6. Kết cấu của luận văn
4.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội
Để phân tích tác động của các biến số độc lập đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ E-Partner, phép hồi quy bội đã được sử dụng. Vì mục tiêu xác định tầm quan trọng tương đối giữa các biến số nên hệ số tự do bị loại ra khỏi mô hình [4]. Để kiểm định sự độc lập giữa các biến, các hệ số Tolerance và VIF cũng được sử dụng. Sự phù hợp của mô hình được chỉ ra bởi giá trị thống kê F và mức ý nghĩa tương ứng của nó. Các giá trị của các biến quan sát ở mỗi nhân tố được tính tổng để hình thành các biến tương ứng dùng trong mô hình hồi quy bội.
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ hài lòng của khách hàng có dạng như sau:
SAT=βo+ β1*INF+β2*SERF +β3*TAN +β4*PRO+ β5*EMP+β6*MON +β7*CON +β8*RES
Trong đó:
- SAT là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ thẻ E-Partner
- βo,β1,β2, β3,β4,β5,β6, β7,β8là các hệ số hồi quy
- INF; SERF; TAN; PRO; EMP; MON; CON; RES: là các biến độc lập theo thứ tự: Bảo mật thông tin; Phí dịch vụ; Phương tiện hữu hình; Khuyến mãi; Sự cảm thông; Tiền trong máy; Tính thuận tiện; Sự đáp ứng.
Việc kiểm định mô hình lý thuyết với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định của chương trình và các biến trong khối sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc [12].
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.364 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.340 (Phụ lục 5), nghĩa là mô hình chỉ giải thích được 36.40% thực tế. Việc tác giả
quan tâm đến R2 vì nó thường được sử dụng như một thước đo sự phù hợp của mô
hình tuyến tính, còn R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù
hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Đối với dữ liệu chéo thì R2 điều chỉnh
từ 0,20 - 0,40 là chấp nhận được; từ 0,40 – 0,60 là tốt; từ 0,6 0 - 0,80 là rất tốt; trên 0,80 là hiếm khi xảy ra [6]. Mặt khác, để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội với tập dữ liệu thì giá trị của đại lượng F = 15.279 và mức ý nghĩa của quan sát (Sig.) là 0.00 đủ để bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0. Như vậy, có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tập dữ liệu [12].
Bảng 4.5. Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Model Summaryb
Model R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .603a .364 .340 .81255853 1.743
a. Predictors: (Constant), Hieu qua phuc vu, Tinh thuan tien, Tien trong may ATM, Su cam thong, Khuyen mai, Do huu hinh, Phi dich vu, Bao mat thong tin
b. Dependent Variable: Su hai long
ANOVAb
Model Tổng bình phương df
Bình phương
trung bình Kiểm định F Giá trị Sig.
1 Hồi quy 80.706 8 10.088 15.279 .000a
Phần dư 141.294 214 .660
Tổng 222.000 222
a. Predictors: (Constant), Hieu qua phuc vu, Tinh thuan tien, Tien trong may ATM, Su cam thong, Khuyen mai, Do huu hinh, Phi dich vu, Bao mat thong tin
b. Dependent Variable: Su hai long
Hệ số Durbin-Watson = 1.743 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Bảng 4.8 dưới đây cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance inflation factor) của 8 nhân tố đều < 10 [12] ở mức có ý nghĩa Sig = 0, nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố độc lập trong mô hình.
Bảng 4.6. Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình
Coefficientsa
Model
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa của t (Sig.)
Chuẩn đoán hiện tượng cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai
1 Hằng số hồi quy -6.532E-17 .054 .000 1.000
Bao mat thong
tin .098 .055 .098 1.792 .074 1.000 1.000 Phi dich vu .337 .055 .337 6.188 .000 1.000 1.000 Phuong tien huu hinh .215 .055 .215 3.941 .000 1.000 1.000 Khuyen mai .067 .055 .067 1.221 .223 1.000 1.000 Su cam thong .306 .055 .306 5.619 .000 1.000 1.000
Tien trong may
ATM .088 .055 .088 1.612 .108 1.000 1.000
Tinh thuan tien .127 .055 .127 2.333 .021 1.000 1.000
Su dap ung .268 .055 .268 4.909 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Su hai long
Qua bảng 4.6 có thể thấy rằng các hệ số hồi quy đều mang dấu dương. Điều này thể hiện các nhân tố trong mô hình hồi quy đã nêu trên ảnh hưởng tỉ lệ thuận đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ E-Partner tại Vietinbank Khánh Hòa. Hệ số Beta (chuẩn hóa) dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố tác động vào sự thỏa mãn của khách hàng. Hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó tác động đến sự thỏa mãn càng cao.
còn lại đều có mối quan hệ tuyến tính với sự thỏa mãn của khách hàng với ý nghĩa thống kê p<10%. Do đó, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H3, H5, H7, H8 đều được chấp nhận với mức ý nghĩa nghiên cứu chọn là 10%.
Giả thuyết H4 (Sự phù hợp về các chương trình khuyến mãi của Ngân hàng có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng) có p = 22.3% (>10%) (Bảng 4.6) trên lý thuyết là loại bỏ giải thuyết này. Thực tế sau hơn 10 năm kể từ khi dịch vụ thẻ ghi nợ nội địa được giới thiệu tại thị trường Việt Nam, hầu hết khách hàng của các NHTM đều quen với việc sử dụng thẻ. Do đó, các chương trình khuyến mãi được hầu hết các NHTM trong nước và chi nhánh Ngân hàng nước ngoài đưa ra nhằm khuyến kích khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ trong thời gian đầu đến nay đã không còn hấp dẫn khách hàng nữa vì họ đã nhận thấy nhiều tiện ích từ việc sử dụng thẻ và dịch vụ thẻ mang lại. Vì thế việc loại bỏ giả thuyết H4 là chấp nhận được.
Giả thuyết H6 (Tiền trong máy ATM có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng) với p=10.8% (>10%) (bảng 4.6) nên phải loại bỏ giả thuyết này. Hiện nay vấn đề máy ATM có luôn đủ tiền khi khách hàng có nhu cầu thực hiện giao dịch rút tiền hay không đang được dư luận rất quan tâm. Thời gian gần đây như báo chí đã đưa tin hàng loạt trạm ATM của các NHTM trên địa bàn TP.HCM luôn ở tình trạng không có tiền khi khách hàng giao dịch. Với phương châm hướng tập trung chiếm lĩnh thị phần dịch vụ thẻ ghi nợ nội địa, Vietinbank rất chú trọng đến việc nâng cao chất lượng dịch vụ thẻ trong đó có tiêu chí các Chi nhánh của Vietinbank không được để xảy ra tình trạng máy ATM hết tiền. Khi lượng tồn quỹ trong máy ATM dưới mức quy định, hệ thống quản lý ATM của Vietinbank sẽ tự động gởi tin nhắn vào điện thoại của cán bộ phụ trách và Ban lãnh đạo để có kế hoạch tiếp quỹ kịp thời cho máy. Vì vậy, với tính đặc thù của hệ thống quản lý máy ATM Vietinbank, việc loại bỏ giải thuyết H6 là chấp nhận được.
Tóm lại, 8 khái niệm độc lập và được giả định là các nhân tố tác động vào sự hài lòng của khách hàng (khái niệm phụ thuộc), thông qua kết quả kiểm định mô hình lý thuyết mà cụ thể là kết quả hồi quy tuyến tính bội đã được trình bày ở phần
trên và lý luận thực tiễn, tác giả loại bỏ hai giả thuyết H4 và H6 ra khỏi mô hình. Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết được minh họa qua hình 4.4 dưới đây:
Hình 4.2 Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết
Kết quả kiểm định cho thấy rằng các giả thuyết sau đây được chấp nhận:
Giả thuyết H1: Các yếu tố bảo mật thông tin có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H2: Sự phù hợp của mức phí dịch vụ khi sử dụng dịch vụ thẻ E- Partner có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng;
Giả thuyết H3: Các yếu tố của sự hữu hình có tác động dương đến sự thỏa mãn của khách hàng;
Giả thuyết H5: Các yếu tố của sự cảm thông có tác động dương đối với sự hài lòng của khách hàng;
Giả thuyết H7: Các yếu tố của sự thuận tiện khi khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng;
TÍNH THUẬN TIỆN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ THẺ E-PARTNER PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH SỰ CẢM THÔNG BẢO MẬT THÔNG TIN PHÍ DỊCH VỤ SỰ ĐÁP ỨNG
Giả thuyết H8: Các yếu tố của thể hiện Sự đáp ứng của Ngân hàng dành cho khách hàng có tác động dương đến sựsự hài lòng của khách hàng.
4.5. Mức độ quan trọng của các nhân tố tác động vào sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ E-Partner của Vietinbank Khánh Hòa