CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀSỰHÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG
2.3. Kết quảnghiên cứu
2.3.6. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
2.3.6.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 2.15: Phân tích tương quan Pearson
HL HH TC DB DU DC HL Tương quan Pearson 1,000 0,622 0,541 0,592 0,487 0,592 Sig.(1-tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 N 120 120 120 120 120 120
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
-Giá trịSig.(1-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩaα= 0,05,
cho thấy sựtương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
-Hệsốtương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0,5 và 1 nhân
tốxấp xỉ0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụthuộc“sựhài lịng”.
2.3.6.2. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA đểkhám phá các nhân tố mới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “sựhài lịng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính đểxác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định sửdụng .
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“sựhài lòng”(HL) và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến:
“sẵn sàng đápứng” (DU), “Sự đảm bảo” (DB), “Sự đồng cảm” (DC), “Sựtin cậy” (TC), “Phương tiện hữu hình” (HH)với các hệsốBê-ta tươngứng lần lượt là
β1,β 2, β3,β 4,β 5.
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
HL= β0 + β1DU + β2DB + β3DC + β4TC +β 5HH + ei
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tươngứng đểxác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biến phụthuộc trong mơ hình vàảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ đểkết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quảcủa mơ hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụInternet Banking của ngân hàng VietinBank – chi nhánh Huế.
2.3.6.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:
Bảng 2.16: Hệsốphân tích hồi quyHệsốchưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa Hệsốchưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa
t Sig. VIF BĐộlệch chuẩn Beta Hằng số 0,488 0,315 1,547 0,125 HH 0,278 0,083 0,290 3,350 0,001 1,995 TC 0,202 0,080 0,193 2,519 0,013 1,564 DB 0,257 0,083 0,240 3,107 0,002 1,584 DU -0,063 0,090 -0,061 -0,692 0,490 2,032 DC 0,257 0,070 0,292 3,698 0,000 1,660
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlý năm 2019)
Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình: “phương tiện hữu hình”, “sựtin cậy”, “sự đảm bảo”, “sự đồng cảm”đều nhỏhơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Riêngđối với biến độc lập“sẵn sàng đápứng”có giá trịSig. là 0,490 > 0,05 nên bịloại khỏi mơ hình hồi quy. Ngồi ra, hằng sốtrong mơ hình có giá trịSig. là 0,125 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
HL= 0,257DB + 0,257DC + 0,202TC + 0,278HH + ei
Nhìn vào mơ hình hồi quy, ta có thểxác định rằng: có 4 nhân tố đó làsự đảm
bảo, sự đồng cảm, sựtin cậy, phương tiện hữu hìnhảnh hưởng đến “sựhài lịng”
của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:
Hệsốβ 2 = 0,257có nghĩa là khi biến“Sự đảm bảo”thay đổi 1 đơn vịtrong
Tương tựvới các biến cịn lại cũng giải thích như vậy. Hệsốβ 3 = 0,257có nghĩa là
khi biến“Sự đồng cảm”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sự
hài lịng”biến động cùng chiều 0,257 đơn vị. Hệsốβ 3 = 0,202có nghĩa là khi biến
“Sựtin cậy”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sựhài lịng”
biến động cùng chiều 0,202 đơn vị. Hệsốβ 4 = 0,278có nghĩa là khi biến“Phương
tiện hữu hình”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sựhài lịng”biến động cùng chiều 0,278 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập
này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc là “Sựhài lòng”,sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụcủa công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng.Điều này cho thấy Ngân hàng VietinBank – chi nhánh Huếcần phải có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.
Dựa vào mơ hình hồi quy, ta có hệsốBê-ta chuẩn hóa của biến “Phương
tiện hữu hình” có giá trịlà 0,278. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sựhài
lòng của khách hàng tại thành phốHuế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế, ngoài ra biến“Sự đảm bảo”và“Sự đồng
cảm”cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệsốBê-ta tươngứng là 0,257. Biến còn
lại là“Sự tin cậy”cũngảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng với hệsốBê-ta 0,202. Kết quảphân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tếkhi mà xu hướng phát triển của dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huếngười dùng càng ngày càng có nhu cầu cao hơn vềdịch vụ. Họcó xu hướng cân nhắc kĩ lưỡng hơn vềcác yếu tốnàyđểtối đa hóa lợi ích của họkhi sửdụng dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế.
2.3.6.4. Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Bảng 2.17: Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0,756 0,571 0,552 0,34384 1,700
Dựa vào bảng kết quảphân tích, mơ hình 4 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,552 tức là: độphù hợp của mơ hình là 55,2%. Hay nói cách khác, 55,2% độbiến thiên của biến phụthuộc“sựhài lịng”được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mơ hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,571 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.3.6.5. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
Bảng 2.18: Kiểm định ANOVAANOVA ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 17,930 5 3,586 30,331 0,000 Residual 13,478 114 0,118 Total 31,407 119
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlý năm 2019)
Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trịSig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “Hệsốxác định R bình phương = 0” tức là mơ hình hồi quy phù hợp. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sựthay đổi của biến phụthuộc “sựhài lòng”.