Mô hình nghiên cứu ban đầu gồm 6 nhân tố ảnh hƣởng, sau khi phân tích EFA, kết quả xoay ma trận cho ra 7 nhân tố đƣợc thể hiện tại Ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated Compoment Matrix) trong phần phụ lục 2, trong đó 4 nhân tố gồm thƣơng hiệu, lãi suất, quảng cáo, công nghệ giữ nguyên thành phần các biến quan sát ban đầu. Hai nhân tố địa điểm và phong cách phục vụ tách ra thành 3 nhân tố mới, gồm địa điểm giao dịch thuận tiện, an toàn, nhân viên phục vụ nhanh chóng, thủ tục dễ dàng, vì vậy đặt tên là nhân tố nhanh chóng và an toàn. Nhân tố thứ 6 gồm các biến nhƣ số lƣợng nhân viên giao dịch, nhân viên hƣớng dẫn thủ tục cho khách hàng và thời gian giao dịch, vì vậy đặt tên là nhân tố chất lƣợng phục vụ. Nhân tố cuối cùng là các biến thể hiện hình ảnh của trụ sở và bãi đậu xe, vì vậy đặt tên là nhân tố hữu hình.
Từ kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated Compoment Matrix), mô hình đề xuất ban đầu đƣợc hiệu chỉnh lại nhƣ sau:
Quyết định lựa chọn ngân hàng để gửi tiết kiệm = α + β1AT+ β2KM + β3TH+ β4QC + β5PV+ β6CN+β7HH +
Các biến độc lập gồm: Nhanh chóng và an toàn (AT), Sản phẩm và khuyến mãi (KM); Uy tín, thƣơng hiệu (TH); Hoạt động quảng cáo (QC), Chất lƣợng phục vụ (PV); Công nghệ (CN); Nhân tố hữu hình (HH).
Nhanh chóng & an toàn (AT)
Sản phẩm& khuyến mãi (KM)
Uy tín, thƣơng hiệu (TH) Hoạt động quảng cáo (QC)
Chất lƣợng phục vụ (PV)
Công nghệ (CN) Quyết định lựa
chọn ngân hàng để gửi tiền tiết kiệm
4.3.4 Phân tích hồi quy Binary Logistic
Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic theo phƣơng pháp Enter giữa 7 biến độc lập và biến phụ thuộc (tại bảng 2, phục lục 2) cho thấy giá trị chi bình phƣơng từ mô hình không đến mô hình hoàn chỉnh là 115.953 với giá trị Sig = 0.000 < 0.001, nhƣ vậy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.13 cho thấy giá trị -2 Log likehood =112.299 không cao lắm, nhƣ vậy mô hình trên là phù hợp. Tỷ lệ Nagelkerke R Square ( ) = 0.628 => 62.8% sự thay đổi của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi 7 biến độc lập trong mô hình, còn lại là những yếu tố khác.
Bảng 4.13: Mức độ phù hợp của mô hình
-2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
112.299a .393 .628
Nguồn: kết xuất từ SPSS (2016)
Về mức độ dự báo chính xác của mô hình, trong 44 phiếu khảo sát quyết định không lựa chọn, mô hình dự đoán chính xác là 30. Vậy tỷ lệ đúng là 66.7%. Tƣơng tự, trong 188 phiếu khảo sát quyết định lựa chọn, mô hình dự đoán chính xác 96.8%. Vậy, tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình là 90.9% (Kết quả đƣợc thể hiện tại bảng 3, phục lục 2).
Bảng 4.14: Bảng kết quả hồi quy Binary Logistic
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a TH .711 .349 4.159 1 .041 2.037 QC .975 .465 4.397 1 .036 2.650 PV 1.213 .471 6.635 1 .010 3.364 HH .916 .449 4.167 1 .041 2.500 CN .998 .441 5.130 1 .024 2.714 AT 1.111 .583 3.632 1 .057 3.038 KM 1.490 .449 11.006 1 .001 4.438 Constant -25.883 4.336 35.641 1 .000 .000 Nguồn: kết xuất từ SPSS (2016)
46 Kết quả ý nghĩa hệ số hồi quy tổng thể tại bảng 4.17 cho thấy các biến ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng gửi tiết kiệm có giá trị Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, riêng biến AT có giá trị Sig = 0.057 lớn hơn 5% nhƣng nhỏ hơn 10%. Nhƣ vậy, các hệ số hồi quy tìm đƣợc đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và 10%, mô hình sử dụng tốt. Dựa vào bảng kết quả trên, phƣơng trình hồi quy Binary Logistic đƣợc viết nhƣ sau:
Quyết định lựa chọn ngân hàng để gửi tiết kiệm = -25.88 + 1.11AT+ 1.49KM + 0.71TH+ 0.97QC + 1.21PV+ 0.99CN+ 0.92HH
Hệ số β2 =1.49 và β5=1.21 cho thấy nhân tố sản phẩm và khuyến mãi có mức độ tác động lớn nhất đến quyết định lựa chọn ngân hàng gửi tiền tiết kiệm, tiếp theo là nhân tố phong cách phục vụ và nhanh chóng an toàn. Tiếp đó lần lƣợt là các nhân tố công nghệ, hoạt động quảng cáo, nhân tố hữu hình và uy tín thƣơng hiệu.