Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -0,255 0,387 -0,659 0,511 UT 0,222 0,046 0,312 4,777 0,000 DNNV 0,177 0,051 0,230 3,478 0,001 TTGD 0,136 0,045 0,196 3,013 0,003
LS 0,266 0,040 0,434 6,639 0,000
HTCT 0,069 0,041 0,110 1,685 0,095
STT 0,169 0,067 0,164 2,533 0,013
(Nguồn: Kết quảxửlý của SPSS)
Từkết quảphân tích hồi quy ta có thểthấy được giá trị Sig của các biến độc lập
như UT, DNNV, TTGD, LS, STT đều < 0,05 còn biến độc lập HTCT giá trịSig=0,095 > 0,05 nên loại bỏbiến “ Hìnhthức chiêu thị” ra khỏi mơ hình nghiên cứu vì khơng có ý nghĩa thống kê, từ đó ta có phương trình hồi quy theo hệsố Beta đã chuẩn hóa như sau:
HL = 0,312UT + 0,230DNNV + 0,196TTGD + 0,434LS + 0,164STT
Dựa vào mơ hình hồi quy trên, ta có thấy được mứcảnh hưởng của các biến độc
lập đến sựhài lòng của khách hàng cá nhân là rất quan trọng. Cụthểlà nhân tốlãi suất cóảnh hưởng lớn nhất đến sựhài lịng của khách hàng với hệsố (β = 0,434), tiếp theo là nhân tố sựuy tín có hệ số (β = 0,312), đến đội ngũ nhân viên với (β = 0,230), đến thủtục giao dịch với (β = 0,196) sau đó là sựthuận tiện có hệsố (β = 0,164). Nhờvào hệ số Beta mà ta có thểbiết được các nhân tố nào có mứcảnh hưởng lớn nhất đến sự
hài lòng của khách hàng để đưa ra những biện pháp phù hợp cho các nhân tố.
2.2.5.2. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội, người ta thường sửdụng kiểm định ANOVA
Các giảthuyết
Ho: Mơ hình khơng phù hợp H1: Mơ hình phù hợp