Phân tích hồi qui sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (Sự thỏa mãn) và các biến độc lập (Hữu hình, Đảm bảo, Tin cậy, Đồng cảm, mạng lưới, Rào cản tiêu cực, Rào cản tích cực); giữa biến phụ thuộc (Lịng trung thành) và các biến độc lập của nó (Sự thảo mãn, Rào cản chuyển đổi tiêu cực, Rào cản chuyển đổi tích cực). Mơ hình phân tích hồi qui sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Khi kiểm định mơ hình nghiên cứu hồi qui đa biến tác giả sẽ chú ý đến:
55
mơ hình, vì vậy nghiên cứu này chọn R2 điều chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. Trị thống kê F với mức ý nghĩa p (sig.) sẽ được xem xét việc phân tích hội qui bội có phù hợp hay khơng.
Một giả thiết quan trọng trong phân tích hồi qui là các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau. Vì vậy khi ước lượng mơ hình hồi qui bội chúng ta phải kiểm tra giả thiết này, thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (multicolinearity). Để kiểm tra hiện tượng này chúng ta dùng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo nhiều nhà nghiên cứu nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc. Thực tế cho thấy nếu VIF > 2 cần cẩn trọng trong việc diễn giãi các trọng số hồi qui (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu điều này xảy ra trong nghiên cứu này (VIF>2) tác giả sẽ tham chiếu thêm hệ số tương quan (Pearson, từng phần) của biến đó với biến phụ thuộc để so sánh chúng với trọng số hồi qui.
Sau cùng, hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Qui tắc được sử dụng là nếu dU < dquan sát < 4-dU thì khơng xảy ra tự tương quan bậc nhất.
Phương pháp phân tích được lựa chọn cho nghiên cứu này là phương pháp đồng thời (phương pháp ENTER), vì mục tiêu của nghiên cứu này là kiểm định lý thuyết khoa học với các giả thuyết suy diễn từ lý thuyết, khi đó phương pháp đồng thời được sử dụng (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
56
4.6.1. Phân tích mơ hình hồi qui sự hài lịng
Mơ hình hồi qui 1 là mơ hình nghiên cứu mối quan hệ giữa Sự thỏa mãn với các yếu tố Hữu hình, Đảm bảo, Tin cậy, Đồng cảm, Mạng lưới, Rào cản chuyển đổi tiêu cực và Rào cản chuyển đổi tích cực.
4.6.1.1. Phân tích lần 1(PHỤ LỤC 4.1)
Bảng 4.22. Bảng Anova của phân tích hồi qui sự hài lịng lần 1. ANOVAb Model Tổng các chênh lệch bình phương Df Độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 72.161 7 10.309 42.611 .000a Phần dư 46.208 191 .242 Tổng cộng 118.370 198
Bảng ANOVA cho thấy, kiểm định F của mơ hình cho thấy với mức ý nghĩa sig = . 000 chứng tỏ mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.595 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 59.5%. Nói cách khác, khoảng 59.5% khác biệt của mức độ thỏa mãn quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 7 thành phần đồng cảm, đảm bảo, tin cậy, mạng lưới, hữu hình, rào cản tiêu cực , rào cản tích cực.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson để tìm dL và dU với N là số quan sát, k là số biến độc lập, ta có dL = 1.707 và dU = 1.831. Đại lượng thống kê Durbin–Watson (d)= 1.914: dU < d < (4-dU) nên mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
57
Bảng 4.23. Bảng tóm tắt mơ hình của phân tích hồi qui sự hài lịng lần 1.
Model R R2 R 2 điều chỉnh Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .781a .610 .595 .610 42.611 7 191 .000 1.914
Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 2 cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Bảng 4.24. Bảng trọng số hồi qui của phân tích hồi qui sự hài lịng lần 1.
Model
Giá trị chưa chuẩn hóa
Giá trị chuẩn hóa
T Sig.
Tương quan Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Zero-order Partial Part Dung sai VIF
(Constant) .705 .317 2.224 .027 HH .001 .110 .003 .282 .778 .075 .005 .003 .153 1.540 DB .408 .125 .404 3.273 .001 .677 .330 .148 .134 1.470 TC .472 .095 .380 4.955 .000 .576 .338 .224 .347 1.882 DC .173 .063 .143 2.734 .004 .386 .194 .124 .751 1.331 ML .173 .063 .143 2.734 .004 .486 .194 .124 .751 1.331 NEB -.199 .044 -.234 -4.499 .000 -.525 -.310 -.203 .756 1.322 POB .054 .137 .049 .397 .692 .097 .029 .018 .135 1.414
Xem xét bảng trọng số hồi qui ta thấy các biến DB, TC, DC, ML có tác động cùng chiều vào SAT vì có hệ số hồi qui dương. 5 biến đều có ý nghĩa thống kê với hệ số p(sig.) < 0.05. Biến NEB tác động ngược chiều đến SAT vì có hệ số hồi qui âm. Tuy nhiên điều đáng lưu ý ở đây là biến HH và POB có tác động dương đến SAT tuy nhiên lại khơng có ý nghĩa thống kê nên tác giả tiến hành loại 2 biến này. Các biến còn lại được đưa vào phân tích hồi qui lần 2.
58
4.6.1.2. Phân tích lần 2 (Xem PHỤ LỤC 4.2)
Bảng ANOVA cho thấy, trị thống kê F của mơ hình cho thấy mức ý nghĩa sig = . 000 chứng tỏ mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.25. Bảng ANOVA của phân tích hồi qui sự hài lịng lần 2 ANOVA Mơ hình Tổng các chênh lệch bình phương Df Độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi qui 69.168 5 13.834 54.265 .000a Phần dư 49.201 193 .255 Tổng cộng 118.370 198
Bảng 2.26: Bảng tóm tắt mơ hình của phân tích hồi qui sự hài lịng lần 2
Model R R2 R2điều chỉnh Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .764a .584 .574 .50490 .584 54.265 5 193 .000 1.871
Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.574 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 57.4%. Nói cách khác, khoảng 57.4% khác biệt của mức độ thỏa mãn quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 5 thành phần đồng cảm, đảm bảo, tin cậy, mạng lưới, rào cản tiêu cực.
59
Bảng 4.27. Bảng trọng số hồi qui của phân tích hồi qui sự hài lịng lần 2
Xem xét bảng trọng số hồi qui ta thấy các biến DB, TC, DC, ML có hệ số hồi qui (B) dương và có ý nghĩa thống kê (p < 0.05) cho thấy chúng có tác động cùng chiều vào sự hài lịng SAT. Biến NEB có tác động ngược chiều đến SAT vì có hệ số hồi qui âm với hệ số sig. = 0.000, có ý nghĩa thống kê. Trong 5 biến độc lập này, tác động mạnh nhất đến SAT chính là biến TC và yếu nhất là biến ML.
4.6.2. Phân tích mơ hình hồi qui Lịng trung thành
Mơ hình hồi qui 2 là mơ hình nghiên cứu mối quan hệ giữa Lòng trung thành với Sự hài lòng, Rào cản chuyển đổi tiêu cực và Rào cản chuyển đổi tích cực (PHỤ LỤC 5).
Bảng 4.28. Bảng ANOVA của phân tích hồi qui Lịng trung thành ANOVAb Mơ hình Tổng các chênh lệch bình phương Df Độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi qui 30.189 3 10.063 23.882 .000a Phần dư 82.165 195 .421 Tổng cộng 112.354 198 Model
Giá trị chưa chuẩn hóa
Giá trị chuẩn hóa
t Sig.
Tương quan Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Zero-order Partial Part Dung sai VIF
1 (Constant) 1.122 .295 3.804 .000 DB .195 .061 .193 3.189 .002 .577 .224 .148 .586 1.707 TC .456 .089 .368 5.150 .000 .676 .348 .239 .422 1.369 DC .093 .140 .083 3.660 .010 .597 .047 .031 .136 1.361 ML .053 .112 .056 2.473 .037 .575 .034 .022 .154 1.484 NEB -.231 .044 -.271 -5.195 .000 -.525 -.350 -.241 .791 1.265
60
Bảng ANOVA cho thấy, trị thống kê F của mơ hình có mức ý nghĩa sig = . 000 cho thấy mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.29. Bảng tóm tắt mơ hình của phân tích hồi qui Lịng trung thành
Model R R2 R2điều chỉnh Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .728a .529 .527 .64912 .529 23.882 3 195 .000 1.831
Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.527 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 52.7%. Nói cách khác, khoảng 52.7% khác biệt của mức độ trung thành quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 3 biến sự thỏa mãn, rào cản chuyển đổi tiêu cực và rào cản chuyển đổi tích cực.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson để tìm dL và dU với N là số quan sát, k là số biến độc lập, ta có dL = 1.748 và dU = 1.789. Đại lượng thống kê Durbin–Watson (d)= 1.831: dU < d < (4-dU) nên mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Bảng 4.30. Bảng trọng số hồi qui của phân tích hồi qui Lịng trung thành
Model
Giá trị chưa chuẩn hóa
Giá trị chuẩn hóa
t Sig.
Tương quan Đa cộng tuyến
61
hai biến đều có p < .05). Riêng biến NEB có tác động âm đến Lịng trung thành LY vì trọng số hồi qui B âm và có ý nghĩa thống kê với p = .005.
4.6.3. Tổng hợp kết quả và mơ hình hồn chỉnh sau khi phân tích hồi qui
Phương trình hồi qui sự thỏa mãn
SATi = 1.122+ 0.195DBi + 0.456TCi + 0.093DCi + 0.053MLi – 0.231NEBi + ûi (4.1) Hay phương trình hồi qui SAT theo hệ số beta chuẩn hóa:
SATi = 0.193DBi + 0.368TCi + 0.083DCi + 0.056MLi – 0.271NEBi + ûi (4.2) Phương trình hồi qui Lịng trung thành
LYi = 1.840 + 0.392SATi + 0.160POBi - 0.143NEBi + ûi (4.3) Hay phương trình hồi qui LY theo hệ số beta chuẩn hóa:
LYi = 0.402SATi + 0.165POBi - 0.147NEBi + ûi (4.4)
Từ các kết quả phân tích hồi qui SAT, có thể thấy rằng trong 7 biến độc lập đo lường Sự hài lịng, chỉ có 5 biến ảnh hưởng đáng kể đến mức độ hài lịng của khách hàng, đó là Đảm bảo, Tin cậy, Đồng cảm, Mạng lưới và Rào cản chuyển đổi tiêu cực. Trong đó các biến Đảm bảo, Tin cậy, Đồng cảm, Mạng lưới có tác động cùng chiều đến Sự hài lòng còn Rào cản chuyển đổi tiêu cực có tác động ngược chiều đến Sự hài lòng. Kết quả này dẫn chúng ta chấp nhận các giả thuyết H2.2, H2.3, H2.4, H2.5 và H5; bác bỏ giả thuyết H2.1 và H3. Trong 5 thành phần tác động đến Sự hài lịng này sự Tin cậy có tác động mạnh nhất (hệ số beta chuẩn hóa bằng 0,368), kế đến là thành phần Rào cản chuyển đổi tiêu cực (hệ số beta chuẩn hóa 0.231), Đảm bảo (0.195), Đồng cảm (0.083) và tác động ít nhất đến Sự hài lòng là thành phần Mạng lưới (0.053).
Từ kết quả phân tích hồi qui LY, có thể thấy rằng cả 3 thành phần Sự hài lòng, Rào cản chuyển đổi tiêu cực và Rào cản chuyển đổi tích cực đều có tác động đến Lịng trung thành của khách hàng. Trong đó, thành phần Sự hài lịng và Rào cản chuyển đổi tích cực có hệ số hồi qui dương và có ý nghĩa thống kê, thể hiện mối
62
quan hệ cùng chiều giữa Lòng trung thành và Sự hài lịng và với Rào cản chuyển đổi tích cực. Thành phần Rào cản chuyển đổi tiêu cực có hệ số hồi qui âm và có ý nghĩa thống kê, thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa Lòng trung thành với Rào cản chuyển đổi tiêu cực. Từ kết quả này giúp chúng ta chấp nhận các giả thuyết đã đặt ra cho các yếu tố ảnh hưởng đến Lòng trung thành là H1, H4 và H6. Trong đó Sự thỏa mãn của khách hàng có tác động nhiều nhất đến Lòng trung thành (β = 0.402), Rào cản chuyển đổi tích cực (0.165) và Rào cản chuyển đổi tiêu cực (0.147) có tác động đến Lịng trung thành trong thị trường ngân hàng bán lẻ là tương đương nhau, chênh lệch không đáng kể.
Các kết quả phân tích này cho phép tác giả đưa ra mơ hình hồn chỉnh sau khi hồi qui như sau:
Sự hài lòng
(-)
(+)
(+) (-)
Rào cản chuyển đổi tích cực (+) (+) Đảm bảo Tin cậy Đồng cảm Mạng lưới (+) (+) Lịng trung thành
63
4.7. Tóm tắt
Chương này trình bày kết quả kiểm định các thang đo thành phần của sự thỏa mãn và lòng trung thành, mơ hình nghiên cứu và các giải thuyết. Kết quả cho thấy các giả thuyết đề ra trong mơ hình hiệu chỉnh đều được chấp nhận, bác bỏ giả thuyết H2.1 (có mối quan hệ cùng chiều giữa thành phần hứu hình và sự thỏa mãn khách hàng) và bác bỏ giả thuyết H3 (có mối quan hệ cùng chiều giữa rào cản chuyển đổi tích và sự thỏa mãn). Chương tiếp theo sẽ tóm tắt và bình luận về kết quả nghiên cứu, những kiến nghị để nâng cao lòng trung thành của khách hàng đối với HDBank, những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị các hướng nghiên cứu tiếp theo.
64
CHƯƠNG 5 - KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1 Giới thiệu
Chương 4 đã trình bày kết quả thống kê định lượng và cách phân tích đánh giá kiểm định độ tin cậy của thang đo với tập dữ liệu thu thập được. Ở chương trên luận văn cũng đưa ra mơ hình phù hợp với tập dữ liệu thu thập được, đồng thời cũng phân tích hồi quy để đưa ra mơ hình có ý nghĩa và kiểm định các giả thuyết thống kê.
Trong chương này sẽ trình bày kết luận và các kiến nghị dựa vào mơ hình lý thuyết hồn chỉnh trong chương 4. Các kiến nghị này giúp ích cho người quản lý trong việc nâng cao lòng trung thành khách hàng trong thị tường ngân hàng bán lẻ. Cuối cùng luận văn sẽ đưa ra điểm hạn chế tồn tại và những hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.
5.2. Bình luận kết quả nghiên cứu về lịng trung thành của khách hàng
Về mặt phương pháp nghiên cứu, nghiên cứu này góp phần bổ sung vào hệ thống đo lường sự hài lòng và lòng trung thành khách hàng trong thị trường ngân hàng bán lẻ bằng cách bổ sung một hệ thống thang đo sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng tại các NHTM tại khu vực thành phố HCM. Điều này giúp các nhà nghiên cứu có thể ứng dụng mơ hình này như mơ hình tham khảo cho các nghiên cứu của mình ở các nghiên cứu khác và tại các thị trường khác.
Kinh nghiệm rút ra từ nghiên cứu này cho thấy không nên đo lường các khái niệm tiềm ẩn bằng chính chúng. Lý do là mỗi đối tượng nghiên cứu có thể hiểu các biến tiềm ẩn theo các cách khác nhau. Có thể rút ra từ kết quả nghiên cứu này khi
65
Bản thân một biến đo lường nếu chúng ta phân chia theo khía cạnh tích cực và tiêu cực của nó và đo lường sự ảnh hưởng của từng biến một đến một khái niệm nghiên cứu, chúng có thể cho kết quả trái ngược nhau. Rào cản chuyển đổi, theo kết