- Sự hài lịng khách hàng
5. Hồn tồn đồng ý.
2.6.2. Xây dựng phương trình hồi quy, kiểm định giả thuyết.
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định khơng bị vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào. Từ mơ hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa sự hài lịng và thang đo SERVQUAL. (1) Theo Hair & Ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading >0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading >0.4 được xem là quan trọng, >0.5 được xem là cĩ ý
nghĩa thực tiễn. Hair & Ctg (1998,111) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading
>0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350,nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor
* Tĩm tắt chương 2:
Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu gồm 2 bước chính: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng nghiên cứu định tính thơng qua việc phỏng vấn thử khách hàng và tham khảo ý kiến chuyên gia là những người làm việc ở ngân hàng. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng với việc phát phiếu điều tra khách hàng. Chương này cũng trình bày thang đo, phương pháp chọn mẫu và kế hoạch phân tích dữ liệu
Chương III