2.3.4.1. Phân tích tương quan hệ số Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
Hình dạng phư ng trình:
SAT = β1 EMP + β2 RES + β3 REL + β4 ASS + β5 TAN
Đặt các biến trong phương trình hồi quy đa biến như sau:
EMP: Sự đồng cảm (là trung bình của các biến EMP1, EMP2, EMP3, EMP4, EMP5)
RES: Hiệu quả phục vụ (là trung bình của các biến RES1, RES2, RES4, RES5)
REL: Sự tin cậy (là trung bình của các biến REL1, REL2, REL3, REL4, REL5)
ASS: Sự đảm bảo (là trung bình của các biến ASS1, ASS2, ASS3, ASS4, ASS5)
TAN: Phương tiện hữu hình (là trung bình của các biến TAN3, TAN4, TAN5) SAT: Sự hài lòng với CLDV CSKH của ngân hàng VCB (là trung bình của 4 biến SAT1, SAT2, SAT3, SAT4).
Các giá trị sigα đều nhỏ hơn 0.05 (ngoại trừ biến TAN), các biến đều tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê (tham khảo phụ lục 2.14)
2.3.4.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (sự hài lòng với CLDV CSKH của ngân hàng VCB) và các biến độc lập (Sự tin cậy, sự đảm bảo, sự đồng cảm, phương tiện hữu hình, hiệu quả phục vụ). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập . Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước Stepwise. Kết quả phân tích được thể hiện như sau:
ASS .618 .381 .274 .150 1.000 .064 TAN .166 .141 .133 .120 .064 1.000 Sig. (1-tailed) SAT . .000 .000 .000 .000 .000 EMP .õõõ . .õõõ .õõõ .õõõ .õõõ RE .õõõ .õõõ . .õõõ .õõõ .001 REL .õõõ .õõõ .õõõ . .õõõ .002 ASS .õõõ .õõõ .õõõ .õõõ . .059 TAN .õõõ .õõõ .õõĩ .002 .059 .
1
ASS . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
2
REL . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
3
RES . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
4
EMP . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS năm 2015)
Ta thấy biến SAT có tương quan thuận với các biến EMP, RES, REL, ASS vì hệ số tương quan đều khá cao, biến tương quan mạnh nhất với biến SAT là biến ASS (R = 0.618), tương quan yếu nhất là biến EMP (R = 0.536). Riêng
55
biến TAN bị loại khỏi mô hình hồi quy vì có sigα >0.05
Còn các biến còn lại mức ý nghĩa kiểm định mối tương quan của các biến đều có sigα < 0.05 do vậy, chúng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 2.9 thể hiện phương pháp chọn biến Stepwise vào phương trình hồi quy. Biến đưa vào đầu tiên là biến tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc SAT (biến ASS mạnh nhất tiếp đến là biến REL, RES, EMP) và cũng thể hiện số lượng biến phù hợp trong mô hình hồi quy đa biến.
Bảng 2.9: Thứ tự mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập tới biến phụ thuộc theo phương pháp chọn biến Stepwise
1 Regression 33.071 1 33.071 369.977 .000b Residual 53.453________ 598 .089__________ Total________ 86.525________ 599 2 Regression 51.856 2 25.928 446.481 .000c Residual 34.669 597 .058 Total________ 86.525________ 599 3 Regression 60.753 3 20.251 468.334 .000d Residual 25.771 596 .043 Total________ 86.525________ 599 4 Regression 61.111 4 15.278 357.689 .000e Residual 25.414________ 595 .043__________ Total________ 86.525________ 599
a. Dependent Variable: SAT
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS năm 2015)
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là:
Kiểm định F phải có giá trị sigα < 0.05 và tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0.0001. Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) <10. Kiểm định F sử dụng
56
trong phân tích phưong 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 . Trong trường hợp này, ta thấy rằng thống kê F có giá trị sigα rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp. Các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0.0001). Tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.000 đến 1.575, thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mô hình chấp nhận được (Bảng 2.10 và bảng 2.11).
Bảng 2.10: Kết quả kiểm định F của mô hình hồi quy
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.221 .083 26.623 .000 ASS .448 .023 .618 19.235 .000 1.000 1.000 2 (Constan t) .988 .096 10.281 .000 ASS .397 .019 .547 20.890 .000 .977 1.023 REL .385 .021 .471 17.985 .000 .977 1.023 3 (Constan t) .692 .085 8.106 .000 ASS .338 .017 .466 20.017 .000 .920 1.087 REL .307 .019 .375 15.920 .000 .899 1.113 RES 214 .015 .348 14.344 .000 .851 1.176 4 (Constan t) .626 .088 7.113 .000 ASS .324 .018 .447 18.515 .000 .847 1.180 REL .296 .019 .362 15.179 .000 .866 1.154 RES .194 .016 .314 11.773 .000 .692 1.445 EMP .058 .020 .081 2.894 .004 .635 1.575
a. Dependent Variable: SAT b. Predictors: (Constant), ASS c. Predictors: (Constant), ASS, REL d. Predictors: (Constant), ASS, REL, RES e. Predictors: (Constant), ASS, REL, RES, EMP
57
Bảng 2.11: Kết quả kiểm định mô hình hồi quy
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 -> 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tư ng quan nghịch. Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tư ng quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị DW đạt được là 1.914 (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) và chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình . Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu (Tham khảo phụ lục 2.15).
21.493 2 597 .000
Levene Statistic
df1 df2 Sig.
3.826 3 596 .010
Từ kết quả phân tích hồi quy trên, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập được thể hiện trong phưorng trình hồi quy chuẩn hóa sau:
SAT = 0.447ASS +0.362 REL+0.314 RES+ 0.081 EMP
Tất cả 4 thành phần đo lường sự hài lòng của KH đều có mức ý nghĩa sigα < 0.05, và mức ý nghĩa của hằng số (β0) có giá trị sigα < 0.05. Nên 4 nhân tố này được chấp nhận trong phưong trình hồi quy, và chúng tác động ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của KH (SAT) . Cũng phải nói thêm rằng các hệ số Beta > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với sự hài lòng của KH. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H1, H2, H4, H5) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, NH phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của KH hay thực chất là nâng cao CLDV CSKH.