Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHBL tại Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Đồng Nai. Mô hình nghiên cứu đƣợc xây dựng dựa trên 5 nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHBL, bao gồm:
Ta có mô hình hàm hồi quy nhƣ sau:
* Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến và tự tƣơng quan: - Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau. Nói cách khác hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tƣơng quan tuyến tính hiện hữu giữa ít nhất 2 biến độc lập
trong mô hình. Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau: Hạn chế giá trị của R2 (thƣờng sẽ làm tăng R2
); Làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy.
Có rất nhiều cách phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy nhƣ: R2 cao nhƣng tỉ số t thấp; tƣơng quan cặp giữ các biến giải thích cao; hồi quy phụ; …
Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến:
- Sử dụng ma trận tƣơng quan Pearson. Nếu hệ số tƣơng quan của các biến độc lập với nhau nhỏ hơn 0.5, có thể chấp nhận không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Sử dụng hệ số VIF (variance inflation factor – hệ số phóng đại phƣơng sai) Trong bài này sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) để phát hiện đa cộng tuyến. Trong các mô hình hồi quy VIF (Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF) đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có đa công tuyến xảy ra (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Kiểm định tƣơng quan giữa các biến:
Kiểm định tƣơng quan nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, đồng thời phản ảnh tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tƣơng quan: mối tƣơng quan giữa các biến đƣợc đo bằng hệ số tƣơng quan. Hệ số tƣơng quan Pearson (Pearson Correlation) đƣợc tính bằng cách chia hiệp phƣơng sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng.
Hệ số tƣơng quan nhận giá trị trong khoảng (-1, +1) + Nếu hệ số tƣơng quan > 0 : tƣơng quan thuận + Nếu hệ số tƣơng quan < 0 : tƣơng quan nghịch
+ Nếu hệ số tƣơng quan tiến đến +1 hoặc -1: tƣơng quan càng chặt chẽ. Các hệ số tƣơng quan đƣợc tập hợp qua ma trận tƣơng quan.
Kiểm định Hệ số tương quan:
H0: không tồn tại mối tƣơng quan giữa 2 biến H1: tồn tại mối tƣơng quan giữa 2 biến
Với Mức ý nghĩa kiểm định là 5%: + Nếu Sig. ≤ 0.05: Bác bỏ H0
+ Nếu Sig. > 0.05: Chƣa có cơ sở Bác bỏ H0
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính trƣớc ti n là xem xét độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu thu thập đƣợc qua giá trị Adjusted R Square (hoặc R Square). Adjusted R Square – R bình phƣơng hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Thƣờng thì giá trị này từ 50% trở lên là nghiên cứu có thể sử dụng.
Kiểm định d của Durbin – Watson:
Durbin – Watson dùng để kiểm định tự tƣơng quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tƣơng quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần sai số không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3), nếu giá trị càng nhỏ gần về 0 thì các phần sai số có tƣơng quan thuận, nếu giá trị càng lớn gần về 4 thì các phần sai số có tƣơng quan nghịch.
Kiểm định độ phù hợp tổng quát: Do tổng thể rất lớn nên không thể khảo sát hết toàn bộ mà chỉ chọn ra một lƣợng mẫu giới hạn để điều tra, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Kiểm định F trong ANOVA là kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính có suy rộng và áp dụng đƣợc cho tổng thể đƣợc hay không. Giá trị Sig. của kiểm định F < 0.05 là mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng đƣợc phù hợp với tổng thể.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Từ cơ sở lý thuyết và kết quả của các nghiên cứu đã trình bày ở chƣơng 2, trong chƣơng 3 này, tác giả đã đƣa ra các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Đồng Nai. Nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình hồi quy logistic để đánh giá các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ. Tiến trình này gồm hai giai đoạn: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Trong đó, tác giả đã trình bày chi tiết về việc thiết kế thang đo, thiết kế bảng câu hỏi, thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu. Dựa trên nền tảng lý thuyết của chƣơng này, tác giả thực hiện xử lý số liệu và rút ra kết luận về các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Đồng Nai đƣợc trình bày ở chƣơng 4. Phần mềm đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là SPSS 22.0.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU