Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) các biến TC, DU, NLPV, DC, PTHH ta có R2 = 0.393 và R2 điều chỉnh = 0.378. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 37.8% hay nói một cách khác mô hình này giải thích được 37.8% sự biến thiên của mức độ thỏa mãn và 62.2% còn lại biến thiên của mức độ thỏa mãn được giải thích giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Chứng minh cho sự phù hợp của mô hình được trình bày ở bảng 2.11. Kết quả này cho thấy mô hình là phù hợp, có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mô hình.
Bảng 2.11: Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .627a 0.393 0.378 0.54620 0.583
a. Predictors: (Constant), PTHH, DU, NLPV, TC, DC b. Dependent Variable: TM
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 38.505 5 7.701 25.813 .000b Residual 59.368 199 0.298 Total 97.872 204 a. Dependent Variable: TM
b. Predictors: (Constant), PTHH, DU, NLPV, TC, DC
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 1.050 0.244 4.310 0.000 TC 0.113 0.049 0.145 2.330 0.021 0.788 1.269 DU 0.149 0.053 0.181 2.817 0.005 0.735 1.360 NLPV 0.138 0.054 0.165 2.564 0.011 0.738 1.355 DC 0.147 0.063 0.156 2.342 0.020 0.690 1.449 PTHH 0.225 0.060 0.245 3.741 0.000 0.713 1.402 a. Dependent Variable: TM
Kết quả kiểm định được cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi qui so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF=Variance inflation factor) đều bằng 1 nhỏ hơn 10 nên kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể. Không có hiện tượng đa cộng tuyến. Có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị của VIF = 1/Tolerance (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong 5 thành phần đo lường sự thỏa mãn nêu trên, cả 5 thành phần có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ thỏa mãn của khách hàng, (với mức ý nghĩa sig < 0.05). Tức là, ta chấp nhận tất cả 5 giả thuyết đã đặt ra, đó là giả thuyết H1, H2, H3, H4 và H5.
Như vậy, phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
TM = 1.050 + 0.113TC + 0.149DU + 0.138NLPV + 0.147DC + 0.225PTHH Hay phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn có dạng như sau:
TM = 0.145TC + 0.181DU + 0.165NLPV + 0.156DC + 0.245PTHH
Để xác định tầm quan trọng của TC, DU, NLPV, DC, PTHH trong mối quan hệ với TM, cần căn cứ vào hệ số β. Nếu trị tuyệt đối hệ số β của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến TM. Do đó, đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử thì thành phần phương tiện hữu hình có tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng lớn hơn các thành phần còn lại là tin cậy, đáp ứng, đồng cảm và năng lực phục vụ.