CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3 Phân tích thực nghiệm
4.3.3 Mô hình nghiên cứu chính thức sau khi đánh giá thang đo
4.3.3.1 Kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi được đánh giá độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá EFA như đã trình bày trong Hình 4.1 và các giả thuyết nghiên
Sự tin cậy
Giá cả Sự đáp ứng
Sự đồng cảm Sự hài lòng của
khách hàng
Phương tiện hữu hình
Năng lực phục vụ
H1 H2 H3 H4 H5
H6
cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào một lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình SPSS. Phương pháp hồi quy đa biến nhằm xác định được vai trò quan trọng của từng nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân (sự tin cậy, sự đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phượng tiện hữu hình, giá). Tuy nhiên, điều kiện cần để phân tích hồi quy là giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải tương quan với nhau. Kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu các biến độc lập cũng có tương quan chặt với nhau thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
4.3.3.2 Phân tích tương quan
Bảng 4.17: Kết quả phân tích tương quan Pearson 1 Correlations
HL DU TC G NL PTHH DC
HL Pearson Correlation
1 .655** .570** .498** .524** .381** .417**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 235 235 235 235 235 235 235
DU Pearson Correlation
.655** 1 .367** .346** .367** .208** .326**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .001 .000
N 235 235 235 235 235 235 235
TC Pearson Correlation
.570** .367** 1 .263** .293** .201** .265**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .002 .000
N 235 235 235 235 235 235 235
G Pearson Correlation
.498** .346** .263** 1 .256** .173** .105
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .008 .110
N 235 235 235 235 235 235 235
NL Pearson Correlation
.524** .367** .293** .256** 1 .387** .391**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 235 235 235 235 235 235 235
PTHH Pearson Correlation
.381** .208** .201** .173** .387** 1 .241**
Sig. (2-tailed) .000 .001 .002 .008 .000 .000
N 235 235 235 235 235 235 235
DC Pearson Correlation
.417** .326** .265** .105 .391** .241** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .110 .000 .000
N 235 235 235 235 235 235 235
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
Xem xét ma trận tương quan trên bảng 4.17 cho ta thấy, không có nhân tố nào bị loại bỏ vì các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê khi sig <0.05, Như vậy tất cả các biến độc lập (TC: sự tin cậy, DU: sự đáp ứng, DC: sự đồng cảm, NL:
Năng lực phục vụ, PTHH: Phương tiện hữu hình, G: giá cả) đều có quan hệ tương quan tuyến tính chặt chẽ với biến phụ thuộc (HL: sự hài lòng).
Cụ thể như sau: mối tương quan giữa HL và DU là r = 0.655, mối tương quan giữa HL và TC là r = 0.570, mối tương quan giữa HL và G là r = 0.498, mối tương quan giữa HL và NL là r = 0.524, mối tương quan giữa HL và PTHH là r = 0.381, mối tương quan giữa HL và DC là r = 0.417
Như vậy, việc phân tích hồi quy giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng khá lớn nên cũng cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
4.3.3.3 Phân tích hồi quy đa biến
Phương trình hồi quy đa biến được thực hiện phân tích với 6 biến độc lập bao gồm (1) Sự tin cậy(TC); (2) Sự đáp ứng (DU); (3) Sự đồng cảm (DC); (4) Năng lực phục vụ (NL); (5) Phương tiện hữu hình (PTHH), (6) Gía (G) và 1 biến phụ thuộc là Sự hài lòng (HL).
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.18: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .826a .682 .673 .31408 2.008
a. Predictors: (Constant), DC, G, PTHH, TC, DU, NL b. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
Dựa vào bảng 4.18 cho ta kết quả R2 hiệu chỉnh là 0. 673. Điều này cho thấy 67.3% sự biến thiên của mức độ hài lòng của khách hàng được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập. Điều này chứng tỏ mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Kiểm định Durbin-Watson có giá trị là 2.008 gần bằng 2, chứng tỏ không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 233). Không có sự tương quan chuỗi bậc nhất chứng tỏ dữ liệu thu thập là tốt. Bên cạnh đó, để kiểm định xem có thể suy
diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Giả thuyết Ho: pi = p2 = p3 = p4 = p5= p6= 0. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F được sử dụng trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính sau:
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 48.126 6 8.021 81.313 .000b
Residual 22.491 228 .099
Total 70.617 234
a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), DC, G, PTHH, TC, DU, NL
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trên bảng 4.19 cho thấy giá trị kiểm định F = 81.313 có ý nhĩa thống kê (Sig = 0.000 <0.05). Nghĩa là giả thuyết H0: tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ. Vì thế mô hình hồi quy trong trường hợp tất cả các biến thu được từ EFA được đưa vào mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.20: Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình hồi quy Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.281 .184 -1.528 .128
G .147 .026 .228 5.583 .000 .838 1.194
TC .256 .038 .279 6.702 .000 .806 1.241
PTHH .110 .037 .122 2.981 .003 .831 1.203
NL .133 .037 .164 3.648 .000 .692 1.444
DU .293 .037 .352 7.996 .000 .721 1.386
DC .073 .028 .111 2.635 .009 .787 1.270
a. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp đưa vào một lượt (Enter) trong Bảng 4.20 cũng cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình với các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến lớn nhất bằng 1.444 (nhỏ hơn 10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252).
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu ban đầu có 6 giả thuyết cần kiểm định là H1, H2, H3, H4, H5, H6. Cả 6 giả thuyết này đưa ra có mối quan hệ cùng thuận chiều giữa các nhóm nhân tố với mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐTtại Agribank chi nhánh Vũng Tàu. Tuy nhiên sau khi phân tích hồi quy đa biến, dựa vào giá trị sig trong bảng 4-13 với độ tin cậy 95% thì ta có 6 giả thuyết đạt yêu cầu.
Xét yếu tố TC (Sự tin cậy): giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0,279 tại mức ý nghĩa sig = 0.000<0.005, cho biết rằng tác động của yếu tố này đến mức độ hài lòng của khách hàng có ý nghĩa về mặt thồng kê.
Yếu tố DU (Sự đáp ứng): giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0,352 tại mức ý nghĩa sig = 0.000<0.005, cho biết rằng tác động của yếu tố này đến mức độ hài lòng của khách hàng có ý nghĩa về mặt thồng kê
Yếu tố DC (Sự đồng cảm): giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0,111 tại mức ý nghĩa sig = 0.000<0.005, cho biết rằng tác động của yếu tố này đến mức độ hài lòng của khách hàng có ý nghĩa về mặt thồng kê
Yếu tố NL (Năng lực phục vụ): giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.164 tại mức ý nghĩa sig = 0.000<0.005, cho biết rằng tác động của yếu tố này đến mức độ hài lòng của khách hàng có ý nghĩa về mặt thồng kê
Yếu tố PTHH (Phương tiện hữu hình): giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta
= 0,122 tại mức ý nghĩa sig = 0.000<0.005, cho biết rằng tác động của yếu tố này đến mức độ hài lòng của khách hàng có ý nghĩa về mặt thồng kê
Yếu tố G (Giá cả): giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.228 tại mức ý nghĩa sig = 0.000<0.005, cho biết rằng tác động của yếu tố này đến mức độ hài lòng của khách hàng có ý nghĩa về mặt thồng kê.
Bảng 4.21: Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết Giả
thuyết Nội dung Kết quả kiểm
định H1 STC được KH đánh giá tăng/giảm thì mức độ hài
lòng của KH khi sử dụng DV NHĐT tăng/giảm Chấp nhận H1
H2 SĐU được KH đánh giá tăng/giảm thì mức độ hài
lòng của KH khi sử dụng DV NHĐT tăng/giảm Chấp nhận H2
H3 SĐC được KH đánh giá tăng/giảm thì mức độ hài
lòng của KH khi sử dụng DV NHĐT tăng/giảm Chấp nhận H3
H4 NLPV được KH đánh giá tăng/giảm thì mức độ hài
lòng của KH khi sử dụng DV NHĐT tăng/giảm Chấp nhận H4
H5 PTHH được KH đánh giá tăng/giảm thì mức độ hài
lòng của KH khi sử dụng DV NHĐT tăng/giảm Chấp nhận H5
H6 Giá được KH đánh giá thấp/cao thì mức độ hài lòng
của KH khi sử dụng DV NHĐT tăng/giảm Chấp nhận H6
Vậy mô hình hồi quy của các biến có hệ số chuẩn hóa như sau:
Y= 0.279X1 + 0.352X2+ 0.111X3 + 0.164X4 + 0.122X5+ 0.228X6 Trong đó:
Trong đó: Y: mức độ hài lòng của khách hàng (HL), X1: Sự tin cậy (TC), X2:
Sự đáp ứng (DU), X3: Sự đồng cảm (DC), X4: Năng lực phục vụ (NL), X5:
Phương tiện hữu hình (PTHH), X6: Giá cả (G)