Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HÀI LÕNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN CHI NHÁNH TỈNH ĐỒNG NAI
4.3.5 Phân tích hồi quy bội
4.3.5.1 Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc Hình ảnh tổ chức
Phân tích hồi quy đƣợc tiến hành với 6 biến độc lập là Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, hương tiện hữu h nh, Yếu tố giá và 1 biến phụ thuộc là H nh ảnh tổ chức sử dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
HATC = β1* TC + β2* ĐƢ + β3* NLPV + β4* ĐC + β5* PTHH + β6* YTG + ei
Kết quả hồi quy đa biến (Phụ lục)
Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Bảng 4.10 Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô
hình
R R2 R2 điều chỉnh
Độ lệch chuẩn
Hệ số Durbin- Watson
1 .802 .643 .633 .55167 1.895
Nhƣ kết quả phân tích thì mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.633 nghĩa là 64.3% sự biến thiên của H nh ảnh tổ chức đƣợc giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần nhƣ: Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, hương tiện hữu h nh, Yếu tố giá.
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình:
Bảng 4.11 Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình Mô hình Tổng bình
phương
df Bình phương trung bình
F Mức ý
nghĩa
1 Hồi quy 111.458 6 18.576 61.038 0.000
Phần dƣ 61.781 203 .304
Tổng 173.238 209
Với giả thuyết H0: β1=β2=β3=β4=β5= β6=0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0)
Giá trị Sig(F) = 0.000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Sig(β1), Sig(β2), Sig(β3), Sig(β4), Sig(β5), Sig(β6) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, hương tiện hữu h nh, Yếu tố giá có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Phương trình hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.12 Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy
Mô hình Hệ số không
chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa
Giá trị t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn
Beta Dung
sai
VIF
1 (Constant) -1.245 .306 -4.071 .000
Sự tin cậy .208 .047 .191 4.463 .000 .954 1.048
Khả năng đáp ứng
.277 .067 .215 4.123 .000 .645 1.551
Năng lực phục vụ
.228 .058 .229 3.967 .000 .526 1.900
Sự đồng cảm .192 .042 .210 4.552 .000 .823 1.215
Phương tiện hữu hình
.169 .059 .157 2.875 .004 .589 1.699
Yếu tố giá .275 .063 .231 4.358 .000 .623 1.605
a. Dependent Variable: Hình ảnh tổ chức
Phương trình hồi quy (chuẩn hóa) rút ra được:
HATC = 0.191* TC + 0.215* ĐƢ + 0.229 NLPV + 0.210* ĐC + 0.157*
PTHH + 0.231* YTG + ei
Tầm quan trọng của các biến trong mô hình:
Để xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình ta sử dụng hệ số Beta. Theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mô hình đối với H nh ảnh tổ chức nhƣ sau: Nhân tố Yếu tố giá có hệ số Beta là 0.231 nên có tầm quan trọng nhất đối với H nh ảnh tổ chức. Thấp nhất là nhân tố hương tiện hữu h nh với hệ số Beta là 0.157.
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết mô hình (1)
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.2 Biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa mô hình (1) (Nguồn Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 020)
Từ biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = 9.12*10-16 ≅ 0 và độ lệch chuẩn = 0.986 ≅ 1: phân phối phần dƣ có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ.
Kiểm định đa cộng tuyến
Theo kết quả thì giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên hiện tƣợng đa cộng tuyến của các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Kiểm định tính độc lập của sai số
Hệ số Durbin–Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm các giải định hồi quy vì giá trị Durbin–Watson = 1.895 (1< 1.848 < 4). Ta chấp nhận giải thuyết không có sự tuơng quan chuỗi bậc nhất
trong mô hình. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết luận nghiên cứu.
4.3.5.2 Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc Sự hài lòng
Phân tích hồi quy đƣợc tiến hành với 1 biến độc lập là H nh ảnh tổ chức và 1 biến phụ thuộc là Sự hài lòng sử dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
SHL = β6* HATC + ei (2)
Kết quả hồi quy đa biến (Phụ lục)
Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Bảng 4.13 Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình (2) Mô
hình
R R2 R2 điều chỉnh
Độ lệch chuẩn
Hệ số Durbin- Watson
1 .573 .329 .325 .82059 1.321
Nhƣ kết quả phân tích thì mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.325 nghĩa là 32.5% sự biến thiên của Sự hài lòng của khách hàng đƣợc giải thích bởi sự biến thiên của yếu tố trung gian H nh ảnh tổ chức.
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình (2):
Bảng 4.14 Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình (2) Mô hình Tổng bình
phương
df Bình phương trung bình
F Mức ý
nghĩa
1 Hồi quy 68.540 1 68.540 101.787 0.000
Phần dƣ 140.061 208 .673
Tổng 208.601 209
Với giả thuyết H0: β6 =0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0)
Giá trị Sig(F) = 0.000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích
đƣợc sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Sig(β7) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là H nh ảnh tổ chức có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Phương trình hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.15 Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy (2) Mô hình Hệ số không
chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
Giá trị t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn
Beta Dung
sai
VIF
1 (Constant) 1.179 .253 4.654 .000
Hình ảnh tổ chức
.629 .062 .573 10.089 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng Phương trình hồi quy (chuẩn hóa) rút ra được:
SHL = 0.573* HATC + ei
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết mô hình (2)
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.3 Biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa mô hình (2) (Nguồn Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 020)
Từ biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = 8.57*10-16 ≅ 0 và độ lệch chuẩn = 0.988 ≅ 1: phân phối phần dƣ có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ.
Kiểm định đa cộng tuyến
Theo kết quả thì giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên hiện tƣợng đa cộng tuyến của các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Kiểm định tính độc lập của sai số
Hệ số Durbin–Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm các giải định hồi quy vì giá trị Durbin–Watson = 1.321 (1< 1.321 < 4). Ta chấp nhận giải thuyết không có sự tuơng quan chuỗi bậc nhất
trong mô hình. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết luận nghiên cứu.