2.4.3.1. Kiểm định mối tương quan giữa các biến
Nhìn vào Bảng 2.10 cho thấy tất cả các biến đều có sig.<1% nên có mối tương quan rất chặt chẽ với nhau. Vì vậy, có thể đưa các biến vào phân tích hồi quy.
Bảng 2.10: Kết quả phân tích hệ số tương quan giữa các biến
Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS.
2.4.3.2. Mô hình hồi quy
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 6 yếu tố độc lập và 1 yếu tố phụ thuộc được đưa vào kiểm định mô hình. Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng có dạng như sau:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5+ b6X6
Trong đó:
Y là biến phụ thuộc, thể hiện giá trị dự đoán về sự hài lòng của khách hàng. a, b1, b2, b3, b4, b5 là các hệ số hồi quy.
X1, X2, X3, X4, X5, X6 là các biến độc lập theo thứ tự là độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình, chính sách giá và hình ảnh doanh nghiệp. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.
Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS.
Theo kết quả ở bảng trên, cho thấy R2
điều chỉnh = 0.686 < R2 = 0.696, điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính trên đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 68,6%.
Nhìn vào Bảng 2.12 cho thấy trị giá thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, sig = .000 < 0.05 điều này chứng tỏ mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng 2.12: Kết quả phân tích độ phù hợp trong phân tích hồi quy
Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS.
Kết quả phân tích hồi quy thể hiện ở Bảng 2.13 cho thấy giá trị Sig của từng biến trong mô hình đều bằng 0, điều này chứng tỏ rằng với mức độ tin cậy 95% thì mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng 2.13: Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) .154 .044 .275 .783
Do tin cay .312 .044 .312 6.431 .000 Kha nang dap ung .478 .044 .478 11.527 .000 Nang luc phuc vu .248 .044 .248 5.100 .000 Phuong tin huu hinh .225 .044 .225 4.187 .000 Chinh sach gia .297 .044 .297 6.135 .000 Hinh anh doanh nghiep .345 .044 .345 6.805 .000 a. Dependent Variable: Muc do hai long cua KH ve DVTG
Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS.
Từ bảng kết quả phân tích hồi quy trên, cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc sự hài lòng của khác hàng và 6 biến độc lập được thể hiện trong phương trình như sau:
SHL = 0,478 KNDU + 0,345 HADN + 0,312 DTC + 0,297 CSG + 0,248 NLPV + 0,225 PTHH
Theo phương trình trên cho thấy sự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố khả năng đáp ứng (β = 0,478), hình ảnh doanh nghiệp (β = 0,345), độ tin cậy (β = 0,312), chính sách giá (β = 0,297), năng lực phục vụ (β = 0,248) và phương tiện hữu hình (β = 0,225).
Cũng nói thêm rằng các β > 0, cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, ngân hàng cần phải nỗ lực cải tiến hơn nữa những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, từ đó có thể duy trì lòng trung thành của khách hàng đối với ngân hàng.