Sau khi chứng minh giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có quan hệ với nhau. Chúng ta tiếp tục xây dựng mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc thế nào? Để làm được điều này, nghiên cứu sẽ thực hiện tiếp phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính bội.
Hệ số Adjusted R Square
Bảng 3.18: Bảng kết quả hệ số Adjusted R Square
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,965(a) ,931 ,928 ,280
a Predictors: (Constant), HLKM, HLHH, HLUT, HLDU, HLTG, HLDC, HLLS, HLPV
Hệ số này cho biết mơ hình đã xây dựng có độ phù hợp là bao nhiêu %. Theo kết quả trên, Adjusted R Square là 0,928 đồng nghĩa với việc khoảng 92,8% sự thay đổi của “chất lượng dịch vụ tiền gửi” được giải thích bởi các biến “khuyến mãi, hữu hình, uy tín, đáp ứng, thời gian, đồng cảm, lãi suất và phục vụ”. Mức độ phù hợp
của mơ hình là khá cao. Kiểm định F
Bảng 3.19: Bảng kết quả kiểm định F
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 150,129 8 18,766 239,586 ,000(a) Residual 11,044 141 ,078 Total 161,173 149
a Predictors: (Constant), HLKM, HLHH, HLUT, HLDU, HLTG, HLDC, HLLS, HLPV b Dependent Variable: CLDVTG
Kiểm định này nhằm xem xét giả thiết “biến phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến
tính với tập hợp các biến độc lập”. Chỉ khi bác bỏ được giả thiết này, chúng ta mới
đi tiếp bước xây dựng phương trình hồi qui tuyến tính cho các biến được. Từ bảng
Nguồn: Số liệu tự thu thập
kiểm định F, chúng ta thấy giá trị Sig. rất nhỏ 0,000. Như vậy, ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết trên và kết luận rằng “biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tập hợp biến độc lập”. Mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Phương trình hồi qui
Bảng 3.20: Bảng kết quả phương trình hồi qui
Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Model B Std. Error Beta 1 (Constant) -,199 ,147 -1,354 ,178 HLUT ,304 ,068 ,318 4,457 ,000 HLPV ,022 ,074 ,025 ,291 ,771 HLHH ,054 ,088 ,037 ,613 ,541 HLDU ,119 ,059 ,133 2,014 ,046 HLDC ,014 ,094 ,012 ,149 ,882 HLLS ,249 ,084 ,247 2,973 ,003 HLTG -,003 ,091 -,003 -,034 ,973 HLKM ,278 ,081 ,264 3,428 ,001 a Dependent Variable: CLDVTG
Từ bảng phân tích hồi qui trên ta thấy mối quan hệ giữa biến “chất lượng dịch vụ tiền gửi” với các biến “khuyến mãi, hữu hình, uy tín, đáp ứng, thời gian, đồng cảm, lãi suất và phục vụ” thể hiện qua phương trình theo hệ số Beta:
CLDVTG = 0,318HLUT + 0,025HLPV + 0,037HLHH + 0,133HLDU + 0,012HLDC + 0,247HLLS – 0,003HLTG + 0,264HLKM
Có thể giải thích phương trình như sau: Để “chất lượng dịch vụ tiền gửi” tăng 1
đơn vị thì phải tăng mức hài lịng của khách hàng đối với thành phần “ uy tín” lên 0,318 đơn vị, “khuyến mãi” lên 0,264 đơn vị, “lãi suất” lên 0,247 đơn vị, “hữu
hình” lên 0,037 đơn vị, “phục vụ” lên 0,025 đơn vị, “đồng cảm” lên 0,012 đơn vị và giảm “thời gian” xuống 0,003 đơn vị.
Trong phương trình trên, những hệ số > 0 thể hiện các biến có tác động thuận
chiều và hệ số < 0 (biến thời gian) có tác động nghịch chiều với chất lượng dịch vụ
tiền gửi. Ngoài ra, các hệ số càng lớn sẽ tác động càng lớn vào sự thay đổi của “chất
lượng dịch vụ tiền gửi”, điển hình như “uy tín”, “khuyến mãi”, “lãi suất”