6. Ý nghĩa của đề tài:
2.3 Đánh giá chất lƣợng dịch vụ tín dụng thơng qua sự hài lịng của khách hàng
2.3.5.5 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 2.12) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.629, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 62.9%. Nghĩa là 6 biến độc lập thuộc chất lƣợng dịch vụ tín dụng gồm: TC, PT, NL, DC, DU, CP giải thích đƣợc 62.9% sự hài lòng của khách hàng. Còn lại 37.1% sự hài lòng của khách hàng xuất phát từ các yếu tố khác. Có thể nói các biến đƣợc đƣa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 2.12: Model Summaryb
Model R R² R² điều chỉnh Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .799a .638 .629 .36690 1.961 Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
Kết quả nhận đƣợc từ bảng ANOVAb (bảng 2.13) cho thấy trị thống kê F là 69.466với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05). Nhƣ vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 2.13: ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 58.266 6 9.711 72.138 .000a Residual 33.116 246 .135
Total 91.383 252
Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF)đƣợc sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập khơng có tƣơng quan
tuyến tính với nhau. Kết quả nhận đƣợc từ bảng (bảng 2.11) với hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) có giá trị thấp nhất là 1.306 và cao nhất là1.812 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hƣởng đến việc giải thích mơ hình hồi qui tuyến tính bội.