(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, Phụ lục 2.5 “Phân tích hồi quy”)
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: F1, F2, F3, F4, F5. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter).
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Kiểm định giả thuyết Ho: βk = 0, với độ tin cậy 95%. Kết quả hồi quy cho thấy, cả 5 nhân tố F1, F2, F3, F4, F5 đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, tức là cả 5 nhân tố này có thể giải thích biến thiên của biến phụ thuộc. Qua phân tích, nghiên cứu nhận thấy rằng các nhân tố F5 (Sự đồng cảm), F4 (Khả năng đáp ứng), F3 (Năng lực phục vụ) có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lịng của khách hàng.
Từ những kết quả trên, hàm hồi quy tuyến tính bội mơ tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của đối tượng điều tra có thể được viết như sau:
HL = 0.583 + 0.207 F1 + 0.223 F2 + 0.412 F3 + 0.455 F4 + 0.464 F5 + e
Trong đó:
HL: Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng Agribank chi nhánh huyện Phúc Thọ
F1: Phương tiện hữu hình F2: Độ uy tín
F3: Năng lực phục vụ F4: Khả năng đáp ứng F5: Sự đồng cảm e: Sai số ước lượng
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các nhân tố trong mơ hình hồi qui trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của đối tượng điều tra. Ta thấy:
- Hệ số β1 = 0.207, mức ý nghĩa bé hơn 0.05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhân tố 1 thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác khơng đổi thì làm cho sự hài lòng của đối tượng điều tra cũng biến động cùng chiều 0.207 đơn vị.
- Hệ số β2 = 0.223, mức ý nghĩa bé hơn 0.05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhân tố 1 thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác khơng đổi thì làm cho sự hài lòng của đối tượng điều tra cũng biến động cùng chiều 0.223 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0.412, mức ý nghĩa bé hơn 0.05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhân tố 1 thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác khơng đổi thì làm cho sự hài lòng của đối tượng điều tra cũng biến động cùng chiều 0.412 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0.455, mức ý nghĩa bé hơn 0.05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhân tố 1 thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm cho sự hài lòng của đối tượng điều tra cũng biến động cùng chiều 0.455 đơn vị.
- Hệ số β5 = 0.464, mức ý nghĩa bé hơn 0.05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhân tố 1 thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác khơng đổi thì làm cho sự hài lòng của đối tượng điều tra cũng biến động cùng chiều 0.464 đơn vị.
Các nhân tố N Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa “Fĩ 12Õ 3.24 ^4 0.000 12 120 3.35 "4 0.000 ^F3 12Õ 113 ^4 0.632 ^F4 12Õ 3.16 ~4 0.000 ^F5 12Õ 3.34 ^4 0.000
Ngoài ra, như đã đề cập từ lúc đầu, do mối tương quan chặt giữa các biến độc lập trong mơ hình nên cần phải chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mơ hình. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo quy tắc kinh nghiệm, khi VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Tuy nhiên, các hệ số VIF trong kết quả phân tích này khá nhỏ, từ 1.008 đến 1.078. Và độ chấp nhận của biến (Tolerance) tương đối cao, thấp nhất là 0.928 ( trong khi điều kiện Tolerance > 0.1) có thể khẳng định rằng mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư ta được kết quả sau đây:
Biểu đồ 2.7. Sựphân phối chuẩn của phần dư
Histogram
Regression Standardized Residual
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Nhìn vào kết quả biểu đồ histogram của phần dư có dạng hình chng, trung bình gần như bằng 0, độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.979 do đó có thể kết luận phần dư có phân phối chuẩn, giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
2.2.4. Kiểm định giá trị trung bình
2.2.4.1. Kiểm định giá trị trung bình về mức độ đồng ý đối với từng nhân tố
Dùng kiểm định One sample - T Test để khẳng định giá trị thống kê có ý nghĩa về mặt thống kê hay khơng đối với các yếu tố được đánh giá theo thang điểm Likert.
Với các giả thiết:
H0i: mức độ đồng ý của khách hàng đối với các nhân tố bằng 4 (đồng ý) Hi: mức độ đồng ý của khách hàng đối với các nhân tố khác 4.