Model Summary Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the Estimate
1 .734(a) .539 .527 .68744012
a Predictors: (Constant), Sự đáp ứng, Độ tiếp cận, Kỹ năng, Độ tin cậy, Sự cảm thông
Hệ số R2 điều chỉnh = 0.527 có nghĩa là 52,7% biến thiên sự hài lịng của khách hàng được giải thích bởi 5 biến độc lập trên, còn 47,3% biến thiên sự hài lòng của khách hàng được giải thích bởi các nhân tố khác khơng có trong mơ hình.
ANOVA(b) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 109.430 5 21.886 46.312 .000(a) Residual 93.570 198 .473 Total 203.000 203
a Predictors: (Constant), Sự đáp ứng, Độ tiếp cận, Kỹ năng, Độ tin cậy, Sự cảm thông
b Dependent Variable: Sự hài lòng
Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
Bi Error Std. Beta 1 (Constant) 4.370 E-17 .048 .000 1.000 Độ tin cậy .108 .064 .108 1.698 .091 Sự cảm thông .344 .082 .344 4.176 .000 Kỹ năng .038 .071 .038 .530 .596 Độ tiếp cận -.033 .056 -.033 -.596 .552 Sự đáp ứng .396 .059 .396 6.667 .000
Từ bảng phân tích hồi qui trên, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (sự hài lòng) và 5 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
Sự hải lịng = 0.108 Độ tin cậy + 0.344 Sự cảm thông +0.038 Kỹ năng - 0.033 Độ tiếp cận + 0.396 Sự đáp ứng
Ta thấy hệ số hồi qui (Bi) của 2 biến sự cảm thông và sự đáp ứng đảm bảo có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig=0.000(<0.05).
Biến sự cảm thơng có hệ số hồi qui Bi = +0.344, điều này có ý nghĩa là khi thay đổi tăng thêm một điểm đánh giá của khách hàng, sự hài lòng của khách hàng tăng thêm 0.344 điểm.
Biến sự đáp ứng có hệ số hồi qui Bi = +0.396, điều này có ý nghĩa là khi thay đổi tăng thêm một điểm đánh giá của khách hàng, sự hài lòng của khách hàng tăng thêm 0.396 điểm.
Bốn biến độ tin cậy, kỹ năng, độ tiếp cận có mức ý nghĩa lần lượt là Sig = 0.091, 0.596, 0.552 (>0.05) nên cả 3 biến này không ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng. Trên thực tế, các biến trên rất cần thiết trong chất lượng dịch vụ ngân hàng, tuy nhiên trong điều kiện cụ thể tại AGRIBANK Tỉnh Bình Dương thì khách hàng sử dụng dịch vụ chỉ đánh giá cao vai trị của 2 nhân tố: sự cảm thơng và sự đáp ứng.
2.3.2 Kiểm định mơ hình
2.3.2.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng chúng ta khơng thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp
nhận được và thích hợp đưa vào những bước phân tích tiếp theo. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nến Cronbach’s Alpha đạt từ 0.8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn.