Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện sau đó để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Phương pháp này sẽ giúp biết được mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả phân tích thể hiện ở bảng sau:
Dựa vào bảng 4.14, mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.657, nghĩa là các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 65,7% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.14. Tóm tắt mô hình hồi quy
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) của hàm hồi quy có giá trị bằng 1.612 nằm trong khoảng từ 1 đến 3, nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Model
Hệ số chưa chuẩn
hóa hóa Đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta dungĐộ
sai Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 Hằn g số .165 .226 .731 .466 STT .237 .048 .286 4.88 9 .000 .505 1.982 MQ H .197 .046 .190 64.24 .000 .857 1.167 CSG .165 .050 .176 3.27 7 .001 .600 1.665 SNT .214 .040 .302 5.35 9 .000 .542 1.846 AH .135 .047 .136 2.88 3 .004 .776 1.288
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
62
Dựa vào kết quả bảng 4.15 có thể thấy giá trị F= 77.288 với Sig. là 0.00 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy này hoàn toàn phù hợp với tập dữ liệu.
4.5.2. Ket quả ước lượng mô hình hồi quy
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Kết quả bảng 4.16 cho thấy, hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đo lường thông qua hệ số VIF. Trong nghiên cứu thực nghiệm, nếu VIF lớn hơn 5 thì mô hình được cho là có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc ngược lại . Theo kết quả sau khi kiểm định cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các khái niệm độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 5, đều nhằm khẳng định lại rằng giữa các biến độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hqởng đến kết quả
giải thích của mô hình.
Mức ý nghĩa Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc và không biến nào bị loại khỏi mô hình.
Kết quả mô hình hồi quy đã chuẩn hóa được thể hiện như sau:
QĐ = 0.286 * STT + 0.190 * MQH + 0.176 * CSG + 0.302 * SNT + 0.136 * AH Phương trình cho thấy,
- Hệ số βsττ = 0.286: khi yếu tố Sự tin tưởng tăng lên 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì quyết định mua BHNT tại ngân hàng Sacombank tăng lên 0.286%.
- Hệ số PMQH = 0.190: khi yếu tố Mối quan hệ tăng lên 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì quyết định mua BHNT tại ngân hàng Sacombank tăng lên 0.190%.
- Hệ số PCSG = 0.176: khi yếu tố Chính sách giá tăng lên 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì quyết định mua BHNT tại ngân hàng Sacombank tăng lên 0.176%.
- Hệ số pSNT = 0.302: khi yếu tố Sự nhận thức tăng lên 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì quyết định mua BHNT tại ngân hàng Sacombank tăng lên 0.302%.
- Hệ số PAH = 0.136: khi yếu tố Ảnh hưởng từ người thân tăng lên 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì quyết định mua BHNT tại ngân hàng Sacombank tăng lên 0.136%.
64
4.5.3. Kiểm định mô hình hồi quy
Đối với hiện tượng phương sai không đổi, qua hình 4.1 thấy được phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 2,83*10-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,987 tức là gần bằng 1) và các giá trị cũng tập trung phần lớn từ -3 đến +3 và nằm hội tụ nhiều nhất xung quanh trục số 0. Do đó, đảm bảo không vi phạm giả định về liên hệ tuyến tính trong hồi quy bội.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Dựa vào hình 4.2, có thể thấy rằng các điểm phân vị của mô hình nằm bám sát hoặc bám không quá xa so với đường thẳng kỳ vọng nên giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.
Biến định tính Levene’s test Giá trị Sig. T-Test
Giới tính 0.911 0.850
Hôn nhân 0.689 0.011
Hình 4.2. Biểu đồ P-Plot
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Dùng đồ thị Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) giúp đánh giá dữ liệu có bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Nói cách khác, phân tích biểu đồ phân tán Scatter plot giúp đánh giá liệu có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và phần dư hay không. Nếu giữa biến phụ thuộc và phần dư có mối quan hệ thì sẽ vi phạm giả định liên hệ tuyến tính. Hình 4.3 cho thấy các phần dư phân tán thành từng đường thẳng. Điều này đồng nghĩa với việc giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.3. Đồ thị phân tán Scatterplot
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
4.6. Phân tích T-test và Anova4.7. Kiểm định T- 4.7. Kiểm định T-
test
Hôn nhân N Trung bình QD
1 58 3.7069
2 142 4.0164
Yếu tố định tính Levene’s test Giá trị Sig. ANOVA
Độ tuổi 0.709 0.000
Thu nhập 0.916 0.015
Nghề nghiệp 0.028 ÕÕĨ
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Bảng 4.17 cho thấy rằng giá trị Levene’s Test của nhóm giới tính có mức ý nghĩa Sig. = 0.911 > 0.05, nên phương sai giữa hai nhóm nam và nữ là đồng nhất. Ket quả kiểm định Independent với phương sai đồng nhất cho giá trị Sig. là 0.850 > 0.05 nên kết luận rằng không có sự khác biệt về ý nghĩa thống kê giữa nam và nữ về quyết định mua BHNT tại Sacombank.
67
Còn đối với nhóm hôn nhân có giá trị Sig.= 0.689 > 0.05, vì vậy phương sai giữa nhóm độc thân và đã lập gia đình là đồng nhất. Ket quả kiểm định T-test với phương sai đồng nhất cho giá trị Sig. là 0.011 > 0.05 nên có sự khác biệt về giữa 2 nhóm về quyết định mua BHNT tại Sacombank. Cụ thể rằng, nhóm khách hàng đã lập gia đình quyết định mua cao hơn nhóm khách hàng độc thân với trung bình là 0,3095 được thể hiện dưới bảng 4.18.
Bảng 4.18. Mô tả sự khác biệt trung bình trong biến hôn nhân
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
4.6.1. Kiểm định Anova
(I) TUỔI (J) TUỔI Sig. trung bình (I-J) chuẩn
25 - 40 tuổi -.31577* .15735 .046 18 - 24 41 - 55 tuổi -.65637* .15541 .000 tuổi Trên 55 tuổi -.68425* .17014 .000 18 - 24 tuổi .31577* .15735 .046 25 - 40 41 - 55 tuổi -.34060* .13593 .013 tuổi Trên 55 tuổi -.36847* .15256 .017 18 - 24 tuổi .65637* .15541 ~ÕÕÕ 41 - 55 25 - 40 tuổi .34060* .13593 .013 tuổi Trên 55 tuổi -.02787 .15056 .853 18 - 24 tuổi .68425* .17014 .000 Trên 55 25 - 40 tuổi .36847* .15256 .017 tuổi 41 - 55 tuổi .02787 .15056 .853
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
• Độ tuổi
Giá trị Levene’s test có Sig. = 0.709 > 0.05, do đó phương sai giữa các nhóm độ tuổi là như nhau. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig là 0.000 < 0.05, do đó có thể kết luận rằng tồn tại sự khác biệt về độ tuổi trong Quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại Sacombank. Tuy nhiên, dựa vào bảng kết quả 4.20 thấy:
68
(I) THU NHẬP (J) THU NHẬP Sự khác biệt trung bình (I- J) Sai số chuẩn Sig.
Dưới 10 triệu Từ 10 đến dưới 30 triệu -.09848 . 14776
.506 Trên 30 triệu -.37897* .
14505
.010 Từ 10 đến dưới 30 Dưới 10 triệu .09848 .
14776 .506
triệu Trên 30 triệu -.28049* .
12445 .025 Trên 30 triệu Dưới 10 triệu .37897* .
14505 .010 Từ 10 đến dưới 30 triệu .28049* .
12445 .025
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20) - Giữa nhóm tuổi từ 18 - 24 với 2 nhóm từ 41 - 55 tuổi và trên 55 tuổi có Sig. đều là 0.000 < 0.05, nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định mua bảo hiểm nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín giữa nhóm từ 18 - 24 tuổi với hai nhóm còn lại. Trong đó, khách hàng có tuổi từ 18 - 24 có quyết định mua BHNT thấp hơn khách hàng có tuổi từ 41 - 55 với trung bình khác biệt là 0.65637 và thấp hơn so với tuổi trên
55 là 0.68425.
- Giữa nhóm tuổi từ 25 - 40 với 2 nhóm từ 41 - 55 tuổi và trên 55 tuổi có Sig. lần lượt là 0.013 và 0.017, đều nhỏ hơn 0.05 nên giữa những khách hàng cá nhân với nhóm tuổi từ 25 - 40 và 2 nhóm còn lại trong quyết định mua bảo hiểm nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín có sự khác biệt. Trong đó, khách hàng có tuổi từ 25 - 40 có quyết định
69
mua BHNT thấp hơn khách hàng có tuổi từ 41 - 55 với trung bình khác biệt là 0. 34060 và thấp hơn so với tuổi trên 55 là 0. 36847.
• Thu nhập
Giá trị Levene’s test có Sig. = 0.916 > 0.05, do đó kết luận phương sai giữa các nhóm không có sự khác biệt, đủ điều kiện để phân tích Anova. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig là 0.015 < 0.05, nên có thể kết luận rằng có sự khác biệt về thu nhập trong Quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Sacombank.
Statistica df1 df2 Sig. Welc
h
6.588 3 70.036 .001
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Bảng phân tích Post Hoc 4.21 cho thấy:
- Giá trị Sig. giữa nhóm thu nhập dưới 10 triệu và trên 30 triệu là 0.010 < 0.05 nên có sự khác biệt về quyết định mua bảo hiểm nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín giữa những khách hàng ở 2 nhóm thu nhập này. Cụ thể, thu nhập dưới 10 triệu có quyết định mua trung bình thấp hơn nhóm trên 30 triệu là 0.37897.
- Giữa nhóm khách hàng có thu nhập trên 30 triệu với hai nhóm thu nhập dưới 10 triệu và từ 10 đến dưới 30 triệu có giá trị Sig. lần lượt là 0.010 và 0.025, đều nhỏ hơn
70
0.05 nên có sự khác biệt giữa những khách hàng cá nhân với nhóm thu nhập trên 30 triệu và 2 nhóm còn lại trong quyết định mua bảo hiểm nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín. Trong đó, khách hàng có thu nhập trên 30 triệu có quyết định mua BHNT cao hơn khách hàng có thu nhập dưới 10 triệu với trung bình khác biệt là 0.37897 và cao hơn so với tuổi trên 55 là 0.28049.
• Nghề nghiệp
Giá trị Levene’s test có Sig. = 0. 0.028 < 0.05, do đó kết luận phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp là không đồng nhất nên sử dung bảng kết quả Robust Tests để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm nghề nghiệp. Kết quả cho thấy giá trị Sig là 0.01 < 0.05, nên có thể kết luận rằng có sự khác biệt về tình trạng hôn nhân trong việc Quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Sacombank.
(I) Nghề nghiệp (J) Nghề nghiệp Sự khác biệt trung bình (I-J) Sai số chuẩn Sig.
Nhân viên văn phòng -.02362 .15546 ^^9
Lao động phổ
Kinh doanh -.47216* .15158 .002 thông
Khác .03349 .20394 .870
Nhân viên văn Lao động phổ thông .02362 .15546 ~^9
phòng Kinh doanh -.44855* .12901 .001
Khác .05711 .18777 .761
Lao động phổ thông .47216* .15158 .002 Kinh doanh Nhân viên văn phòng .44855* .12901 .001
Khác .50566* .18458 .007
Lao động phổ thông -.03349 .20394 .870 Khác Nhân viên văn phòng -.05711 .18777 .761
Kinh doanh -.50566* .18458 .007
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
Kết quả bảng 4.23 cho thấy:
- Giá trị Sig. giữa nhóm khách hàng làm công việc lao động phổ thông và kinh doanh là 0.002 < 0.05, do đó có sự khác biệt giữa những khách hàng cá nhân với nhóm nghề nghiệp lao động phổ thông và kinh doanh trong quyết định mua bảo hiểm nhân tại NHTMCP Sacombank. Và khách hàng làm nghề lao động phổ thông có quyết định mua BHNT thấp hơn khách hàng làm kinh doanh với trung bình là 0.47216.
- Đối với nhóm kinh doanh với hai nhóm nhân viên văn phòng và làm nghề khác thì có giá trị Sig. là 0.001 và 0.007, đều nhỏ hơn 0.05, như vậy có có sự khác biệt giữa nhóm kinh doanh với 2 nhóm còn lại trong quyết định mua bảo hiểm nhân tại Sacombank. Cụ
71
thể, khách hàng làm kinh doanh có quyết định mua BHNT cao hơn khách hàng nhân viên văn phòng với trung bình là 0. 44855 và cao hơn nhóm làm nghề khác là 0.50566.
Các yếu tố Tương quan
Sự nhận thức 0.302 1 Cùng chiều
Sự tin tưởng 0.286 2 Cùng chiều
Mối quan hệ 0.190 3 Cùng chiều
Chính sách giá 0.176 4 Cùng chiều
Anh hưởng từ người thân 0.136 5 Cùng chiều
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 20)
4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Thông qua bảng 4.24 thấy được thứ tự tác động từ mạnh đến yếu của năm biến độc lập này dựa vào hệ số Beta đã chuẩn hóa sẽ thể hiện mức độ tác động của năm biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó có thể thấy biến “Sự nhận thức” có tác động tích cực mạnh nhất, và biến “Ảnh hưởng từ người thân” có tác động yếu nhất đến quyết định mua bào hiểm nhân thọ tại Sacombank.
72
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
• Sự nhận thức
Đây là yếu tố có tác động mạnh nhất đến quyết định mua bào hiểm nhân thọ tại Sacombank. Hệ số Beta đã chuẩn hóa của yếu tố này là 0.302, dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Sự nhận thức” với “Quyết định mua bảo hiểm nhân thọ của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín” là mối quan hệ cùng chiều. Mức ý nghĩa Sig.= 0.000 < 5%: chấp nhận giả thuyết H4 ban đầu với mức ý nghĩa 5% và yếu tố sự nhận thức có tác động tích cực lên quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Sacombank. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Popli và Rao (2009); Nidhi và Bhalla (2013) và Nguyễn Xuân Cường và cộng sự (2014).
• Sự tin tưởng
Đây là yếu tố có tác động mạnh thứ hai đến quyết định mua bào hiểm nhân thọ tại Sacombank. Hệ số Beta đã chuẩn hóa của yếu tố này là 0.286, dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Sự tin tưởng” với “Quyết định mua bảo hiểm
nhân thọ của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín” là mối quan hệ cùng chiều. Mức ý nghĩa Sig.= 0.000 < 5%: chấp nhận giả thuyết H1 ban đầu với mức ý nghĩa 5% và yếu tố sự tin tưởng có tác động tích cực lên quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Sacombank. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Popli và Rao (2009); Fan và cộng sự (2011) và Soureli và cộng sự (2008).
• Mối quan hệ
Đây là yếu tố có tác động mạnh thứ ba đến quyết định mua bào hiểm nhân thọ tại Sacombank. Hệ số Beta đã chuẩn hóa của yếu tố này là 0.190, dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Mối quan hệ” với “Quyết định mua bảo hiểm nhân thọ của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín” là mối quan hệ cùng chiều. Mức ý nghĩa Sig.= 0.000 < 5%: chấp nhận giả thuyết H2 ban đầu với mức ý nghĩa 5% và yếu tố mối quan hệ có tác động tích cực lên quyết định mua BHNT của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Sacombank. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Popli và Rao (2009); Fan và cộng sự (2011) và Nidhi và Bhalla (2013).
• Chính sách giá
Đây là yếu tố có tác động mạnh thứ tư đến quyết định mua bào hiểm nhân thọ tại Sacombank. Hệ số Beta đã chuẩn hóa của yếu tố này là 0.176, dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Chính sách giá” với “Quyết định mua bảo hiểm nhân thọ của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín” là mối quan hệ