Phân tích hồi quy là tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục đích ước lượng hoặc dự đốn giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Mơ hình với một biến phụ thuộc và với hai hoặc nhiều biến độc lập được gọi là hồi quy bội
Bảng 3.7 dưới đây là tổng hợp kết quả phân tích hồi quy bội (theo Phụ lục 07). Theo
Bảng 3.7, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc
lập trong mơ hình đều gần bằng 1 (nhỏ hơn 2) cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Với mức ý nghĩa 0,05 ta thấy các biến sự tin cậy, tính đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, sự hữu hình đều được chấp nhận (có mức ý nghĩa < 0,05).
Bảng 2.7: Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy bội
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .799a .638 .629 .37566 a. Predictors: (Constant), TSSTB, QRTTB, DBTB, TTMTB, LHPHTB Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .286 .305 .940 .348 LHPHTB 133 .052 .126 2.535 .012 .750 1.334 DBTB .095 .040 .112 2.392 .018 .851 1.175 QRTTB .131 .044 .135 2.970 .003 .906 1.104 TTMTB .681 .049 .687 13.945 .000 .770 1.300 TSSTB .152 .045 .170 3.402 .001 .747 1.339 a. Dependent Variable: CLDVTB
(Nguồn: Số liệu được tổng hợp từ phần mềm SPSS 20.0)
Theo bảng 2.7 trên ta thấy, các biến sự tin cậy, tính đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, sự hữu hình đều có tác động đến chất lượng dịch vụ tại Chi nhánh. Theo đó biến TTM có tác động nhiều nhất và biến DB có tác động ít nhất.