7. Cấu trúc luận văn
3.3. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH LÝ THUYẾT
Ở các phần trước, ta đã xác định các biến quan sát sử dụng để đo lường các thành phần trong thang đo và hiệu chỉnh mơ hình lý thuyết cho phù hợp với thực tế. Trong phần này, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định để đảm bảo tính đúng đắn của mơ hình.
3.3.1. Phân tích tương quan
Trước tiên ta đặt các giả thuyết sau:
- H0i (i=1,6): Biến phụ thuộc (HL) độc lập với các biến độc lập Xi (i=1,6) - Hi (i=1,6): Tồn tại mối quan hệ hoặc tương quan giữa biến phụ thuộc (HL)
với các biến độc lập Xi (i=1,6).
Ng ười ta sử dụng một hệ số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến.
Kết quả phân tích tương quan hệ số Pearson được trình bày qua bảng sau:
Bảng 3.9: Ma trận tương quan hệ số Pearson
X1 X2 X3 X4 X5 X6 HL
X1 Tương quan Pearson 1 .400**
.115** .065 .188** .118** .189**
Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT tại
Sacombank (HL)
Phương tiện hữu hình (X1) Sự cảm thơng (X5) Giá cả dịch vụ (X6) Sự đáp ứng (X4) Sự tin cậy (X3) Độ an toàn (X2)
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .010 .143 .000 .008 .000 Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X2
Tương quan Pearson .400**
1 .313** .302** .390** .257** .325**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .000 .000 .000 .000 .000 Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X3
Tương quan Pearson .115**
.313** 1 .437** .453** .371** .492**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .010 .000 .000 .000 .000 .000 Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X4
Tương quan Pearson .065 .302**
.437** 1 .519** .417** .466**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .143 .000 .000 .000 .000 .000 Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X5
Tương quan Pearson .188**
.390** .453** .519** 1 .368** .504**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .000 .000 .000 .000 .000 Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X6
Tương quan Pearson .118**
.257** .371** .417** .368** 1 .472**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .008 .000 .000 .000 .000 .000 Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
HL
Tương quan Pearson .189**
.325** .492** .466** .504** .472** 1
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
**. Tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01 (2 chiều).
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Dựa vào bảng trên ta có hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc (HL) với các biến độc lập (X1, X2, X3, X4, X5, X6) lần lượt là 0.189, 0.325, 0.492, 0.466, 0.504, 0.472; đồng thời các mức ý nghĩa (Sig.) đều < 0.01 Do đó ta bác
bỏ các giả thuyết H0i (i=1,6), chấp nhận các giả thuyết Hi (i=1,6). Như vậy, có sự tương quan giữa biến phụ thuộc HL (Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT tại Sacombank) với các biến độc lập: X1 (Phương tiện hữu hình), X2 (Độ an tồn), X3 (Sự tin cậy), X4 (Sự đáp ứng), X5 (Sự cảm thông) và X6 (Giá cả dịch vụ).
3.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giải quyết được mục tiêu mà nghiên cứu cũng như các giả thuyết đã đề ra là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các nhân tố với sự hài lòng của khách hàng; thành phần nào tác động mạnh nhất đến sự hài lịng.
Ta có phương trình hồi quy tuyến tính (của mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh) như sau:
Sự hài lòng (HL) = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 Trong đó:
- X1: Phương tiện hữu hình - X2: Độ an tồn
- X3: Sự tin cậy - X4: Sự đáp ứng - X5: Sự cảm thông - X6: Giá cả dịch vụ
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở bảng sau:
Bảng 3.10: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình tổng qt b Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 điều chỉnh
Ước lượng sai số chuẩn Hệ số Durbin- Watson 1 .649a .421 .414 .49214 1.852 a. Biến độc lấp: (hằng số), X6, X1, X4, X5, X2, X3 b. Biến phụ thuộc: HL
PHƯƠNG SAI ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) 1 Hồi quy 87.935 6 14.656 60.512 .000b
Phần dư 120.857 499 .242 Tổng cộng 208.792 505 a. Biến phụ thuộc: HL b. Biến độc lập: (hằng số), X6, X1, X4, X5, X2, X3 Hệ số a Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa (Sig.) Chuẩn đoán đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF 1 (hằng số) .613 .166 3.701 .000 X1 .063 .033 .071 1.888 .060 .831 1.203 X2 .036 .036 .040 .982 .326 .706 1.417 X3 .184 .033 .227 5.586 .000 .703 1.423 X4 .127 .038 .143 3.346 .001 .634 1.578 X5 .163 .033 .212 4.901 .000 .618 1.619 X6 .218 .037 .232 5.941 .000 .762 1.312 a. Biến phụ thuộc: HL Thống kê phần dư a Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu Giá trị dự doán 1.9687 4.4469 3.2319 .41729 506 Phần dư -1.68312 1.49493 .00000 .48920 506 Giá trị dự đốn chuẩn hóa -3.027 2.912 .000 1.000 506 Phần dư chuẩn hóa -3.420 3.038 .000 .994 506
a. Biến phụ thuộc: HL
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS)
Căn cứ vào bảng trên, ta rút ra một số kết quả cần thiết cho mơ hình nghiên cứu như sau:
- Kiểm định phương sai Anova có F = 60.512 và Sig. = 0.000 < 0.05: cho thấy biến phụ thuộc (HL) và các biến độc lập có mối quan hệ với nhau.
- R2 = 0.421: Biến phụ thuộc (HL) và các biến độc lập có sự tương quan khá chặt chẽ. Các biến độc lập giải thích được 42.1% biến HL.
- Hệ số Durbin-Watson = 1.852 (thỏa mãn điều kiện 1 < Durbin-Watson < 3), đồng thời hệ số VIF của các biến độc lập đều thỏa mãn điều kiện 1 <= VIF <= 5: không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là mối quan hệ giữa các biến độc lập là không đáng kể và không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
- Bốn nhân tố gồm: X3 (Sự tin cậy), X4 (Sự đáp ứng), X5 (Sự cảm thông) và X6 (Giá cả dịch vụ) có sự tương quan khá chặt chẽ và có ý nghĩa thống kê trong mơ hình phân tích với Sig. = 0.000.
- Hai nhân tố còn lại gồm: X1 (Phương tiện hữu hình) và X2 (Độ an tồn) có Sig. lần lượt bằng 0.060 và 0.326 đều lớn hơn 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê chưa có cơ sở để chứng minh có mối quan hệ tuyến tính giữa X1 (Phương tiện hữu hình) và X2 (Độ an tồn) với HL (Sự hài lịng). Do đó 02 biến này sẽ được loại khỏi phương trình hồi quy tuyến tính.
- Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình (Trung bình) = 0.000 và độ lệch chuẩn (Std. Deviation) = 0.994 tức là gần bằng 1, do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Từ các kết quả nêu trên cho thấy mơ hình mà tác giả đang nghiên cứu đạt u cầu. Ta có phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng và các yếu tố ảnh hưởng như sau:
HL = 0.227 X3 + 0.143 X4 + 0.212 X5 + 0.232 X6 Trong đó:
- X5: Sự cảm thông - X6: Giá cả dịch vụ
Từ phương trình trên cho thấy sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT tại Sacombank có liên quan đến các nhân tố sự đáp ứng, sự tin cậy, sự cảm thông và giá cả dịch vụ và mối quan hệ này là thuận chiều với nhau (hệ số Beta chuẩn hóa của các biến độc lập đều lớn hơn 0). Vì vậy, Sacombank cần phải tập trung cải thiện các nhân tố sự đáp ứng, sự tin cậy, sự cảm thông và giá cả dịch vụ nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT.