2.2 Nghiên cứu chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tạ
2.2.1.7 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Phân tích tương quan hệ số Pearson (phụ lục 11)
Hệ số tương quan Pearson dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa hai 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 biến phụ thuộc và biến độc lập mà tất cả các biến đều được xem xét như nhau.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến lên 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 giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có chiều hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Nhìn vào bảng 2.16 ma trận tương quan này sẽ cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với nhau. Qua bảng kết quả cho thấy giữa các biến độc lập (TC, DU, PTHH, DC, NLPV) khơng có tương quan, hệ số r = 0,000 cho thấy các biến này độc lập với nhau. Biến phụ thuộc (SHL) có sự tương quan tuyến tính chặt chẽ với cả 5 biến độc lập (TC, DU, PTHH, DC, NLPV)
Bảng 2.16: Hệ số tương quan Pearson Correlations Correlations TC DU PTHH DC NLPV SHL TC Pearson Correlation 1 .000 .000 .000 .000 .374** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 250 250 250 250 250 250 DU Pearson Correlation .000 1 .000 .000 .000 .215** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .001 N 250 250 250 250 250 250 PTHH Pearson Correlation .000 .000 1 .000 .000 .285** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 250 250 250 250 250 250 DC Pearson Correlation .000 .000 .000 1 .000 .457** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 250 250 250 250 250 250 NLPV Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 1 .339** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 250 250 250 250 250 250 SHL Pearson Correlation .374** .215** .285** .457** .339** 1 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy bội sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (SHL) và các biến độc lập (TC, DU, PTHH, DC, NLPV). Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và sự hài lịng của khách hàng có dạng như sau:
SHL = β0+ β1TC + β2DU + β3PTHH + β4DC + β5NLPV + 𝜺
Trong đó:
SHL là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đốn về mức độ hài lịng về chất lượng dịch vụ ngân hàng của khách hàng.
TC, DU, PTHH, DC, NLPV là các biến độc lập theo thứ tự là: sự tin cậy, sự đáp ứng, phương tiện hữu hình, sự đồng cảm, năng lực phục vụ
β0, β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy
Kiểm định mơ hình nghiên cứu (phụ lục 12)
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Phương pháp phân tích hồi quy bội với 5 thành phần chất lượng dịch vụ được
đưa vào cùng một lúc (enter) ta có R2 = 0,591 và R2 điều chỉnh = 0,582. Điều này
nói lên độ thích hợp của mơ hình là 58,2% hay nói một cách khác mơ hình này giải thích được 58,2% sự biến thiên của nhân tố sự hài lịng là do các biến trong mơ hình và 41,8 % còn lại biến thiên của nhân tố sự hài lịng được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình được trình bày ở bảng 2.17. Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mơ hình.
Bảng 2.17: Phân tích ANOVA trong hồi quy tuyến tính Model Summaryb Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .768a .591 .582 .64641218 1.736
a. Predictors: (Constant), Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình, Sự đáp ứng, Sự tin cậy
b. Dependent Variable: Sự hài lòng
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 147.045 5 29.409 70.382 .000b
Residual 101.955 244 .418
Total 249.000 249
a. Dependent Variable: Sự hài lòng
b. Predictors: (Constant), Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình, Sự đáp ứng, Sự tin cậy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -1.521E-016 .041 .000 1.000 Sự tin cậy .374 .041 .374 9.121 .000 1.000 1.000 Sự đáp ứng .215 .041 .215 5.250 .000 1.000 1.000 Phương tiện hữu hình .285 .041 .285 6.952 .000 1.000 1.000 Sự đồng cảm .457 .041 .457 11.149 .000 1.000 1.000 Năng lực phục vụ .339 .041 .339 8.278 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Sự hài lịng
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
- Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào bảng 2.17 ta thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ khác 0, giá trị Sig =0,000 rất nhỏ cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp.
- Ta thấy tiêu chí Collinearity Diagnostics (chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập nhỏ bằng 1 và độ chấp nhận các biến trong mơ hình đều đạt tiêu chuẩn (Tolerance > 0,0001). Do đó, mối liên hệ giữa các biến độc không đáng kể và khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
- Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mơ hình khơng vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị d đạt được là 1,736 (nhỏ hơn 2) và chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, 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.
- Hệ số β chuẩn hóa dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β chuẩn hóa của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó tác động đến sự hài lịng của khách hàng càng cao. Từ các hệ số β chuẩn hóa, ta có kết quả như sau: các nhân tố TC, DU, PTHH, DC, NLPV đều có mối quan hệ tuyến tính với SHL với Sig < 0,05. Tất cả 5 nhân tố của thang đo sự hài lòng đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng Techcombank trên địa bàn TP.HCM và 5 nhân tố này đều ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng Techcombank trên địa bàn TP.HCM (do có các hệ số β dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về sự tin cậy, sự đáp ứng, phương tiện hữu hình, sự đồng cảm, năng lực phục vụ tăng thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng lên và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
SHL = 0,457*DC + 0,374*TC + 0,339*NLPV + 0,285*PTHH + 0,215*DU + 𝜺 Trong đó: SHL: sự hài lòng của khách hàng DC: sự đồng cảm TC: sự tin cậy NLPV: năng lực phục vụ PTHH: phương tiện hữu hình DU: sự đáp ứng
𝜺: sai số
Với hệ số Beta = 0,457 của MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM; 0,374 của SỰ TIN CẬY; 0,339 của NĂNG LỰC PHỤC VỤ; 0,285 của PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH; 0,215 của SỰ ĐÁP ỨNG cho thấy mức độ ảnh hưởng của các thành phần này đến sự hài lịng của khách hàng . Trong đó, thành phần MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM có ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng, tiếp theo là thành phần TIN CẬY, thành phần NĂNG LỰC PHỤC VỤ có ảnh hưởng như nhau ở mức khá cao
hưởng ở mức trung bình. Tất cả các biến đều có Sig < 0,05 cho nên chúng đều có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định giả thiết
Thông qua phương trình hồi quy ta thấy được mối quan hệ giữa các thành phần trong thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng với mức độ hài lòng của khách hàng. Trên cơ sở đó ta có 5 giả thuyết được kiểm định như sau:
- H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa thành phần tin cậy của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Có giá trị hệ số Beta chuẩn hóa = 0,374; t = 9,121; Sig = 0,000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận. Ước lượng này có giá trị khá cao nên có mức độ ảnh hưởng đáng kể vào sự hài lòng của khách hàng.
- H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa thành phần đáp ứng của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Có giá trị hệ số Beta chuẩn hóa = 0,215; t = 5,250; Sig = 0,000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận.
- H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa thành phần phương tiện hữu hình của chất lượng dịch vụ và sự hài lịng của khách hàng. Có giá trị hệ số Beta chuẩn hóa = 0,285; t = 6,952; Sig = 0,000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận.
- H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa thành phần đồng cảm của chất lượng dịch vụ và sự hài lịng của khách hàng. Có giá trị hệ số Beta chuẩn hóa = 0,457; t = 11,149; Sig = 0,000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận. Ước lượng này có giá trị rất cao nên có ảnh hưởng rất lớn đến sự hài lòng của khách hàng.
- H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa thành phần năng lực phục vụ của chất lượng dịch vụ và sự hài lịng của khách hàng. Có giá trị hệ số Beta chuẩn hóa = 0,339; t = 8,278; Sig = 0,000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận. Ước lượng này có giá trị khá cao nên có mức độ ảnh hưởng đáng kể vào sự hài lòng của khách hàng.