6. CẤU TRÖC CỦA LUẬN VĂN
2.2.4 Phân tích hồi quy đa biến tuyến tính cho mô hình
Theo mô hình trên có tất cả 6 nhân tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM. Mỗi nhân tố đƣợc đo lƣờng bằng một số
biến, trong phân tích hồi quy này, mỗi nhân tố sẽ là một biến độc lập. Để một nhân tố trở thành một biến độc lập thì tác giả sẽ tính giá trị trung bình của các biến bên trong nhân tốđó.
Từ các nhân tố trên ta tính lại nhƣ sau:
+ Độ tin cậy sẽ đƣợc tác giả tính lại thành biến có tên DTC = (Q6DTC1+ Q6DTC2)/2.
+ Năng lực phục vụ tác giả tính lại thành biến NLPV = (Q6NLPV3 + Q6NLPV4 + Q6KNDU1 + Q6KNDU2 + Q6PTHH3)/5.
+ Khả năng đáp ứng tính lại thành biến KNDU = (Q6ML4, Q6ML5, Q6SCT3, Q6SCT4, Q6KNDU3, Q6KNDU4, Q6KNDU5)/7.
+ Phƣơng tiện hữu hình tính lại thành biến PTHH = (Q6PTHH1+ Q6PTHH2)/2. + Mạng lƣới tính lại thành biến ML = (Q6ML1+ Q6ML2)/2.
+ Giá cả tính lại thành biến GC= (Q6GC1 + Q6GC2 + Q6GC3 +Q6GC4 + Q6ML3)/5
+ Sự hài lòng tính lại thành biến SHL = (SHL1 + SHL2 + SHL3 + SHL4 +SHL5)/5 Mô hình hồi quy của nghiêm cứu nhƣ sau:
SHL=α0+β1DTC+ β2NLPV+ β3KNDU + β4PTHH + β5ML + β6GC
Ứng với giả thuyết nghiên cứu trên điều tác giả mong đợi là các hệ số β > 0.
Để kiểm chứng điều này, ta xem phần kết quả phân tích hồi qui sau:
Bảng 2.27: Kết quả hồi qui lần thứ nhất
Tên Biến Hệ số Beta kiểm định tGiá trị Sig.
VIF Hệ R bình phƣơng Giá trị Sig. kiểm định Anova Hằng số 0,324 0,118 0,65 0,000 DTC 0,037 0,368 1,458 NLPV 0,154 0,014 2,258 KNDU 0,308 0,000 3,031 PTHH 0,182 0,000 1,517 ML -0,019 0,708 1,877 GC 0,281 0,000 1,879 (Nguồn: Phụ lục 8.1)
Kết quả phân tích hồi qui lần thứ nhất từ bảng 2.27 cho thấy giá trị hệ số xác
định mô hình có R Square = 0,65 > 0,5 cho thấy mô hình phù hợp với thực tế 65% [xem Phụ lục 8.1.1]. Giá trị Sig. trong bảng phân tích ANOVA Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta có thể nói mô hình hồi qui bội phù hợp với bộ dữ liệu và sử dụng đƣợc [xem Phụ lục 8.1.2]. Tiếp theo, tác giả phân tích bảng Coefficients cho ta biết các hệ sốβ,
xác định các biến có ý nghĩa trong thống kê hay không cũng nhƣ mô hình hồi qui có bịđa cộng tuyến không.
- Đối với biến DTC có hệ sốβ1 = 0,037, giá trị Sig. = 0,368 >0,05 nên biến này sẽkhông có ý nghĩa trong thống kê và sẽ bị loại khỏi mô hình.
- Với biến NLPV có hệ sốβ2 = 0,154, giá trị Sig. = 0,014 <0,05 nên biến này có ý nghĩa trong thống kê và giá trị WIF = 2,258 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa công tuyến. Vậy đây là biến tốt đối với mô hình nên đƣợc giử lại.
- Biến KNDU có hệ số β3 = 0,308, giá trị Sig. = 0,000<0,05 biến này có ý
nghĩa thống kê và giá trị WIF = 3,031<10 nên biến không làm cho mô hình bị đa
cộng tuyến.
- Biến PTHH có hệ số β4 =0,182, giá trị Sig. = 0,000 <0,05 biến này có ý
nghĩa thống kê và giá trị WIF = 1,517 <10 nên biến này không làm cho mô hình bị đa cộng tuyến.
- Biến ML có hệ sốβ5 = - 0,019; giá trị Sig. = 0,708 >0,05 biến này không có
ý nghĩa trong thống kê và sẽ bị loại khỏi mô hình.
- Biến GC có hệ số β6 = 0,281; giá trị Sig. = 0,000<0,05 biến này có ý nghĩa
thống kê và có giá trị WIF =1,879 <10 nên biến này không làm cho mô hình bị đa
cộng tuyến.
Qua lần phân tích hồi qui tuyến tính thứ nhất, tác giảđã chỉ ra hai biến trong
mô hình không có ý nghĩa thống kê đó là biến ML (mạng lƣới) và DTC (độ tin cây) vì thế tác giả đã loại hai biến này khỏi mô hình hồi qui. Điều này đồng nghĩa với các giả thuyết H2 và H6 sẽ bị bác bỏ.
Bảng 2.28: Kết quả phân tích hồi qui lần thứ hai
Tên Biến Hệ số Beta kiểm định tGiá trị Sig.
VIF Hệ R bình phƣơng Giá trị Sig. kiểm định Anova Hằng số 0,339 0,089 0,641 0,000
NLPV 0,169 0,005 2,091
KNDU 0,303 0,000 2,235
PTHH 0,184 0,000 1,468
GC 0,284 0,000 1,785
(Nguồn: Phụ lục 8.2)
Phân tích hồi qui tuyến tính lần thứ hai từ bảng 2.28 ta đƣợc hệ số xác định R =
0,648 điều này có nghĩa là mô hình phù hợp với thực tế 64,8% [xem Phụ lục 8.2.1]. Mặc khác ta cũng nhận đƣợc Giá trị Sig. trong bảng phân tích ANOVA Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta có thể nói mô hình hồi qui bội phù hợp với bộ dữ liệu và sử dụng
đƣợc. Tiếp theo, ta xem kết quả bảng Coeffcients trong bảng này cho ta thấy đƣợc tất cả các biến độc lập điều thỏa điều kiện, tất cả các biến điều đƣợc giữ lại trong mô hình cụ thểnhƣ sau [xem Phụ lục 8.2.3].
- Biến NLPV có β1 = 0,169 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập
khác đƣợc cốđịnh lại thì nếu tăng hoặc giảm NLPV lên một đơn vị thì SHL sẽtăng
hoặc giảm đi 0,169 đơn vị; giá trị Sig. = 0.005 < 0.05 thỏa điều kiện và biến này có
ý nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 2,091 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
- Biến KNDU có β2 = 0,303 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập
khác đƣợc cốđịnh lại thì nếu tăng hoặc giảm KNDU lên một đơn vị thì SHL sẽtăng
hoặc giảm đi 0,303 đơn vị; giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 thỏa điều kiện và biến này có ý
nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 2,235 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
- Biến PTHH có β3 = 0,184 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập
khác đƣợc cốđịnh lại thì nếu tăng hoặc giảm PTHH lên một đơn vị thì SHL sẽtăng
hoặc giảm đi 0,184 đơn vị; giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 thỏa điều kiện và biến này có ý
nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 1,468 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
- Biến GC có β4 = 0,284 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập khác
giảm đi 0,284 đơn vị; giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 thỏa điều kiện và biến này có ý
nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 1,785 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
Phƣơng trình hồi qui của nghiên cứu là:
SHL = 0,339 + 0,169NLPV + 0,303KNDU + 0,184PTHH + 0,284GC
Với kết quả phân tích hồi qui cho thấy các giả thuyết nghiên cứu trừ hai giả
thuyết loại bỏ (H2, H6) thì tất cả các giả thuyết còn lại điều phù hợp và tác giả sẽ
chấp nhận hết các giả thuyết còn lại. Từ phƣơng trình hồi qui cho mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM tại Sacombank Tiền Giang, cho thấy có bốn yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đó là: NLPV, KNDU,
PTHH và GC. Trong đó thì yếu tố KNDU tác động lớn nhất đến mức độ hài lòng.
Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế. Trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ, một điều quan trọng là dịch vụ của bạn có khả năng đáp ứng đến đâu đối với nhu cầu của
ngƣời sử dụng dịch vụ. Điều này rất dễ dàng nhận thấy khi hai nhà cung cấp dịch vụ
giống nhau nhƣng ai có khả năng đáp ứng yêu cầu của khách hàng nhiều hơn sẽ
chiếm đƣợc nhiều khách hàng. Và dịch vụ thẻ ATM tại Sacombank Tiền Giang
cũng vậy. Nhƣng trên thực tế, muốn nâng cao đƣợc khả năng đáp ứng cho khách hàng không phải là việc làm của một ngày, hai ngày mà đây phải trải qua một quá trình tìm hiểu, xây dựng lâu dài. Tóm lại dịch vụ thẻ ATM của NH Sacombank Tiền Giang có khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng thì sẽ có nhiều lợi thế trong việc chiếm và giữ chân khách hàng.
Nhƣ vậy sau khi phân tích hồi qui mô hình nghiên cứu các yếu tốảnh hƣởng
đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ ATM tại Sacombank Tiền giang chỉ còn lại bốn nhân tốnhƣ sau:
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu sau khi phân tích hồi qui 2.2.5 Kiểm định một số giả thuyết khác.
Đến đây, nghiên cứu đã tìm ra đƣợc các nhân tố chính ảnh hƣởng đến mức
độ hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ ATM của Sacombank Tiền Giang. Nhƣng
bên cạnh đó có một vấn đề cần quan tâm là ngoài các nhân tố này thì mức độ hài lòng còn bị ảnh hƣởng biến quan sát nào hay không. Vì thế tác giả cần kiểm định một số giả thuyết sau:
2.2.5.1 Một số giả thuyết
Tác giả kiểm định một số giả thuyết về việc làm nhiễu kết quả nghiên cứu bởi các biến khác nhƣ sau:
- G1: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng giữa giới tính nam và nữ khác nhau.
- G2: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi các độ tuổi là khác nhau.
- G3: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng giữa ngƣời độc thân và
- G4: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi các nhóm nghề
nghiệp khác nhau là khác nhau.
- G5: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi trình độ học vấn khác nhau là khác nhau.
- G6: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi ngƣời có mức thu nhập hàng tháng khác nhau là khác nhau.
- G7: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi ngƣời có thời gian sử dụng thẻ ATM dài hay ngắn là khác nhau.
- G8: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi ngƣời có thời gian giao dịch khác nhau là khác nhau.
- G9: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi tần suất sử dụng thẻ
ATM khác nhau là khác nhau.
- G10: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi vị trí đặt máy ATM khác nhau là khác nhau.
2.2.5.2 Kiểm định các giả thuyết
Tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định Anoval và kiểm định t – Dunnett: - Kiểm định Anova cho giả thuyết G1 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.29 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G1
Tổng độ lệch bình phƣơng do (df) Bậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 0,085 1 0,085 0,243 0,622 Trong từng nhóm 73,657 210 0,351 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.29 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,622 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng giữa giới tính nam và nữ là không có ý
- Kiểm định Anova cho giả thuyết G2 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.30 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G2
Tổng độ lệch bình phƣơng Bdo (df) ậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 0,352 3 0,117 0,332 0,802 Trong từng nhóm 73,391 208 0,353 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.30 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,802 > 0,05. Điều này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng giữa những nhóm tuổi là không có ý
nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G2. - Kiểm định Anova cho giả thuyết G3 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.31 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G3
Tổng độ lệch bình phƣơng Bdo (df) ậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 0,383 1 0,383 1,097 0,296 Trong từng nhóm 73,359 210 0,349 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.31 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,296 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng giữa ngƣời độc thân và đã kết hôn là
không có ý nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G3.
- Kiểm định Anova cho giả thuyết G4 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.32 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G4
Tổng độ lệch bình phƣơng do (df) Bậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 2,885 6 0,481 1,391 0,220 Trong từng nhóm 70,857 205 0,346 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.32 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,220 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng giữa các nhóm nghề là không có ý
nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G4. - Kiểm định Anova cho giả thuyết G5 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.33 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G5
Tổng độ lệch bình phƣơng Bdo (df) ậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 0,755 3 0,252 0,717 0,543 Trong từng nhóm 72,988 208 0,351 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.33 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,543 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng giữa các cấp trình độ học vấn là không
có ý nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G5. - Kiểm định Anova cho giả thuyết G6 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.34 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G6
Tổng độ lệch bình phƣơng do (df) Bậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 1,986 3 0,662 1,919 0,128 Trong từng nhóm 71,757 208 0,345 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.34 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,128 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng giữa nhóm thu nhập là không có ý
nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G6. - Kiểm định Anova cho giả thuyết G7 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.35 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G7
Tổng độ lệch bình phƣơng do (df) Bậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 0,587 3 0,196 0,556 0,644 Trong từng nhóm 73,155 208 0,352 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.35 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,644 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng với thời gian sử dụng thẻ ATM là
không có ý nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G7.
- Kiểm định Anova cho giả thuyết G8 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.36 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G8
Tổng độ lệch bình phƣơng do (df) Bậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 1,426 3 0,475 1,367 0,254 Trong từng nhóm 72,317 208 0,348 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.36 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,254 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng với thời gian giao dịch là không có ý
nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G8. - Kiểm định Anova cho giả thuyết G9 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.37 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G9
Tổng độ lệch bình phƣơng Bdo (df) ậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 1,942 3 0,647 1,875 0,135 Trong từng nhóm 71,801 208 0,345 Tổng 73,742 211
Từ bảng 2.37 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Anova là 0,135 > 0,05. Điều
này có nghĩa là sự khác biệt mức độ hài lòng với tần suất giao dịch là không có ý
nghĩa trong thống kê. Đồng nghĩa với việc tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết G9. - Kiểm định Anova cho giả thuyết G10 có kết quảnhƣ sau:
Bảng 2.38 Kết quả kiểm định Anova cho giả thuyết G10
Tổng độ lệch bình phƣơng do (df) Bậc tự Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. Giữa các nhóm 1,048 3 0,349 1,000 0,394