CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.2 Phân tích hồi quy bội
Phân tích hồi quy bội đƣợc thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: Tin cậy (TC), Đáp ứng (DU), Thấu cảm (THC), Hữu hình( HH), Năng lực phục vụ (NLPV). Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc để xem biến nào đƣợc chấp nhận.
Để xác định, đo lƣờng và đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự hài lòng CLDV NHĐT tại VCB Vũng Tàu, mô hình đƣa ra bao gồm các biến độc lập đƣợc rút ra từ phần phân tích nhân tố khám phá bao gồm: (1) Tin cậy (TC), (2) Đáp ứng (DU), (3) Thấu cảm (THC), (4) Hữu hình( HH), (5) Năng lực phục vụ (NLPV).
Một bƣớc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mô hình từ dữ liệu nào cũng đều là chứng minh sự phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 ). Để biết mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu thì chúng ta dùng thƣớc đo là hệ số xác định R2, R2 càng gần đến 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp.
Bảng 4.17: Tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình
Giá trị R
R bình
phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Durbin-Watson Giá trị 1 .813a .661 .652 .43500 1.920 a. Predictors: (Constant), NLPV, DU, TC, HH, THC
b. Dependent Variable: TM
R2 hiệu chỉnh đạt 0,652 đồng nghĩa với các biến độc lập trong mô hình giải thích 65.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 34.8 % sự biến thiên của biến phụ thuộc không đƣợc giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, hay nói cách khác do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin – Watson đạt đƣợc là 1.920 (nằm trong khoảng từ 0 đến 4, xung quanh giá trị 2) và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Nhƣ 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.
Bảng 4.18: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mô hình hồi quy ANOVAa ANOVAa Mô hình Tổng các bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 64.319 5 12.864 67.980 .000b Phần dƣ 32.926 175 .189 Tổng cộng 97.244 180 a. Dependent Variable: TM
b. Predictors: (Constant), NLPV, DU, TC, HH, THC
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể.
Kiểm định F thông qua phân tích phƣơng sai nhằm mục đích kiểm định độ phù hợp của mô hình tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không. Với giả thiết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5= 0, nếu giả thiết H0 bị bác bỏ tức là kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích thay đổi của biến phụ thuộc.
Dựa vào bảng phân tích phƣơng sai ANOVA ta thấy trị thống kê của mô hình có giá trị Sig. bằng 0.000 do đó bác bỏ giả thiết H0. Với dữ liệu khảo sát này, mô hình hồi qui tuyến tính đƣa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.19: Kết quả của mô hình hồi quy Coefficientsa Coefficientsa
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) -.965 .254 - 3.794 .000 TC .258 .066 .219 3.925 .000 .625 1.600 DU .297 .063 .262 4.693 .000 .624 1.604 THC .193 .077 .153 2.501 .013 .517 1.935 HH .204 .072 .170 2.847 .005 .548 1.826 NLPV .275 .059 .264 4.694 .000 .616 1.623 a. Dependent Variable: TM
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy giá trị hệ số nhân tử phóng đại phƣơng sai (VIF) lớn nhất là 1,935 đều nhỏ hơn 10 nên theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.217, 218), không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bội vừa xây dựng. Bên cạnh đó, các biến có mức ý nghĩa <0,05 (Sig.<0,05), do đó các biến đều có ý nghĩa thống kê.
Dựa vào kết quả mô hình cho phép đƣa ra một số kết luận sau:
Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đƣợc xây dựng trong mô hình đề xuất đƣợc chấp nhận. Đồng thời mô hình hồi quy dạng chuẩn hóa về các nhân tố CLDV NHĐT tại Vietcombank- CN Vũng Tàu nhƣ sau:
TM= 0,219*TC+ 0,262*DU + 0,153*THC + 0,170*HH + 0,264 NLPV
Viết lại:
Sự hài lòng = 0,219* Sự Tin cậy + 0,262*Sự đáp ứng + 0,153*Sự thấu cảm +
0,170*Phƣơng tiện hữu hình + 0,264 * Năng lực phục vụ
Mô hình trên cho thấy Sự hài lòng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Sự tin cậy ( Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,219), Sự Đáp ứng ( Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,262), Sự Thấu Cảm ( Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,219), Phƣơng tiện hữu hình
(Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,170), Năng lực phục vụ (Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,264)
Các hệ số Bêta chuẩn hóa đều >0 cho thấy các biến độc lập thuận chiều đến chất lƣợng dịch vụ Ngân hàng điện tử tại VCB VT
Mô hình hồi qui cũng cho thấy, trong năm yếu tố trên yếu tố Sự đáp ứng và Năng lực phục vụ có tác động mạnh đến Sự hài lòng, sau đó đến Sự tin cậy, Phƣơng tiện hữu hình và cuối cùng là sự thấu cảm.
Từ kết quả trên, có thể đề xuất các gợi ý chính sách nhằm nâng cao CLDV NHĐT tại VCB Vũng Tàu thông qua các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, đặc biệt là yếu tố Sự đáp ứng và Năng lực phục vụ khi mà yếu tố này ảnh hƣởng lớn nhất đến CLDV NHĐT tại VCB Vũng Tàu.
4.4.3Kiểm định sự vi phạm các giả định của phƣơng pháp hồi quy 4.4.3.1 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ