Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance B
1 (Hằng số) 1.280 .288 4.451 .000 CO -.044 .060 -.052 -.729 .467 .700 1.429 EM .285 .062 .329 4.584 .000 .685 1.459 BO .143 .061 .160 2.329 .021 .753 1.327 SV .034 .066 .037 .509 .611 .666 1.502 TR .144 .049 .197 2.939 .004 .790 1.266 a. Biến phụ thuộc: LO
Từ Bảng 4.9 cho thấy 2 yếu tố: SV và CO có sig > 0,05 nên loại 2 yếu tố này
4.4.3. Phân tích các giả thuyết trong mơ hình
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác khơng có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy cần thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của mơ hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
4.4.3.1. Kiểm định các giả định của mơ hình
Từ kết quả quan sát trong mẫu, suy rộng ra kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư khơng đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Xem xét giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Với mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua Bảng 4.12, giá trị VIF của các thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phương sai của phần dư khơng đổi
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Quan sát Đồ thị phân tán ở
Biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy,
giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng đổi.
Biểu đồ 4.1: Đồ thị phân tán
c. Giả định về phần phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do như: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu dồ 4.2 và Biểu đồ 4.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,993 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.3: Biểu đồ tần số P-P
Từ Biểu đồ 4.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
d. Giả định về tính độc lập của phần dư
Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tự tương quan là kiểm định Dubin-Waston (d). Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
Bảng 4.7 thể hiện Durbin - Waston là 1,803, có nghĩa là chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn. Tiếp theo các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định các hệ số hồi quy được trình bày.
4.4.3.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.268 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2 điều chỉnh là 0.250 < R2, sử dụng hệ số này để
đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình (Bảng 4.7).
R2 điều chỉnh bằng 0.250 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng có các biến tiềm ẩn và các biến độc lập giải thích được 25,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giá trị F trong Bảng 4.8 là 15.143, trị số này được tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (Sig= 0,000) rất nhỏ sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng β1 = β2 = β3 = β4= β5 = 0.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.4.4. Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình
Hệ số hồi quy riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến.
Thơng qua hệ số Beta chuẩn hóa trong kết quả hồi quy Bảng 4.9, mơ hình hồi quy bội dựa trên kết quả khảo sát nghiên cứu này là:
LO = 1.280 + 0.285 * EM + 0.144 * TR + 0.143 * BO
Hay mơ hình hồi quy bội đã chuẩn hóa là:
LO = 0.329 * EM + 0.197 * TR + 0.160 * BO
Sự cảm thông là một yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến lịng trung thành của
khách hàng (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương (+) của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Sự cảm thơng” và “Lịng trung thành” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi Khách hàng cảm nhận rằng Sự cảm thơng của Ngân hàng càng cao thì Lịng trung thành càng cao. Kết quả hồi quy (Bảng 4.9) có β2 = 0.329 (mức ý
nghĩa < 0,05), nghĩa là, khi tăng Sự cảm thông lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Lịng trung thành tăng thêm 0.329 đơn vị lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Niềm tin là một yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến lịng trung thành của
khách hàng. Dấu dương (+) của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Niềm tin” và “Lòng trung thành” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi Khách hàng cảm nhận rằng Niềm tin với Ngân hàng càng cao thì Lịng trung thành của khách hàng sẽ càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.9) có β5 = 0.197 (mức ý nghĩa <0,05), nghĩa là,
khi tăng Niềm tin lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì lịng trung thành của Khách hàng tăng thêm 0.197 đơn vị lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận.
Cam kết là một yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến lịng trung thành của khách hàng. Dấu dương (+) của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Cam kết” và “Lòng trung thành” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi Khách hàng cảm nhận rằng Cam kết với Ngân hàng càng cao thì Lịng trung thành của khách hàng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.9) có β3 = 0.160 (mức ý nghĩa < 0,05) nghĩa là khi tăng Cam kết lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì lịng trung thành của khách hàng tăng thêm 0.169 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
4.4.5. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Có 5 giả thuyết được đề nghị, tiến hành kiểm định lần lượt các giả thuyết có kết quả như sau (Bảng 4.10):