phân tích ANOVA <0,05 thì mơ hình hồi qui bội phù hợp với bộ dữ liệu và sử dụng đƣợc [12].
- Với từng biến độc lập tác giả sẽ quan tâm đến các hệ số β, hệ số này càng lớn thì cho thấy tác động của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn. Giá trị Sig. trong thống kê t phải nhỏ 0.05 biến này có ý nghĩa trong thống kê và giá trị
WIF phải nhỏ hơn 10 thì biến độc lập khơng làm cho mơ hình bị đa cơng tuyến. Nếu biến độc lập nào vi phạm điều kiện trên sẽ bị loại khỏi mơ hình hồi qui [12].
Qua phân phân tích này, tác giả đƣa ra mơ hình hồi qui tuyến tính gồm các biến ảnh hƣởng chính đến mức độ hài lịng của khách hàng, bên cạnh đó tác giả sử
dụng các hệ số β để đánh giá mức độ tác động của từng biến độc lập đến SHL, từ đó có các giải pháp phục vụ cho tƣơng lai nhầm nâng cao số lƣợng khách hàng mới
cũng nhƣ giữchân đƣợc khách hàng cũ sử dụng dịch vụ thẻ ATM NH Sacombank Tiền Giang.