PHẦN I ĐẶT VẤNĐỀ
PHẦN II NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢNGHIÊN CỨU
2.2. Đánh giá chất lượng dịch vụcho vay dành cho khách hàng cá tại Ngân hàng
2.2.2.3. Phân tích hồi quy
Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽxem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụthuộc và từng biến độc lập, cũng nhưgiữa các biến độc lập với nhau. Hệsốtương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệtuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thểphù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thìđó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thểxảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình tađang xét.
Bảng 2.12: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
HL NLPV DU TC PTHH CT
HL Hệs ố tương quanSig. 1
NLPV Hệs ố tương quanSig. 0,320,00 1
DU Hệs ố tương quanSig. 0,4260,00 0,5000,00 1
TC Hệs ố tương quanSig. 0,4330,00 0,000,00 0,5000,00 1
PTHH Hệs ố tương quanSig. 0,2850,00 0,5000,00 0,5000,00 0,5000,00 1
CT Hệs ố tương quanSig. -0,0920,148 0,5000,00 0,5000,00 0,5000,00 0,5000,00 1
Qua bảng 2.12 cho thấy tất cảcác biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, ngoại trừbiến Mức độcảm thơng có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 có nghĩa là biến Mức độcảm thông khơng tương quan với biến Hài lịng. Chính vì vậy, loại biến Mức độcảm thơng ra khỏi mơ hình trước khi phân tích hồi quy.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, ta tiến hành hồi quy. Mơ hình hồi quy áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội) đểxem xét mối liên hệgiữa biến phụthuộc và các biến độc lập. Khi phân tích hồi quy, kết quảsẽcho thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng khi sửdụng dịch vụcho vay KHCN tại NCB- Huếvà mức độtác động của chúng.
Cụthể, phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập: (1) Năng lực phục vụ, (2) Khảnăng đápứng, (3) Mức độtin cậy, (4) Phương tiện hữu hình và biến phụ thuộc sựhài lòng. Phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy. Giá trịcủa các yếu tố được dùng đểchạy hồi quy là giá trịtrung bình từcác yếu tố.
Mơ hìnhđược viết như sau:
HL= ß0 + ß1*NLPV + ß2*DU + ß3*TC + ß4*PTHH
Trong đó: ß0: hệsốtựdo
ßi: hệsốhồi quy riêng phần tươngứng với các biến độlập.
HL: giá trịcủa biến phụthuộc là sựhài lòng của KH vềchất lượng lượng dịch vụ cho vay KHCN
NLPV: Giá trịbiến độc lập thứnhất là Năng lực phục vụ DU: Giá trịbiến độc lập thứhai là Khảnăng đápứng TC: Giá trịbiến độc lập thứba là Mức độtin cậy
PTHH: Giá trịbiến độc lập thứtư là Phương tiện hữu hình
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Để đánh giá độphù hợp của mơ hình ta dùng hệsốxác định R 2 điều chỉnh. Hệsố xác định R 2 điều chỉnh của mơ hình này là 55,3%, thểhiện 4 biến độc lập trong mơ hình giải thích được 55,3% biến thiên của biến phụthuộc. Với giá trịnày thìđộphù hợp của mơ hình là chấp nhận được.
Bảng 2.13: Mơ hình tóm tắt sửdụng phương pháp Enter Mơ
hình R R2 R
2 điều
chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson
1 0,744 0,553 0,539 0,67893804 1,713
Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS
Ki ểm định độ phù hợp của mơ hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy là thực hiện kiểm định F về độphù hợp của mơ hình hồi quy, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với tồn bộcác biến độc lập hay khơng
Kiểm định cặp giảthuyết:
H0: Mơ hình hồi quy tuyến tính là khơng phù hợp (ß1 =ß2 = ß3 = ß4) Hi: Mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (tồn tại ít nhất ßi # 0) Ta có Sig. của F = 0,00 < 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H 0
Bảng 2.14: Kiểm định vềsựphù hợp của mơ hình hồi quyMơ hình Tổng phương Mơ hình Tổng phương sai lệch df Bình phương tổng phương sai lệch F Mức ý nghĩa Sig. Mơ hình hồi quy 71,380 4 17,845 38,713 0,000 Sốdư57,620 125 0,461 Tổng 129,000 129 Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS
Từbảng 2.14, ta thấy Sig. của F = 0,00 < 0,05 từ đó có thểkết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến thểhiện có trong mơ hình có thểgiải thích được thay đổi của biến phụthuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đóảnh hưởng đến biến phụthuộc.
Mặc khác, mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do có hệsố phóng đại VIP của các biến (VIP < 10) và khơng có sựtương quan do kiểm định Durbin – Watson = 1,713 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Ngoài ra, kiểm định hệsốtương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quảkiểm định tất cảcác nhân tố đều cho kết quảSig. < 0.05. Vậy nên, có đủbằng chứng thống kê đểbác bỏgiảthuyết H0 đối với các nhân tốnày hay các giảthuyết H i được chấp nhận với mức ý nghĩa là 95%.
K ết quả phân tích hồi quy và mức độ quan trọng của từng nhân tố
Bảng 2.15: Kết quảphân tích hồi quy đa biến
Mơ hình Hệ sốchưa chuẩn hóaB Sai sốchuẩn H ệ sốchuẩn hóaBeta t Sig.
Hằng số -3,148E-016 0,60 0,000 1,000 NLPV 0,320 0,60 0,320 5,353 0,00 DU 0,426 0,60 0,426 7,132 0,00 TC 0,433 0,60 0,433 7,249 0,00 PTHH 0,285 0,60 0,285 4,773 0,00 Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS
Dựa vào bảng 2.15, ta thấy giá trịSig. của tất cảcác biến độc lập đều nhỏhơn 0,05 (đủcơ sở đểbác bỏgiảthuyết H 0). Do đó, có thểkết luận rằng, sựhài lòng của KH vềchất lượng cho vay KHCN tại Ngân hàng NCB- Huếchịu tác động của các nhân tố: Năng lực phục vụ, Mức độ đápứng, Mức độtin cậy, Phương tiện hữu hình.
Phương trình hồi quy tổng qt của mơ hìnhđược biết lại như sau:
HL = 0,320*NLPV + 0,426*DU + 0,433*TC + 0,285*PTHH
Dựa vào mơ hình hồi quy trên ta thấy hệsốß 1 = 0,320 có nghĩa là khi nhân tố Năng lực phục vụthayđổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tốkhác khơng đổi thì làm cho sựhài lòng của KH vềchất lượng dich vụcho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,320 đơn vị.
Đối với nhân tốKhảnăng đápứng có hệsốß 2 = 0,426 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho sựhài lịng của KH vềchất lượng dich vụcho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,426 đơn vịtrong điều kiện các yếu tốkhác không thay đổi.
Đối với nhân tốMức độtin cậy có hệsốß 3 = 0,433 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho sựhài lịng của KH vềchất lượng dịch vụcho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,433 đơn vịtrong điều kiện các yếu tốkhác không thay đổi.
Cuối cùng là nhân tốPhương tiện hữu hình có hệsốß 4 = 0,285 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho sựhài lòng của KH vềchất lượng dich vụcho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,285 đơn vịtrong điều kiện các yếu tốkhác khơng thay đổi.
Phương trình trên cho thấy, khi các yếu tốNăng lực phục vụ, Mức độ đápứng, Mức độtin cậy và Phương tiện hữu hình càng cao thì mức độhài lịng của KH vềchất lượng dịch vụcho vay KHCN tại NCB- Huếcàng lớn. Trong đó thành phần Mức độ tin cậy tác động mạnh nhất đến sựhài lòng của KH vềchất lượng dịch vụcho vay KHCN, tiếp đến là Khảnăng đápứng của Ngân hàngđối với KH. Kếtiếp là Năng lực phục vụcủa nhân viên đối với KH. Và cuối cùng là Phương tiện hữu hình của Ngân hàng đối với KH.