Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model Std. Error
1 (Constant) TC DU NLPV DC PTHH GIA .305 .088 3.465 .001 .139 .022 .167 6.390 .000 .737 1.358 .185 .022 .275 8.395 .000 .467 2.142 .141 .026 .145 5.341 .000 .686 1.457 .183 .015 .324 12.231 .000 .716 1.397 .136 .017 .229 7.772 .000 .577 1.734 .223 .016 .325 13.738 .000 .896 1.116 a. Dependent Variable: Y
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy giá trị sig của tất cả các hệ số hồi quy đều nhỏ hơn 0.05; do đó, ta có thể nói rằng, với độ tin cậy là 95%, tất cả các biến độc lập đều có tác động đến sự hài lòng của KHCN đối với CLDV tín dụng. Tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của KHCN đối với CLDV tín dụng, do các hệ số hồi quy đều mang hệ số dương. Vì vậy, giả thiết H2 được đặt ra ở trên được chấp nhận. Ngoài ra, kết quả phân tích cũng cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) nhỏ hơn 10 rất nhiều.
Hệ số hồi quy của nhân tố TC là 0.139; hệ số hồi quy của nhân tố DU là 0.185; hệ số hồi quy của nhân tố NLPV = 0.141; hệ số hồi quy của nhân tố DC = 0.183; hệ số hồi quy của nhân tố PTHH = 0.136; cao nhất trong các hệ số hồi quy là hệ số hồi quy của nhân tố GIA = 0.223. Điều này cho thấy biến độc lập GIA là nhân tố ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lịng của KHCN đối với CLDV tín dụng. Lúc này ta có thể viết được phương trình hồi quy cho mơ hình này như sau:
Y = 0.305 + 0.139TC + 0.185DU + 0.141NLPV + 0.183DC + 0.136PTHH + 0.223GIA
Qua phương trình hồi quy, chúng ta thấy khi điểm đánh giá mức độ TC lên 1 thì mức độ hài lịng của KHCN đối với CLDV tín dụng tăng trung bình lên 0.139 điểm khi giữ nguyên các biến độc lập cịn lại khơng đổi. Tương tự như vậy, khi điểm đánh giá mức độ DU tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng của KHCN đối với CLDV tín dụng tăng trung bình lên 0.185 điểm,… Như vậy, nhân tố GIA là thành phần có mức độ ảnh hưởng nhiều nhất đối với Sự hài lòng của KHCN đối với CLDV tín dụng, tiếp theo là các nhân tố DU, DC, NLPV, TC và cuối cùng là PTHH.
2.3.5.4. Kết quả phân tích phƣơng sai một yếu tố9
Sau khi các thang đo đã được xử lý, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích phương sai 1 yếu tố để kiểm định có sự khác biệt của các thơng tin như: giới tính, độ tuổi, mức thu nhập và nghề nghiệp đến CLDV tín dụng đối với KHCN hay không. Giả thiết được đặt ra như sau: H3: Khơng có sự khác biệt giữa các nhóm với nhau đến CLDV tín dụng đối với KHCN; H4: Có sự khác biệt giữa các nhóm với nhau đến CLDV tín dụng đối với KHCN.
Kết quả kiểm định phương sai cho thấy với mức ý nghĩa đều trên 0.05 thì phương sai của việc đánh giá CLDV tín dụng đối với KHCN giữa các đặc điểm: giới tính, độ tuổi, mức thu nhập và nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Kết quả phân tích ANOVA như sau:
Về giới tính: Giá trị sig = 0.231 > 0.05, do đó khơng có sự khác biệt về việc
đánh giá CLDV tín dụng đối với KHCN giữa các giới tính khác nhau.
Về độ tuổi: Kết quả cho thấy giá trị sig = 0.641 > 0.05, do đó khơng có sự
khác biệt về việc đánh giá CLDV tín dụng đối với KHCN giữa các nhóm tuổi khác nhau.
Về nghề nghiệp: Kết quả cho thấy giá trị sig = 0.869 > 0.05, do đó khơng có
sự khác biệt về việc đánh giá CLDV tín dụng đối với KHCN giữa các nghề nghiệp khác nhau.
Về mức thu nhập: Kết quả cho thấy giá trị sig = 0.724 > 0.05, do đó khơng
có sự khác biệt về việc đánh giá CLDV tín dụng đối với KHCN giữa các nhóm thu nhập khác nhau.
Sau kết quả phân tích phương sai một yếu tố, khơng có sự khác biệt của 06 yếu tố về việc đánh giá CLDV tín dụng đối với KHCN tại Eximbank - CN Bình Phú.
2.3.5.5. Kết quả thống kê mức độ hài lịng của khách hàng cá nhân đối với chất lƣợng dịch vụ tín dụng tại Eximbank - CN Bình Phú1011