6. Kết cấu của luận văn
3.4 Kết quả kiểm định
3.4.4.2 Kết quả kiểm định hồi quy đa biến và xây dựng mơ hình
Mơ hình hồi quy đa biến (hồi quy bội) thực hiện theo phương pháp enter (đưa các biến vào 1 lần). Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong nghiên cứu thị trường vì tính chất thơng tin đơn giản và dễ đọc.
Bảng 3.5. Bảng kết quả phân tích Hồi quy sử dụng phương pháp Enter.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,563a ,317 ,309 ,63832 1,280 a. Predictors: (Constant), X4, X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả) Bảng trên cho thấy R=0,563, R2 = 0.317 (nằm trong khoảng 0.5 ≤ R < 0.7 =>
0.25 ≤ R2 < 0.5: tương quan khá chặt chẽ) và R2 hiệu chỉnh = 0.309: có nghĩa là 4 biến
độc lập của mơ hình giải thích được 30,9% độ biến thiên của biến phụ thuộc là Sự hài
lòng về Bancassurance, và Durbin-Watson (D)=1.280 < 3: mơ hình khơng tự tương
quan => tốt.
Bảng 3.6. Bảng kết quả phân tích phương sai ANOVA
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 59,292 4 14,823 36,379 ,000a Residual 127,533 313 ,407
Total 186,825 317
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 59,292 4 14,823 36,379 ,000a Residual 127,533 313 ,407
Total 186,825 317
b. Dependent Variable: Y
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả) Bảng trên cho thấy trị thống kê F = 36,379 có giá trị Sig = 0.000 < 0.05, nên mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Như vậy, các biến độc lập trong mơ hình đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc.
Bảng 3.7. Bảng các hệ số hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant ) 1,165 ,262 4,440 ,000 X1 ,359 ,071 ,301 5,088 ,000 ,624 1,603 X2 ,088 ,068 ,080 1,306 ,192 ,576 1,737 X3 -,040 ,066 -,033 -,606 ,545 ,715 1,398 X4 ,305 ,062 ,293 4,878 ,000 ,603 1,658
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant ) 1,165 ,262 4,440 ,000 X1 ,359 ,071 ,301 5,088 ,000 ,624 1,603 X2 ,088 ,068 ,080 1,306 ,192 ,576 1,737 X3 -,040 ,066 -,033 -,606 ,545 ,715 1,398 X4 ,305 ,062 ,293 4,878 ,000 ,603 1,658
a. Dependent Variable: Y (Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)
Bảng trên cho thấy giá trị Sig của các biến độc lập X1, X4 đều nhỏ hơn 0,05 nên
các biến độc lập này đều có tác động Sự hài lòng về Bancassurance, riêng giá trị Sig của biến X2 là 0,192 và biến X3 là 0,545 đều lớn hơn 0,05 nên yếu tố sự đáp ứng và sự tin cậy không tác động đến Sự hài lòng của khách hàng về Bancassurance và sẽ loại khỏi phương trình.
Hệ số VIF < 5: Nên khơng bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) của các biến độc lập đều mang dấu dương nên các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc (Sự hài lòng của khách hàng). Từ kết quả của bảng 3.10, ta có phương trình hồi quy đa biến dạng chuẩn hóa như sau:
Y = 0,301X1 + 0,293X4 + ε . (3.1)
Trong đó :
+ X1 là : “Cảm nhận về khả năng tiếp cận và giá cả của ngân hàng” + X4 là : “Cảm nhận về năng lực phục vụ của nhân viên”.
ε : phần dư (hay: sai số thống kê)
Phương trình (3.1) cho thấy các biến độc lập X1, X4 đều tác động đến Sự hài lòng của khách hàng về Bancassurance, và trọng số lớn nhất là 0,301 tức là biến “Cảm nhận về khả năng tiếp cận và giá cả của ngân hàng” có ảnh hưởng lớn nhất, kế đến là biến “Cảm nhận về năng lực phục vụ của nhân viên” ảnh hưởng với trọng số là 0,293.