CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5.4 Kiểm định hồi quy tuyến tính
Phƣơng pháp hồi quy tuyến tính dùng để ƣớc lƣợng mức độ liên hệ (tƣơng quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến đƣợc giải thích hoặc ảnh hƣởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân).
Q trình phân tích hồi quy tuyến tính đƣợc thực hiện qua các bƣớc sau:
- Bước 1: Kiểm tra tƣơng quan các biến độc lập với nhau và các biến phụ thuộc.
Vì điều kiện để phân tích hồi quy là phải có tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. Hệ số tƣơng quan bé hơn 0.85 thì đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến, ngƣợc lại thì có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2008).
- Bước 2: Xây dựng và kiểm định mơ hình hồi quy:
+ Mơ hình nghiên cứu chính thức có dạng tổng quát:
Y = β0 + β1*STC + β2*SDC + β3*SDU + β4*SHH + β5*CP + Trong đó: Y : Sự hài lịng của khách hàng STC : Sự tin cậy SDC : Sự đồng cảm SDU : Sự đáp ứng SHH : Sự hữu hình CP : Chi phí
Β0 : Hằng số thể hiện sự hài lòng của khách hàng nếu các yếu tố khác bằng 0.
β1, β2,…, β5 : Hệ số của các biến độc lập + Quy trình xây dựng giả thiết:
Độ phù hợp của mơ hình hồi quy đƣợc xác định thông qua R2 và R2 hiệu chỉnh.
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): Giá trị Sig< 0,05 thì mơ hình có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của từng hệ số hồi quy.
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ huy động vốn từ tiền gửi tại ngân hàng BIDV - NKKN: Hệ số β thể hiện mức độ tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Một nhân tố có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các nhân tố khác khi hệ số β cao hơn trong mơ hình nghiên cứu.
- Bước 3: Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui:
Sau khi xây dựng đƣợc phƣơng trình hồi qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết do mơ hình hồi qui đƣợc xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định:
Bảng 3.3: Các vi phạm giả định và công cụ kiểm tra
Các vi phạm giả định Cơng cụ kiểm tra
Có liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Đồ thị phân tán phần dƣ chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tƣơng quan giữa giá trị phần dƣ chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
Phần dƣ của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn.
Đồ thị tần số Histogram, hoặc đồ thị tần số P-P plot.
Phƣơng sai của sai số không đổi. Đồ thị phân tán của phần dƣ và giá trị dự đoán hoặc kiểm định Spearman’s .
Tính độc lập của các sai số (Khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ).
Đại lƣợng thống kê d (Durbin - Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dƣ chuẩn hóa. Khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
(Khơng có tƣơng quan giữa các biến độc lập).
Độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF). Nếu VIF>2 cần phải cẩn trọng hiện tƣợng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày quy trình nghiên cứu, phƣơng pháp lấy mẫu, kích thƣớc mẫu, phƣơng pháp thu thập và phân tích dữ liệu. Gồm:
- Nghiên cứu sơ bộ:
+ Từ những nghiên cứu trƣớc đó, nhận thấy có 5 yếu tơ ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đến chất lƣợng dịch vụ tiền gửi cá nhân tại BIDV - NKKN: (1) Sự tin cậy; (2) Sự đồng cảm; (3) Sự đáp ứng; (4) Phƣơng tiện hữu hình; (5) Chi phí sử dụng dịch vụ
- Nghiên cứu chính thức:
+ Thực hiện thông qua phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng kết hợp với bảng khảo sát; tác giả sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu phi xác suất (Khảo sát trực tiếp), cỡ mẫu nhận đƣợc là phiếu khảo sát, dữ liệu cho nghiên cứu chính thức đƣợc thu thập thông qua biểu mẫu khảo sát đƣợc tiến hành tại BIDV - NKKN.
+ Dữ liệu thu thập sau khi loại bỏ những phiếu khảo sát không hợp lý sẽ đƣợc nhóm nghiên vào phần mềm SPSS để phân tích. Phân tích dữ liệu gồm các bƣớc: phân tích EFA, kiểm định độ tin cậy, và hồi quy tuyến tính.