CHƯƠNG 2. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG CỦA NGÂN HÀNG TMCP QUỐC DÂN – CHI NHÁNH HUẾ
2.3. Kết quả nghiên cứu
2.3.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
2.3.5.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc Bảng 2.12: Phân tích tương quan Pearson
HAILONG HUUHINH TINCAY DAMBAO DAPUNG DONGCAM Tương
quan Pearson
1,000 0,572 0,482 0,596 0,612 0,659
Sig.(2-
tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
N 120 120 120 120 120 120
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5, và 1 nhân tốxấp xỉ 0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“sự hài lòng”.
2.3.6.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tốmới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến sựhài lòng của khách hàng.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “sự hài lòng”
(HAILONG) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến:“yếu tốhữu hình”(HUUHINH), “Sựtin cậy” (TINCAY), “Sự đảm bảo”
(DAMBAO), “Sự đáp ứng” (DAPUNG), “Sự đồng cảm”(DONGCAM) với các hệsố Bê-ta tương ứng lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5.
Mô hình hồi quyđược xây dựng như sau:
HAILONG= β0 + β1HUUHINH + β2TINCAY + β3DAMBAO + β4DAPUNG + β5DONGCAM + ei
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụcủa Ngân hàng Quốc Dân - CN 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 trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:
Bảng 2.13: Hệ số phân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Sig. VIF
B Độ lệch chuẩn Beta
Hằng số 0,185 0,313 0,592 0,555
HUUHINH 0,236 0,081 0,209 2,903 0,004 1,580
TINCAY -0,106 0,087 -0,097 -1.218 0,226 1,945
DAMBAO 0,243 0,081 0,215 3,010 0,003 1,562
DAPUNG 0,294 0,067 0,321 4,376 0,000 1,641
DONGCAM 0,352 0,080 0,348 4,401 0,000 1,903
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2018) Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“yếu tố hữu hình”, “sự đảm bảo”, “sự đáp ứng”, “sự đồng cảm” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêngđối với biến độc lập“sự tin cậy” có giá trị Sig. là 0,226 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy.
Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig. là 0,555 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
HAILONG = 0,209HUUHINH + 0,215DAMBAO + 0,321DAPUNG + 0,348DONGCAM + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là “yếu tố hữu hình”, “sự đảm bảo”, “sự đáp ứng”, “sự đồng cảm” ảnh hưởng đến “sự hài lòng” của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của Ngân hàng Quốc Dân – Chi nhánh Huế.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta nhưsau:
Hệsố β1 = 0,209có nghĩa là khi biến“Yếu tốhữu hình”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,209 đơn vị.
Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệ số β3 = 0,215 có nghĩa là khi biến “Sự đảm bảo” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,215 đơn vị. Hệ số β4 = 0,321 có nghĩa là khi biến
“Sự đáp ứng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng”
biến động cùng chiều 0,321đơn vị. Hệ số β5 = 0,348 có nghĩa là khi biến “Sự đồng cảm”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Sự hài lòng” biến động
Trường Đại học Kinh tế Huế
chất lượng dịch vụ của Ngân hàng sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy Ngân hàng Quốc Dân - CN Huếcần có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận.
2.3.6.4.Đánh giá độphù hợp của mô hình
Bảng 2.14: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin – Watson
1 0,791 0,626 0,610 0,33352 1,853
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2018) Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,610 tức là: độ phù hợp của mô hình là 61,0%.Hay nói cách khác, 61,0% độ biến thiên của biến phụthuộc“sự hài lòng”được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,610 khá là cao ( >
50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.3.6.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Bảng 2.15: Kiểm định ANOVA ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 21,260 5 4,252 38,226 0,000
Residual 12,681 114 0,111
Total 33,941 119
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2018) Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giảthiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sựthayđổi của biến phụthuộc “sự hài lòng”.