BỘI
4.4.1 Xem xét ma trận tương quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.
Bảng 4.6 Ma trận tương quan giữa các biến
Correlations HL CT PTHH NLPV TC Pearson Correlation 1 .527** .663** .627** .561** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Covariance .406 .242 .260 .275 .224 HL N 214 214 214 214 214 Pearson Correlation .527** 1 .500** .499** .345** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Covariance .242 .518 .221 .247 .155 CT N 214 214 214 214 214 Pearson Correlation .663** .500** 1 .612** .512** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Covariance .260 .221 .378 .259 .197 PTHH N 214 214 214 214 214
Pearson Correlation .627** .499** .612** 1 .540** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Covariance .275 .247 .259 .472 .232 NLPV N 214 214 214 214 214 Pearson Correlation .561** .345** .512** .540** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Covariance .224 .155 .197 .232 .391 TC N 214 214 214 214 214
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Đối với mối quan hệ tương quan giữa các biến PTHH, NLPV, TC, CT và biến HL, ta thấy hệ số tương quan tuyến tính của các biến PTHH, NLPV, TC, CT khá cao, nằm trong khoảng từ 0.527 đến 0.663. Tương quan này cĩ thể xem là khá chặt chẽ. Kiểm định bằng hệ số tương quan Pearson với tất các các giá trị sig đều < 0.05 cho thấy các tương quan chặt chẽ này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể chứ khơng phải là sự tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu. Nhìn sơ bộ, ta cĩ thể kết luận các biến độc lập (mức độ tin cậy, năng lực phục vụ mức độ cảm thơng/đồng cảm, và biến phương tiện vật chất hữu hình) cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến sự thỏa mãn.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Trên cơ sở quan hệ tương quan khá chặt chẽ đĩ, nhĩm nghiên cứu sẽ xem xét tác động của các biến PTHH, NLPV, TC, CT đối với biến HL thơng qua phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính như sau.
Bảng 4.7 Các kết quả của phân tích hồi quy
Model Summaryb
Change Statistics Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Square R Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbi Watso 1 .755a .570 .562 .42185 .570 69.352 4 209 .000 1.94 a. Predictors: (Constant), ct, tc, pthh, nlpv b. Dependent Variable: hl ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Regression 49.366 4 12.342 69.352 .000a Residual 37.193 209 .178 1 Total 86.559 213 a. Predictors: (Constant), ct, tc, pthh, nlpv b. Dependent Variable: hl Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) .304 .198 1.539 .125 PTHH .341 .064 .329 5.325 .000 .537 1.861 NLPV .207 .058 .223 3.543 .000 .518 1.930 TC .214 .057 .210 3.748 .000 .655 1.526 1 CT .158 .048 .179 3.276 .001 .690 1.450 a. Dependent Variable: hl
Giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.562 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 56.2%. Nĩi cách khác, khoảng 56.2% khác biệt của mức độ hài lịng quan sát cĩ thể được giải thích bởi sự khác biệt của 4 thành phần: mức độ tin cậy, mức độ cảm thơng, năng lực phục vụ và phương tiện vật chất hữu hình. Ta cĩ 0.5 ≤ R2 = 0.562 ≤ 0.8 nghĩa là tương quan chặt chẽ.
Giá trị sig. của trị thống kê F của mơ hình rất nhỏ, cho thấy sẽ an tồn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mơ hình hồi quy tổng thể bằng 0. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể.
Giá trị sig của hệ số hồi quy của các biến PTHH, NLPV, TC, CT đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy an tồn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng hệ số hồi quy của các biến này bằng 0. Như vậy, hệ số hồi quy của các biến PTHH, NLPV, TC, CT là cĩ ý nghĩa thống kê.
Hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF) rất khỏ (nhỏ hơn 2 rất tốt) cho thấy các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ chặc chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đĩ, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Như vậy, phân tích hồi quy cho ta phương trình hồi quy tuyến tính sau:
HL = 0.304 + 0.214 TC + 0.207 NLPV + 0.158 CT + 0.341 PTHH
Các kiểm định về ý nghĩa các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy cho ta thấy các giả định của hàm hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với tổng thể. Ta thấy, các hệ số của phương trình hồi quy cĩ ý nghĩa thống kê và các hệ số hồi quy đều cĩ giá trị dương như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4 đều được chấp nhận. Tức là, các thành phần Phương tiện vật chất hữu hình, Mức độ Tin cậy, Năng lực phục vụ, Mức độ Cảm thơng đều cĩ tác động dương đến sự hài lịng của khách hàng.
Theo phương trình trên, cả 4 nhân tố đều cĩ ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lịng của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử Internet Banking. Thứ tự
tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số β. Nhân tố nào cĩ hệ số β càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lịng càng nhiều. Từ kết quả của phương trình trên cho thấy sự hài lịng của khách hàng về chất lượng dịch vụ dịch vụ ngân hàng điện tử Internet Banking chịu tác động nhiều nhất bởi nhân tố phương tiện vật chất hữu hình (β4 = 0.341), kế đến lần lượt là 3 nhân tố mức độ tin cậy, năng lực phục vụ, và cảm thơng (β1 = 0.214, β2 = 0.207, β3 = 0.158) cũng tác động khơng nhỏ đến sự hài lịng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của dịch vụ ngân hàng điện tử Internet Banking.
*Kiểm định giả thuyết
Dựa trên kết quả hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra.
Phương tiện vật chất hữu hình là một yếu tố cĩ ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng điện tử Internet Banking (cĩ hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số β cĩ ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Phương tiện vật chất hữu hình” và “mức độ hài lịng” là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là khi khách hàng cảm nhận rằng mình thích thú với những yếu tố vật chất hữu hình của dịch vụ ngân hàng điện tử cĩ nghĩa là mức độ hài lịng trong khi sử dụng dịch vụ càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.13) cĩ β4 = 0.341, mức ý nghĩa < 0. Nghĩa là khi tăng phương tiện vật chất hữu hình lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ hài lịng chung tăng thêm 0.341 đơn vị lệch chuẩn, Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
Sau yếu tố “Phương tiện vật chất hữu hình”, yếu tố thứ hai cĩ ảnh hưởng lớn đến mức độ hài lịng của thực khách đối với dịch vụ điện tử Internet Banking, đĩ là “Mức độ tin cậy” Kết quả hồi quy (Bảng 3.13) cĩ β1 = 0.214, mức ý nghĩa < 0 và dấu dương của hệ số β cĩ ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Mức độ tin cậy” và “mức độ hài lịng” là mối quan hệ cùng chiều. Điều đĩ cĩ nghĩa là khi Mức độ tin cậy của dịch vụ ngân hàng điện tử Internet Banking tại HDBank Thành phố Hồ Chí Minh càng cao sẽ càng làm tăng mức độ hài lịng của khách hàng. Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
số β cĩ nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Năng lực phục vụ và “mức độ hài lịng” là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là khi Năng lực phục vụ của ngân hàng điện tử Internet Banking tại HDBank Thành phố Hồ Chí Minh tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng cũng sẽ tăng theo và ngược lại. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Yếu tố “Cảm thơng/Đồng cảm” cĩ β3 = 0.158, mức ý nghĩa < 0 và dấu dương của hệ số β cĩ nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Cảm thơng/Đồng cảm” và “Mức độ hài lịng” là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là khi Cảm thơng/Đồng cảm của ngân hàng điện tử Internet Banking tại HDBank Thành phố Hồ Chí Minh tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng cũng sẽ tăng theo và ngược lại. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Sau khi sử dụng phân tích hồi quy, ta cĩ kết luận về kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu (đã được điều chỉnh) như sau:
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết
Giả thiết Kết quả kiểm định H1 Gia tăng Mức độ tin cậy sẽ làm tăng sự hài lịng Chấp nhận H2 Gia tăng Năng lực phục vụ sẽ làm tăng sự hài lịng Chấp nhận H3 Gia tăng Mức độ cảm thơng/Đồng cảm sẽ làm tăng sự hài lịng Chấp nhận H4 Gia tăng Phương tiện vật chất hữu hình sẽ làm tăng sự hài lịng Chấp nhận