Nhân tố Số biến quan sát Cronbach’s Alpha Phương sai trích (%) Đánh giá Chất lượng hành vi phục vụ (CLHV) 03 0,750 58,184 Đạt yêu cầu Chất lượng thiết bị (CLTB) 04 0,674 Giao dịch chính xác (GDCX) 05 0,742 Giá cả (GC) 03 0,614 Hình ảnh ngân hàng (HANH) 04 0,817 Sự hài lòng (HL) 04 0,899 78,015
2.3.3.4 Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thơng qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh gồm 5 biến độc lập (chất lượng hành vi phục vụ, chất lượng thiết bị, giao dịch chính xác, giá cả và hình ảnh ngân hàng) để đo lường biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng. Theo đó, mơ hình nghiên cứu tổng qt sẽ được hiệu chỉnh như sau:
Hình 2.6: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh Sự hài lịng Sự hài lịng của khách hàng Giao dịch chính xác Chất lượng thiết bị Giá cả Chất lượng hành vi phục vụ H1 H4 H5 H3 Hình ảnh ngân hàng H2
Các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu điều chỉnh là:
H1: Chất lượng hành vi phục vụ càng cao thì thì sự hài lịng của khách hàng càng cao H2: Chất lượng thiết bị càng cao thì sự hài lịng của khách hàng càng cao
H3: Giao dịch chính xác càng cao thì sự hài lịng của khách hàng càng cao H4: Giá cả càng cạnh tranh thì thì sự hài lịng của khách hàng càng cao H5: Hình ảnh ngân hàng càng tốt thì sự hài lịng của khách hàng càng cao
2.3.4 Kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
2.3.4.1 Phân tích tương quan và hồi quy
Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA, các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định bằng phương pháp phân tích tương quan và hồi quy. Tác giả sẽ thực hiện phương trình hồi quy nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập (chất lượng hành vi phục vụ, chất lượng thiết bị, giao dịch chính xác, giá cả, hình ảnh ngân hàng) với biến phụ thuộc (sự hài lòng của khách hàng).
Một thước đo sự phù hợp của mơ hình tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2 (R-quare). Hệ số xác định R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mơ hình. Do đó, trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội thường sử dụng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình.
Bên cạnh đó cũng cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (mơ hình khơng tự tương quan khi 1 < Durbin – Watson < 3). Đồng thời Khi giải thích về phương trình hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến cần được lưu ý các biến mà có sự cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả và làm cho kết quả khơng ổn định và khơng có tính tổng qt hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh nếu hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại như là có thể làm tăng sai số trong tính tốn hệ số beta, tạo
ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì ta mong đợi, và kết quả T-Test khơng có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-Test tổng qt cho mơ hình lại có ý nghĩa thống kê. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến người ta thường sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số VIF là giá trị nghịch đảo của giá trị dung sai, như vậy nếu hệ số VIF càng nhỏ thì khả năng đa cộng tuyến sẽ giảm, trong thực tế nếu VIF > 2 thì chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các hệ số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497). Ngồi ra, hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lịng khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Sau khi thực hiện chạy hồi quy tuyến tính cho mơ hình nghiên cứu trên phần mềm SPSS , kết quả cho thấy hệ số xác định R2 (R-quare) là 0,348 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-quare) là 0,339 cho thấy các biến độc lập đã giải thích được 33,9% phương sai của biến phụ thuộc (sự hài lòng của khách hàng). Trị số thống kê F = 39,582 được tính từ giá trị R-quare của mơ hình đầy đủ tại mức ý nghĩa Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết Ho nghĩa là các biến có mối quan hệ. Hệ số Durbin – Watson = 2,016 ( 1 < 2,016 < 3) nên mơ hình nghiên cứu khơng có tự tương quan. Hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến (xem thêm Phụ lục 06).