Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Beta Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta t Sig. 1 Hằng số .230 1.697 .091 Tin cậy .241 .331 8.851 .000 Đáp ứng .062 .077 2.060 .040 Năng lực phục vụ .124 .120 3.242 .001 Đồng cảm .052 .082 1.969 .050
Phương tiện hữu hình .086 .121 3.047 .003
Giá .361 .417 11.931 .000 Hình ảnh ngân hàng .080 .110 3.520 .001 R Square 0.777 F Change 123.565 Sig. F Change .000
Hệ số xác định R² đã được chứng minh trong các nghiên cứu trước đây là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình. Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R² (0.777) thể hiện. Trong tình huống này, R² điều chỉnh từ R² được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (0.771) vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R². So sánh 2 giá trị R² và R² điều chỉnh ở bảng 2.14, chúng ta sẽ thấy R² điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, với R² điều chỉnh là 0.771 cho thấy sự tương thích của mơ hình với biến quan sát là rất lớn và biến độc lập giải thích được 77.1% sự biến động của biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng.
Kiểm định F cũng được sử dụng trong phân tích phương sai nhằm kiểm tra 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 2.14 ta thấy rằng trị thống kê ( F change) đạt giá trị 123.565 tại mức ý nghĩa Sig ( Sig. F Change) = 0.000 < 0.01 cho thấy mơ hình hồi quy đang sử dụng là phù hợp.
Mơ hình đánh giá mức độ hài lịng chung của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ của các Ngân hàng TMCP Công thương trên địa bàn Tp.HCM như sau:
Y = 0.331*X1 + 0.077*X2 + 0.120*X3 + 0.082*X4 + 0.121*X5 + 0.417*X6 + 0.110*X7
Trong đó: Y : Mức độ hài lòng chung về dịch vụ ngân hàng bán lẻ của VietinBank
X1 : Độ tin cậy
X2 : Khả năng đáp ứng X3 : Năng lực phục vụ X4 : Sự đồng cảm
X5 : Phương tiện hữu hình X6 : Giá
X7 : Hình ảnh ngân hàng
Như vậy, mơ hình hồi quy cho thấy trong trường hợp các thành phần khác không đổi, nếu mức độ hài lòng về "Độ tin cậy" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.331 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Khả năng đáp ứng" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.077 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Năng lực phục vụ" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lòng chung về DVNHBL tăng lên 0.120 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Sự đồng cảm" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.082 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Phương tiện hữu hình" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lòng chung về DVNHBL tăng lên 0.121 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Giá" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.417 điểm, nếu mức độ hài lịng về "Hình ảnh ngân hàng" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lòng chung về DVNHBL tăng lên 0.110 điểm.
Cũng phải nói thêm rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với Sự hài lòng khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mơ hình nghiên cứu (H1-H7) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, NH phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lịng của khách hàng.
2.3.2.4. Phân tích ANOVA
Ở những phần trước, chúng ta đã kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng cũng như xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với NH. Trong phần này, phân tích ANOVA được dùng để xem xét mối quan hệ giữa thời gian sử dụng có tác động như thế nào đối với Sự hài lòng của khách hàng.