Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc tại bảng 4.12 cho thấy, với 3 biến quan sát cho thấy, có 1 nhân tố được trích tải Eigenvalue có giá trị 2,395; Hệ số KMO = 0,711 (0,5 ≤ KMO = 0,711 ≤ 1); Kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig.=0,000 ≤ 0,05 chứng tỏ các biến có tương quan chặt chẽ; giá trị tổng
phương sai trích được là 79,841% (>50%) đạt yêu cầu và cho biết sự hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ ghi nợ của Vietinbank Vĩnh Long giải thích được 79,841% độ biến thiên của dữ liệu thỏa mãn tốt các điều kiện đã đặt ra
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá: biến phụ thuộc
Chỉ tiêu Giá trị Điều kiện Kết luận
KMO 0,711 0,5 ≤ KMO ≤ 1 Đạt yêu cầu
Mức ý nghĩa kiểm định Barlett 0,000 Nhỏ hơn 1% Đạt yêu cầu
Eigenvalues 2,395 > 1 Đạt yêu cầu
Tổng phương sai trích 79,841% ≥ 50% Đạt yêu cầu
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020
4.4 Phân tích hồi quy
Để xem xét tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ghi nợ của Vietinbank Vĩnh Long như thế nào?, tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến để phân tích, kết quả phân tích được thể hiện như sau:
Bảng 4.13: Mức độ giải thích của mô hình và hệ số Durbin-Watson
R R2 R2 hiệu chỉnh
Durbin-Watson
0,655 0,428 0,418 1,578
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020.
Từ bảng 4.13 cho thấy:
- Hệ số Durbin-Watson bằng 1,578 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 cho thấy mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số R2 hiệu chỉnh là 41,8% cho thấy sự biến thiên của sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ ghi nợ của Vietinbank Vĩnh Long được giải thích bởi 7 nhân tố đưa vào mô hình là 41,8% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square Giá trị F Mức ý nghĩa 1 Regression 166,243 7 23,749 40,803 0,000 Residual 221,757 381 0,582 Total 388,000 388
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020.
Từ kết quả bảng 4.14 cho thấy, mức ý nghĩa ANOVA của mô hình là 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1% nên mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê, dữ liệu phù hợp với thực tế và có thể sử dụng được, tức là các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ ghi nợ của Vietinbank Vĩnh Long.
Bảng 4.15: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Biến Hệ số
chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa Giá trị kiểm định t Mức ý nghĩa Collinearity Statistics B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số 5,256E-019 0,039 0,000 1,000 PTHH 0,246 0,039 0,246 6,360 0,000 1,000 1,000 NLPV 0,134 0,039 0,134 3,468 0,001 1,000 1,000 STC 0,180 0,039 0,180 4,650 0,000 1,000 1,000 HQPV 0,470 0,039 0,470 12,139 0,000 1,000 1,000 SDC 0,271 0,039 0,271 7,008 0,000 1,000 1,000 DVKH 0,150 0,039 0,150 3,880 0,000 1,000 1,000 GIA -0,003 0,039 -0,003 -0,084 0,933 1,000 1,000
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020.
Kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.15 cho thấy:
- Hệ số VIF của các biến quan sát đều nhỏ hơn 10 nên tác giả có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số Beta dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số Beta của nhân tố nào càng cao thì nhân tố đó ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng càng lớn. Trong 07 biến đưa vào mô hình nghiên cứu, có 06 nhân tố có tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với
dịch vụ thẻ ghi nợ của Vietinbank Vĩnh Long tại mức ý nghĩa thống kê 1% bao gồm: (1) Hiệu quả phục vụ; (2) Sự đồng cảm; (3) Phương tiện hữu hình; (4) Sự tin cậy; (5) Dịch vụ khách hàng và (6) Năng lực phục vụ. Riêng nhân tố Giá dịch vụ không có tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ ghi nợ của Vietinbank Vĩnh Long tại mức ý nghĩa 10%.
- Từ các hệ số hồi quy trên, tác giả xây dựng phương trình hồi quy như sau: Y = 5,256E-019 + 0,246*PTHH + 0,134*NLPV + 0,180*STC
+ 0,470*HQPV + 0,271*SDC + 0,150*DVKH
Kết quả kiểm định phần dư từ hình 4.2 cho thấy: đồ thị phân tán Scatterplot cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và dao động nhiều ở biên độ +/- 1, chứng tỏ rằng giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm. Biểu đồ tần số Histogram cho thấy đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (giá trị Mean = 1,92E-16) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (giá trị Std. Dev = 0,991), cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn.
Hình 4.2: Kiểm định phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020.
Kết quả phân tích từ hình 4.3 cho thấy, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận rằng giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm, do đó mô hình hồi quy tuyến tính đa biến trên là mô hình phù hợp.
Hình 4.3: Kiểm định phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020.
4.5 Kiểm định sự khác biệt của các đặc điểm nhân khẩu học ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ ghi nợ VietinBank Vĩnh Long