4.4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.3.1 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (SHL) và các biến độc lập (STT, PTHH, CTG, TC, STC, HADN, NLPV), qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết được giá trị của biến độc lập.
4.4.3.1.1 Kiểm định hệ số hồi quy (Coefficients)
Nhìn vào bảng 4.18, ta thấy giá trị Sig. kiểm định t của các biến độc lập đều có giá trị Sig < 0,05 nên các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê.
Kết luận: Các biến STT, PTHH, CTG, TC, STC, HADN, NLPV có mức ý nghĩa Sig < 0,05 nên 7 biến độc lập tương quan và có ý nghĩa với biến phụ thuộc (SHL) với độ tin cậy trên 95%.
Bảng 4.18: Kết quả phân tích hồi quy và kiểm định đa cộng tuyến
Mơ hình
Hệ sơ hồi quy chưa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t
Mức ý
nghĩa (Sig.)
Chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ dung sai Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 (Độc lập) -1.201 .275 -4.364 .000 STT .232 .050 .197 4.666 .000 .789 1.268 PTHH .390 .048 .359 8.089 .000 .712 1.404 CTG .030 .041 .031 .731 .046 .758 1.319 TC .201 .063 .142 3.179 .002 .707 1.414 STC .231 .046 .230 4.989 .000 .663 1.509 HADN .146 .045 .143 3.234 .001 .712 1.404 NLPV .066 .045 .067 1.466 .044 .673 1.486
4.4.3.1.2 Kiểm định mức độ giải thích và mức độ phù hợp mơ hình
R2điều chỉnh gần bằng 60% (kiểm định F, Sig. ≤ 0,05). Điều này có nghĩa là gần 60% sự thay đổi của SHL được giải thích bởi 7 biến độc lập STT, PTHH, CTG, TC, STC, HADN, NLPV.
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Mơ hình R R bình phương R bình phương điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Chỉ số thay đổi Durbin- Watson R bình phương
thay đổi F thay đổi df1 df2 thay đổi Sig. F
1 .768a .591 .581 .48955 .591 60.160 7 292 .000 1.833
a. Biến độc lập: NLPV, TC, STT, CTG, HADN, PTHH, STC
b. Biến phụ thuộc: SHL
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của luận văn
Dựa vào bảng 4.20, độ tin cậy 99% (Sig. ≤ 0,01). Chứng tỏ mơ hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mơ hình.
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp mơ hình: Phân tích phương
sai ANOVA
Mơ hình
Tổng các bình
phương df Trung bình F Sig.
1 Hồi quy 100.927 7 14.418 60.160 .000a
Số dư 69.981 292 .240
Total 170.908 299
a. Biến độc lập: NLPV, TC, STT, CTG, HADN, PTHH, STC b. Biến phụ thuộc: SHL
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của luận văn
4.4.3.1.3 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Bảng 4.21), ta thấy nhân tố STC có tương quan mạnh nhất với nhân tố NLPV (0,496). Kế tiếp nhân tố TC cũng có tương quan đáng kể với nhân tố PTHH (0,454).
Ngoài ra, nhân tố SHL cũng có tương quan tuyến tính rất chặt chẽ với tất cả 7 biến độc lập. Như vậy, giữa các biến độc lập với nhau có sự tương quan tuyến tính yếu (đều có hệ số Pearson < 0,5) nên thỏa điều kiện đưa vào phân tích hồi quy.
Bảng 4.21: Kết quả phân tích Pearson về các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
STT PTHH CTG TC STC HADN NLPV SHL
STT Tương quan Pearson 1 .341** .132* .347** .201** .350** .198** .482**
Sig. (2 đuôi) .000 .022 .000 .000 .000 .001 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
PTH H
Tương quan Pearson .341**
1 .092 .454** .231** .357** .211** .612**
Sig. (2 đuôi) .000 .113 .000 .000 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
CTG Tương quan Pearson .132* .092 1 .046 .414** .236** .421** .454**
Sig. (2 đuôi) .022 .113 .429 .000 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
TC Tương quan Pearson .347**
.454** .046 1 .149** .373** .049 .465**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .429 .010 .000 .399 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
STC Tương quan Pearson .201**
.231** .414** .149** 1 .340** .496** .468**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .000 .010 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
HAD N
Tương quan Pearson .350**
.357** .236** .373** .340** 1 .269** .497**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
NLP V
Tương quan Pearson .198**
.211** .421** .049 .496** .269** 1 .554**
Sig. (2 đuôi) .001 .000 .000 .399 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
SHL Tương quan Pearson .482**
.612** .454** .465** .468** .497** .554** 1
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300 300 300 300
**. Hệ số tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2
đi).
*. Hệ số tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05 (2
đi).
Tuy việc đo lường mức độ hài lịng của khách hàng chỉ có 3 biến quan sát nhưng chúng ta thấy rằng chúng có sự đa cộng tuyến rất chặt chẽ cới nhau vì hệ số Pearson ở tất cả các biến đều lớn hơn 0,6 (Bảng 4.22) và Sig. ln nhỏ hơn 1% nên đã có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau và khơng thích hợp để phân tích hồi quy.
Bảng 4.22: Kết quả phân tích Pearson về mức độ hài lịng của khách hàng
Tiep tuc su dung (SHL2)
Gioi thieu cho nguoi khac su dung (SHL3)
Muc do hai long chung (SHL4) Tiep tuc su dung
(SHL2) Tương quan Pearson 1 .662 ** .611** Sig. (2 đuôi) .000 .000 N 300 300 300
Gioi thieu cho nguoi khac su dung (SHL3) Tương quan Pearson .662 ** 1 .675** Sig. (2 đuôi) .000 .000 N 300 300 300
Muc do hai long chung (SHL4) Tương quan Pearson .611 ** .675** 1 Sig. (2 đuôi) .000 .000 N 300 300 300
**. Hệ số tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2 đuôi).
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của luận văn
4.4.3.1.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity)
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2
vẫn khá cao. Trong q trình phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được SPSS phân tích bằng lựa chọn chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến (Collinearity Statistics).
Nhìn vào bảng 4.18, tiêu chí chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mơ hình đều < 2 (1-1,509) thể
hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là khơng đáng kể và các biến trong mơ hình được chấp nhận.
4.4.3.1.5 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư (Auto Correlation)
Tự tương quan là hiện tượng các sai số ngẫu nhiên có mối liên hệ tương quan nhau, khi đó có thể xảy ra hiện tượng tự tương quan. Hậu quả của tự tương quan của các phần dư:
- Các ước lượng OLS (Ordinary Least Square) vẫn là các ước lượng tuyến tính khơng chệch nhưng khơng hiệu quả (vì phương sai khơng nhỏ nhất).
- Phương sai của các ước lượng là các ước lượng chệch, vì vậy các kiểm định t và kiểm định F khơng cịn hiệu quả.
- Các dự báo về biến phụ thuộc khơng chính xác.
Dùng kiểm định d của Durbin-Watson để kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư. Hệ số Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay cịn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2; nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Sơ đồ xác định hiện tượng tự tương quan của phần dư
Tự tương quan dương Không kết luận Khơng có tự tương quan Khơng kết luận Tự tương quan âm 0 dL dU 4-dU 4-dL
Nhìn vào bảng 4.19, ta thấy trị số thống kê (d) của Durbin-Watson = 1.833 Tra trong bảng thống kê Durbin-Watson:
Số quan sát = 300, số tham số (k-1) = 6, mức ý nghĩa 0,01 (99%). Ta có dL (trị số thống kê dưới) = 1.613 và dU (trị số thống kê trên) = 1.735
Kết luận: khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mơ hình, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
4.4.3.1.6 Giải thích phương trình hồi quy
Từ bảng phân tích hồi quy trên (Bảng 4.18), ta thấy mối quan hệ biến phụ thuộc (SHL) và 7 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
SHL = 0,197STT + 0,359PTHH + 0,031CTG + 0,142TC + 0,230STC + 0,143HADN + 0,067NLPV
Theo phương trình hồi quy trên cho thấy mức độ hài lịng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố:
- Sự Thuận Tiện (Hệ số β chuẩn hóa = 0,197) tác động đến sự hài lịng khách hàng vì chính yếu tố này giúp cho khách hàng sử dụng trực tiếp và dễ dàng nhất các dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Nói cách khác, đây là yếu tố kích thích khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến trên cơ sở đem đến cho họ sư thoải mái, thuận lợi và dễ dàng giao dịch. Các giá trị của yếu tố này càng cao thì sự hài lịng của khách hàng càng tăng và ngược lại.
- Phương Tiện Hữu Hình (Hệ số β chuẩn hóa = 0,359) có tác động lớn nhất đến sự hài lòng khách hàng trên cơ sở tạo sự thích thú và hấp dẫn cho khách hàng khi sử dụng ngân hàng trực tuyến. Đối với khách hàng cá nhân thì mức độ ảnh hưởng của yếu tố này càng thể hiện rõ hơn nữa. PTHH là thành phần của chất lượng dịch vụ, ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ và do đó tác động đến sự hài lịng của khách hàng.
- Tính Cạnh Tranh Về Giá (Hệ số β chuẩn hóa = 0,031) có hệ số β chuẩn hóa thấp nhất dựa trên mơ hình hồi quy. Đây là nhân tố có tác động yếu nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Điều này có thể lý giải rằng, hiện nay đa phần khách hàng của ngân hàng HSBC đều thuộc giới trung lưu trở lên. Chi phí họ bỏ ra đã trở nên kém phần quan trọng hơn trong mong đợi của họ. Họ chấp nhận bỏ ra chi phí cao một chút miễn là chất lượng dịch vụ phải tốt thì họ vẫn hài lòng.
- Sự Tin Cậy (Hệ số β chuẩn hóa = 0,142) lịng tin của khách hàng đóng một vai trị hết sức quan trọng đối với sự phát triển của Ngân hàng. Khách hàng chỉ giao dịch với Ngân hàng khi họ cảm thấy an toàn và tin tưởng. Về yếu tố này, khách hàng có sự hài lịng cao đối với Ngân hàng HSBC (GTTB của các biến đều lớn hơn 3,8 cao nhất trong bảng khảo sát).
- Sự Thấu Cảm (Hệ số β chuẩn hóa = 0,230) là nhân tố có hệ số β chuẩn hóa cao thứ 2 trong mơ hình hồi quy. Một khi Ngân hàng lắng nghe và hiểu được mong muốn của khách hàng thì khách hàng sẽ thấy mình đóng một vai trị rất quan trọng đối với Ngân hàng. Từ đó sự hài lịng của họ sẽ càng tăng lên - Hình Ảnh Doanh Nghiệp (Hệ số β chuẩn hóa = 0,143) có hệ số β chuẩn hóa
tương đối cao thể hiện yếu tố này cũng tác động rất nhiều đến sự hài lòng khách hàng trên cơ sở ảnh hưởng đến cảm nhận của khách hàng về Ngân hàng và chất lượng dịch vụ do Ngân hàng cung cấp.
- Năng Lực Phục Vụ (Hệ số β chuẩn hóa = 0,067) gắn liền với yếu tố con người trên các phương diện như trình độ chun mơn, khả năng xử lý nghiệp vụ, giải quyết khiếu nại, phong cách lịch thiệp và hiệu quả liên lạc với khách hàng. Cũng có thể hiểu, yếu tố con người là nhịp cầu nối giữa Ngân hàng và khách hàng để nhu cầu khách hàng có thể được khám phá và đáp ứng tốt nhất. NLPV là yếu tố thể hiện rõ tính chất “cung cấp dịch vụ như thế nào” trong mơ hình chất lượng dịch vụ mà Gronroos đã đề cập do vậy cũng có tác động đến sự hài lịng của khách hàng.
Cũng phải nói thêm rằng các hệ số β chuẩn hóa đều > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với mức độ hài lòng của khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thiết được nêu ra trong mơ hình (H1 đến H7) đều được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, Ngân hàng phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.