4.2.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.2.5.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với mức ý nghĩa 5%, với thủ tục chọn biến là đƣa vào một lƣợt (enter). Khi xem xét mơ hình thể hiện mối liên hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và 5 biến độc lập, ta xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau: Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Việc đánh giá độ phù hợp của mơ hình chỉ cho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà chƣa thể cho phép ta có thể suy rộng ra tổng thể nghiên cứu. Để có thể suy diễn mơ hình của mẫu điều tra thành mơ hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể với giả thuyết đặt ra:
Giả thuyết H0: Hệ số xác định R2 = 0 (các nhóm nhân tố khơng ảnh hƣởng đến Sự hài lòng).
Giả thuyết H1: Hệ số xác định R2 ≠ 0 (ít nhất nhóm nhân tố ảnh hƣởng đến chất Sự hài lịng).
hƣơng sai của phần dƣ khơng đổi
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi có thể làm cho các ƣớc lƣợng của hệ số hồi quy không chệch nhƣng không hiệu quả (tức là khơng phải ƣớc lƣợng phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lƣợng của mơ hình hồi quy tuyến tính.
Hình 4.2: ồ thị phân tán Scatterplot
(Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích)
Đồ thị phân tán ở Hình 4.2 cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh đƣờng đi qua hoành độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Nhƣ vậy, giả định về phƣơng sai khơng đổi của mơ hình khơng bị vi phạm.
ác phần dƣ có phân phối chuẩn
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do sau: Sử dụng mơ hình khơng đúng, phƣơng sai khơng đổi là hằng số, số lƣợng các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích. Do vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Trong nghiên cứu này ta sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot để khảo sát phân phối của phần dƣ.
Hình 4.3: iểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích)
Nhìn vào Hình 4.3 cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Nhƣ vậy, phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.993 (tức gần bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.4: iểu đồ -P plot
(Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích)
Nhìn vào Hình 4.4 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm. Kết quả phân tích hồi quy đa biến (Phụ lục 7) đƣợc tóm tắt trong bảng 4.12 nhƣ sau:
ảng 4.12: ết quả phân tích hồi quy đa biến Model Summaryb
Mơ
hình Hệ số Hệ số 2
R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng rị số thống kê Durbin-Watson 1 0,796 0,634 0,628 0,38940 1,864 ANOVAa Mơ hình ổng bình phƣơng do (df) ậc tự Trung bình bình phƣơng hống kê F ức ý nghĩa (Sig.) 1 Hồi quy 87,590 5 17,518 115,528 0,000b Phần dƣ 50,646 334 0,152 Tổng 138,236 339 Coefficientsa Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hố Hệ số chuẩn hoá t ức ý nghĩa (Sig.) a cộng tuyến Hệ số B ộ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Constant) -1,300 0,232 -5,600 0,000 DT 0,101 0,040 0,094 2,535 0,012 0,805 1,243 TC 0,793 0,054 0,576 14,652 0,000 0,709 1,411 CT 0,049 0,030 0,057 1,641 0,102 0,915 1,093 HH 0,220 0,051 0,175 4,334 0,000 0,671 1,490 NLPV 0,192 0,051 0,144 3,752 0,000 0,744 1,344
(Nguồn: Tác giả tổng hợp và phân tích)
Từ kết quả phân tích hồi quy cho ta thấy:
Mơ hình hồi quy bao gồm một biến phụ thuộc (Sự hài lòng) và bốn biến độc
lập có hệ số xác định điều chỉnh, R2
hiệu chỉnh là 62,8%. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu đến 62,8% hay các biến độc lập trong mơ hình giải thích đƣợc 62,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc 37,2 % sự biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các yếu tố khách mà mơ hình chƣa đề cập tới.
Kết quả phân tích phƣơng sai ANOVA cho biết giá trị F = 115,528 và mức ý
nghĩa giá trị kiểm định t (Sig) = 0,000 < mức ý nghĩa α = 5%. Nhƣ vậy, giả thuyết Ho (Hệ số R2 của tổng thể = 0) bị bác bỏ và kết luận đƣợc rằng mơ hình hồi quy mà ta xây dựng phù hợp với tổng thể hay có thể nói rằng mơ hình mà ta xây dựng là có ý nghĩa thống kê.
Từ kết quả phân tích hồi quy (Bảng 4.12) cũng cho thấy giá trị kiểm định của 4 yếu tố: Hoạt động tài chính và danh tiếng ngân hàng, sự tin cậy, Tính Hữu hình và Năng lực phục vụ có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 nên có ý nghĩa về mặt thống kê.
Riêng yếu tố Sự cảm thơng có mức ý nghĩa 0,102 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05.
Điều này thấy rằng Sự cảm thơng khơng có tác động đến sự hài lòng của khách
hàng.
Quan sát kiểm định Dubin – Watson của mơ hình nghiên cứu ta thấy hệ số Dubin – Watson của mơ hình nghiên cứu (Phụ lục 7) có giá trị d = 1,864 (lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3), do đó có thể kết luận là khơng có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ.
Kết quả phân tích (Bảng 4.12) cũng cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của từng biến độc lập đều đạt yêu cầu (nhỏ hơn 10) vì vậy trong nghiên cứu này hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra hoặc không đáng kể.
Dựa vào kết quả phân tích, phƣơng trình hồi quy tuyến tính chuẩn hố giải thích sự hài lịng của khách hàng đƣợc xây dựng nhƣ sau:
HL = 0,094DT + 0,576TC + 0,175HH + 0,144NLPV
ết luận: Các nhân tố Hoạt động tài chính và danh tiếng ngân hàng, sự tin cậy, Tính Hữu hình và Năng lực phục vụ đều có Sig = 0,000 < 0,05 nên các biến đều có
ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy, ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng” và các hệ số β lần lƣợt là 0,094; 0,576; 0,175 và 0,144 đều mang dấu dƣơng nên các biến này đều ảnh hƣởng thuận chiều với sự hài lòng. Nhƣ vậy, dựa vào kết quả hồi quy ta thấy có 04 nhân tố có ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại Agribank Đà Lạt. Trong đó, nhân tố sự tin cậy có tác động nhiều nhất đến sự hài lịng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại Agribank Đà Lạt (vì có hệ số Beta chuẩn hố lớn nhất), kế đến là nhân tố Tính hữu hình, Năng lực phục vụ và cuối cùng là, Hoạt động tài chính và danh tiếng ngân hàng.