CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.2. Kết quả nghiên cứu:
3.2.2.3. Phân tích hồi quy bội:
a. Mơ hình hồi quy (phụ lục 8):
Mơ hình hồi quy đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập bao gồm 5
nhân tố: Mức độ tin cậy, Năng lực phục vụ, Khả năng đáp ứng, Phương tiện hữu
hình, Mức độ đồng cảm đến mức độ hài lịng của khách hàng Doanh nghiệp của
BIDV HCM. Phân tích hồi quy để xác định cụ thể các trọng số của các nhân tố gộp tác
động đến biến phụ thuộc, đây là bước kế tiếp sau của việc đánh giá hệ số tin cậy
3.718 61.965 61.965 3.718 61.965 61.965 .833 13.880 75.845 .642 10.694 86.540 .367 6.111 92.650 .235 3.914 96.564 .206 3.436 100.000 Component 1 2 3 4 5 6 Total % of
Variance Cumulative % Total
% of
Variance Cumulative %
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA.
Phương trình hồi quy bội thể hiện như sau:
Trong đĩ:
Y : Biến phụ thuộc: mức độ hài lịng của khách hàng Doanh nghiệp;
β0, β1, β2, β3, β4, β5: hệ số hồi quy ước lượng được ứng với các
biến X1, X2, X3, X4, X5.
X1: Mức độ tin cậy
X2: Năng lực phục vụ
X3: Khả năng đáp ứng
X4: Phương tiện hữu hình
X5: Mức độ đồng cảm
Trong mơ hình hồi quy bội với 5 biến độc lập được đưa vào bằng phương pháp ENTER (tất cả các biến được đưa vào cùng một lượt). Kết quả thu được như sau (phụ lục 5) hệ số xác định R2 = 0.572 và R2 hiệu chỉnh = 0.56, mơ hình hồi quy là phù hợp hay các biến độc lập giải thích được 57.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc (Mức độ hài lịng của KH doanh nghiệp).
Bảng 3.14: Model Summaryb
b. Kiểm định các giả thuyết:
Ho: Sự kết hợp giữa các biến độc lập khơng giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc (β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0)
H1: Sự kết hợp giữa các biến độc lập giải thích được sự biến thiên của biến phụ
.756a .572 .560 .66345788 1.280 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson
Predictors: (Constant), Mức độ đồng cảm, Phương tiện hữu hình, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Mức độ tin cậy a.
thuộc (tồn tại ít nhất một hệ số βi # 0, với mọi i=1,2,3,4,5)
Bảng 3.15: ANOVAb - H1, H2, H3, H4, H5
Kết quả Bảng 3.15: ANOVAb với giá trị Sig = 0.000 giả thuyết H0 bị bác bỏ ta kết luận rằng kết hợp các biến độc lập trong mơ hình giải thích được sự thay
đổi của biến phụ thuộc, nghĩa là mơ hình chúng ta xây dựng là phù hợp.
Kiểm định với 5 giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5:
Kết quả bảng ANOVA(b) cho kiểm định F – kiểm định giả thuyết về độ phù
hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể xem xét biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay khơng. Ảnh hưởng của năm biến độc lập đến mức
độ hài lịng của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV HCM thể hiện qua các 5 giả thuyết được sắp xếp như sau:
H1: Mức độ tin cậy cĩ ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lịng của khách hàng
doanh nghiệp tại BIDV HCM
H2: Năng lực phục vụ cĩ ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lịng của khách
hàng doanh nghiệp tại BIDV HCM
H3: Khả năng đáp ứng cĩ ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lịng khách hàng
doanh nghiệp
H4: Phương tiện hữu hình của BIDV HCM cĩ ảnh hưởng trực tiếp đến sự
hài lịng của khách hàng doanh nghiệp
H5: Mức độ đồng cảm của nhân viên BIDV HCM cĩ ảnh hưởng trực tiếp
lên sự hài lịng của khách hàng doanh nghiệp
Bảng 3.16: Coefficents (H1, H2, H3, H4, H5) 107.448 5 21.490 48.820 .000a 80.552 183 .440 188.000 188 Regression Residual Total Model 1 Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), Mức độ đồng cảm, Phương tiện hữu hình, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Mức độ tin cậy
Ý nghĩa các hệ số hồi quy (βi) với i=1,2,3,4,5 được xem xét ở Bảng 3.16. Ta
thấy các hệ số β1, β4, β5 cĩ ý nghĩa thống kê với giá trị Sig (Coefficients) < 5 %, riêng hệ số β2: Năng lực phục vụ và β3: Khả năng đáp ứng khơng cĩ ý nghĩa thống kê (Sig >> 5%) vì vậy chỉ cĩ giả thuyết H2 và H3 ở trên bị bác bỏ hay nĩi khác hơn
Năng lực phục vụ và Khả năng đáp ứng của chính ngân hàng BIDV HCM khơng
ảnh hưởng đến Mức độ hài lịng của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV HCM
trong mơ hình hồi quy này.
Vậy trong mơ hình hồi quy ước lượng được cĩ 3 nhân tố chính gồm: Mức độ tin cậy, Phương tiện hữu hình và Mức độ đồng cảm ảnh hưởng trực tiếp tới Mức
độ hài lịng chung của khách hàng tại BIDV HCM (biến phụ thuộc Y).
Kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy với các hệ số hồi quy với 3
giả thuyết (H1, H4, H5):
Hồi quy lại mơ hình với 3 giả thuyết ở trên nghĩa là ta chỉ chấp nhận giả thuyết:
Mức độ tin cậy, Phương tiên hữu hình và Mức độ đồng cảm cĩ ảnh hưởng trực
tiếp lên mức độ hài lịng của KH. Kết quả như sau:
Bảng 3.17: Model Summaryb Bảng 3.18: Coefficents (H1, H4 , H5) 3.090E-16 .048 .000 1.000 .198 .048 .198 4.082 .000 1.000 1.000 -.049 .048 -.049 -1.008 .315 1.000 1.000 -.046 .048 -.046 -.941 .348 1.000 1.000 .192 .048 .192 3.968 .000 1.000 1.000 .701 .048 .701 14.484 .000 1.000 1.000 (Constant) Mức độ tin cậy Năng lực phục vụ Khả năng đáp ứng Phương tiện hữu hình Mức độ đồng cảm Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients
t Sig. Tolerance VIF
Collinearity Statistics .753a .567 .560 .66328084 1.228 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson
Predictors: (Constant), Mức độ đồng cảm, Phương tiện hữu hình, Mức độ tin cậy
Phương trình hồi quy tuyến tính xác định với 3 giả thuyết H1, H4, H5 như
sau:
Với Mơ hình hồi quy trên hệ số Durbin-Watson = 1.228. Giá trị VIF đo lường
được theo các hệ số βi (i=1, 4, 5) = 1 < 4 ta khẳng định rằng mơ hình hồi quy khơng cĩ hiện tương quan chuỗi và khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến. Nghĩa là khơng cĩ mối liên hệ, tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình với nhau nên Mơ hình hồi quy hồn tồn đáng tin cậy.
Các hệ số β1, β4, β5 ước lượng từ mơ hình hồi quy đều cĩ các giá trị dương
chứng tỏ khi các yếu tố Mức độ Tin cậy, Phương tiện hữu hình, Mức độ đồng cảm
được nâng cao thì sẽ làm tăng Mức độ hài lịng của khách hàng doanh nghiệp của
BIDV HCM.
Giá trị tuyệt đối của hệ số β5 (X5) = 0.701 lớn nhất chứng tỏ đây là yếu tố tác
động nhiều nhất đến mức độ hài lịng của khách hàng. Điều này đồng nghĩa với việc :
muốn nâng cao mức độ hài lịng của khách hàng thì BIDV HCM phải làm sao cho khách hàng thấy sự thân thiện của nhân viên, sự tiện lợi, sự hướng dẫn nhiệt tình nhất của nhân viên BIDV HCM đồng thời đây là điều hiện tiên quyết để KH quay lại với ngân hàng trong tương lai gần nhất.
Ngồi ra sự khác biệt của các hệ số hồi quy ước lượng của các biến X1, X4 là
khơng đáng kể nên tầm quan trọng của chúng trong mơ hình cĩ thể coi là như nhau.
Cần phải kết hợp đồng bộ tất cả các yếu tố như mức độ tin cậy phải luơn được đảm
bảo, nâng cao chất lượng phương tiện hữu hình thì mới làm cho khách hàng thực sự
3.070E-16 .048 .000 1.000 .198 .048 .198 4.083 .000 1.000 1.000 .192 .048 .192 3.969 .000 1.000 1.000 .701 .048 .701 14.488 .000 1.000 1.000 (Constant) Mức độ tin cậy Phương tiện hữu hình Mức độ đồng cảm Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients
t Sig. Tolerance VIF
Collinearity Statistics
tin tưởng, cĩ sự đĩng gĩp ý kiến vào quá trình đơn giản hĩa thủ tục hành chính, giúp
ngân hàng hồn thiện hơn trong việc phục vụ và chăm sĩc khách hàng