Đưa biến phụ thuộc Y và tất cả các biến độc lập kỳ vọng vào mơ hình
Tiến hành chạy hồi quy Binary logistics kiểm định Wald với giả thuyết: H0 : βi = 0
H1 : βi ≠ 0 ( i: chạy từ 1 đến 35 ) Lựa chọn mức ý nghĩa: = 5%, ta có:
Nếu Sig. > 0,05: Khơng đủ bằng chứng thống kê bác bỏ giả thuyết H0 Nếu Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
( Mơ hình [1] ) - 473.609 + 0.256X1 - 4.424X2 + 5.354X3 - 11.699X4 + 19.412X5 - 0.133X6 + 2.2X7 - 1.061X8 - 6.706X9 - 1.658X10 + 21.676 X11 + 7.181X12 - 3.799X13 + 1.082X14 - 28.802X15 - 26.715X16 + 48.728X17 - 15.810X18 + 21.627X19 - 23.195X20 - 6.991X21 + 44.496X22 - 10.373X23 - 5.358X24 + 9.168X25 + 51.620X26 + 61.189X27 + 22.294X28 + 21.974X29 - 2.146X30 + 23.009X31 + 2.266X32 - 1.834X33 + 52.099X34 + 30.679X35 (Nguồn: Phụ lục 9)
Tuy nhiên mơ hình này khơng phù hợp và khơng được lựa chọn do tất cả các biến độc lập đều khơng có ý nghĩa thống kê vì có số Sig. lớn hơn 0,05. Trong đó các biến X1, X2, X3, X4, X6, X7, X8, X6, X10, X12, X13, X14, X19, X20, X21, X23, X25, X26, X27, X28, X30, X32, X33 có giá trị Sig. lớn nhất (= 1,000) nên ta loại các biến này khỏi mơ hình. Thực hiện q trình chạy mơ hình, loại bỏ dần các biến có giá trị Sig. lớn nhất và khơng có ý nghĩa thống kê, cuối cùng ta thu được mơ hình hồi quy Binary logistic tối ưu nhất với 4 biến độc lập là: X11-Vị trí đặt máy ATM hợp lý; X17- Nhân viên phục vụ khách hàng nhanh chóng; X34- Xu hướng tiêu dùng thẻ của khách hàng và X35-Ý định giới thiệu sản phẩm thẻ Eximbank của khách hàng đến bạn bè và người thân.
( Mô hình [2] )
- 8.117 + 0.984*X11 + 1.105*X17 + 3.048*X34 + 3.286*X35
(Phụ lục 10) Nhận xét: Tất cả các biến độc lập trong mơ hình [2] đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05. Nói
cách khác, ở độ tin cậy 95%, các biến trong mơ hình [2] đều có ý nghĩa, các biến độc lập đều ảnh hưởng tới lòng trung thành đối với dịch vụ thẻ Ngân Hàng Eximbank. Đây là mơ hình tối ưu nhất trong nghiên cứu và ta sẽ lựa chọn mơ hình này – mơ hình hồi quy Binary logistic với biến phụ thuộc Y chịu tác động của 4 biến độc lập: X11; X17; X34; X35.