Biến Tolerance VIF
Sự đáp ứng 0,476 2,101 Sự thấu cảm 0,392 2,553 Sự tiếp cận 0,529 1,890 Sự bảo đảm 0,428 2,337 Độ tin cậy 0,610 1,640 Tính hữu hình 0,701 1,426
Nguồn: Truy xuất từ SPSS 20.0
Bảng kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy: độ chấp nhận của biến đều từ 0,3 trở lên (từ 0,392 đến 0,701) và hệ số phóng đại phương sai của các biến có giá trị từ 1,426 đến 2,553 (<10). Vì vậy, mơ hình đảm bảo khơng có hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.
(ii) Phân tích hồi quy bội
Q trình phân tích hồi quy tuyến tính bội tiếp theo nhằm kiểm tra có hay khơng mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần chất lượng dịch vụ ngân hàng
đối với khách hàng cá nhân và sự hài lòng của khách hàng (Phụ lục 4).
Bảng 2.17: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Các chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 0,721 Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,712 Hệ số R2 thay đổi 0,721 Kết quả từ bảng ANOVA Thống kê F 78,973 Giá trị Sig 0,000
Kết quả đánh giá cho thấy:
+ Một thước đo để đánh giá sự phù hợp của mơ hình tuyến tính thường dùng là hệ số R2 hiệu chỉnh. Hệ số này càng cao chứng tỏ mơ hình càng phù hợp. Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy, hệ số R2 hiệu chỉnh trong nghiên cứu này là 0,712. Hệ số này khá cao, điều đó chứng tỏ, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 71,2%. Hay nói cách khác, mơ hình này giải thích được
71,2% sự khác biệt của sự hài lịng khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng đối với
khách hàng cá nhân tại Vietcombank chi nhánh TP. HCM. Ngoài ra, 28,8% biến động trong sự hài lịng của khách hàng có thể giải thích được bởi những yếu tố khác như: giá cả, năng lực phục vụ, mức lãi suất …
+ Mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp.
Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giả thuyết H0 được đặt ra là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ thì chúng ta có thể kết luận rằng kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của Y, điều này nghĩa là mơ
hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Theo kết quả tính tốn được, trị thống kê F của mơ hình có giá trị Sig rất nhỏ (0,000) cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0. Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kiểm định các hệ số hồi quy riêng phần