Đặt tên nhân tố cho biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam chi nhánh vũng tàu (Trang 65 - 68)

Nhân tố Biến Tiêu chí Tên nhóm

TM

TM1 Anh/ Chị sẽ giới thiệu dịch vụ ngân hàng điện tử

của Vietcombank cho ngƣời thân và bạn bè SỰ HÀI LÒNG

TM2 Trong khoảng thời gian tới Anh/ Chị vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của Vietcombank- CN Vũng Tàu

TM3 Anh/ Chị có hài lòng về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng điện tử của Vietcombank- CN Vũng Tàu

 Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố:

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đều đạt giá trị hội tụ. Phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Có 6 nhân tố đƣợc trích ra từ kết quả phân tích gồm 24 biến quan sát. Tất cả các biến quan sát trong từng nhân tố tƣơng ứng đều đạt yêu cầu và đƣợc sử dụng trong các bƣớc phân tích tiếp theo.

4.4 Kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy tuyến tính 4.4.1Kiểm định hệ số tƣơng quan 4.4.1Kiểm định hệ số tƣơng quan

Hệ số tƣơng quan Pearson dùng để lƣợng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Nếu giữa 2 biến có sự tƣơng quan chặt thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.

Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa.

Cần xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tƣơng quan pearson > 0.3.

Trong phân tích tƣơng quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều đƣợc xem xét nhƣ nhau.

Phân tích hệ số tƣơng quan đƣợc tiến hành cho 6 biến: 5 biến độc lập1 biến phụ thuộc với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ ( Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm biến (giá trị trung bình) với:

- TC đại diện cho TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 - DU đại diện cho DU1, DU2, DU3

- THC đại diện cho TC1, TC2, TC3, TC4

- HH đại diện cho HH1, HH2, HH3, HH4, HH5

- NLPV đại diện cho NLPV1, NLPV2, NLPV3, NLPV4 - TM đại diện cho TM1, TM2, TM3

Gọi phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa của mô hình có dạng nhƣ sau:

TM = β0 + β1TC + β2DU + β3THC + β4HH+β5NLPV

Thực hiện phân tích hệ số tƣơng quan Pearson:

Bảng 4.16: Kết quả phân tích Pearson về Các nhân tố tác động đến sự thoả mãn của khách hàng

Các mối tƣơng quan

TM TC DU THC HH NLPV TM Pearson Correlation 1 .619** .612** .639** .630** .608** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 TC Pearson Correlation .619** 1 .489** .522** .480** .419** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 DU Pearson Correlation .612** .489** 1 .523** .490** .301** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 THC Pearson Correlation .639** .522** .523** 1 .554** .532** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 HH Pearson Correlation .630** .480** .490** .554** 1 .538** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 NLPV Pearson Correlation .608** .419** .301** .532** .538** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Theo kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy giữa biến TM và các biến độc lập còn lại có mối quan hệ với nhau, giá trị sig <0,05 nên tất cả các biến quan sát khi đƣa vào phân tích đều có ý nghĩa về mặt thống kê.

Mặt khác, kết quả phân tích cũng cho thấy giữa các biến độc lập cũng có mối tƣơng quan với nhau. Do đó việc kiểm định đa cộng tuyến trong bƣớc tiếp theo sẽ giúp xác định đƣợc giữa các biến đƣợc giữ lại khi phân tích hồi quy có xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến hay không.

4.4.2Phân tích hồi quy bội

Phân tích hồi quy bội đƣợc thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: Tin cậy (TC), Đáp ứng (DU), Thấu cảm (THC), Hữu hình( HH), Năng lực phục vụ (NLPV). Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc để xem biến nào đƣợc chấp nhận.

Để xác định, đo lƣờng và đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự hài lòng CLDV NHĐT tại VCB Vũng Tàu, mô hình đƣa ra bao gồm các biến độc lập đƣợc rút ra từ phần phân tích nhân tố khám phá bao gồm: (1) Tin cậy (TC), (2) Đáp ứng (DU), (3) Thấu cảm (THC), (4) Hữu hình( HH), (5) Năng lực phục vụ (NLPV).

Một bƣớc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mô hình từ dữ liệu nào cũng đều là chứng minh sự phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 ). Để biết mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu thì chúng ta dùng thƣớc đo là hệ số xác định R2, R2 càng gần đến 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam chi nhánh vũng tàu (Trang 65 - 68)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(136 trang)