- Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính.
Phân tích hồi quy tuyến tính không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa (Trọng & Ngọc, 2008, 211).
Vì vậy, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể đạt độ tin cậy, phần này sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy bao gồm các giả định:
Phương sai của phần dư không đổi.
Các phần dư có phân phối chuẩn.
Không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương sai của phần dư không đổi.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mô hình hồi quy tuyến tính.
Hình 3.5: Đồ thị phân tán Scatterplot.
Đồ thị phân tán ở hình 3.5 cho ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định về phương sai không đổi của mô hình không bị vi phạm.
Các phần dư có phân phối chuẩn.
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do sau: Sử dụng mô hình không đúng, phương sai không đổi là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Do vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định (Trọng & Ngọc, 2008, 228). Trong nghiên cứu này ta sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
Hình 3.6: Biểu đồ tần số Histogram.
Nhìn vào hình ta thấy rằng một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 3.7: Biểu đồ P-P plot.
Nhìn vào hình 3.7 cho ta thấy rằng các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hiện tượng đa cộng tuyến.
Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng này là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R Square vẫn khá cao.
VIF < 2: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình.
2 ≤ VIF ≤ 10: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng đáng kể đến mô hình.
VIF > 10: Hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.7: Kiểm định đa cộng tuyến.
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardize d Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) -.776 .182 -4.297 .000 Dapung .138 .034 .176 3.998 .000 .754 1.327 Camthong .076 .034 .089 2.157 .034 .781 1.282 Dambao .114 .037 .131 3.059 .004 .658 1.523 Giaca .139 .040 .145 3.358 .001 .740 1.362 Tincay .117 .038 .129 3.026 .003 .680 1.471 1 Phuongtien .294 .037 .348 7.890 .000 .668 1.498
a. Dependent Variable: Hailong
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả). (Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả).
Nhìn vào cột VIF của bảng 3.8 ta thấy rằng tất cả các giá trị của hệ số phóng đại phương sai (VIF–Variance Inflation Factor) có giá trị gần bằng 1 (nhỏ hơn 10) chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Nguyên nhân hiện tượng này có thể là do các biến có ảnh hưởng không được đưa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến,…các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê Dubin–Watson có thể dùng để kiểm định tương quan này, nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị của Dubin–Watson sẽ gần bằng 2.
Bảng 3.8: Kiểm định Dubin – Watson.
Model Summaryb Change Statistics Mode l R R Square Adjuste d R Square Std. Error of the Estimate R Square F Chang df1 df2 Sig. F Chang Durbin- Watson 1 .813a .665 .657 .35209 .665 69.841 6 266 .000 1.831
a. Predictors: (Constant), Tincay, Phuongtien, Dapung, Camthong, Dambao, Giaca, b. Dependent Variable: Hailong
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả).
Theo như kết quả bảng 3.9 ta thấy giá trị của Dubin–Watson bằng 1.831 xấp xỉ gần bằng 2, nghĩa là có thể chấp nhận giả định không có tương quan giữa các phần dư.
- Phân tích hồi quy tuyến tính.
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện với 6 biến độc lập là: Độ tin cậy, phương tiện hữu hình, tính đáp ứng, sự cảm thông, sự đảm bảo, giá cả.
Mô hình hồi quy tuyến tính có dạng:
HL=β0+β1*DTC+β2*PT+β3*DU+β4*CT+β5*DB+β6*GC
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, các biến được đưa vào mô hình theo phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2.
Bảng 3.9: Bảng Model Summary và ANOVA.
Model Summaryb Change Statistics Mode l R R Square Adjuste d R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin- Watson 1 .813a .665 .657 .35209 .665 69.841 6 266 .000 1.831
a. Predictors: (Constant), Tincay, Phuongtien, Dapung, Camthong, Dambao, Giaca, b. Dependent Variable: Hailong
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả).
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 68.829 6 6.706 69.841 .000a
Residual 32.767 266 .133
1
Total 101.617 274
a. Predictors: (Constant), Tincay, Phuongtien, Dapung, Camthong, Dambao, Giaca b. Dependent Variable: Hailong
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả).
Bảng 3.10: Kết quả hồi quy bội sử dụng phương pháp Enter. Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardize d Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) -.776 .182 -4.297 .000 Dapung .138 .034 .176 3.998 .000 .754 1.327 Camthong .076 .034 .089 2.157 .034 .781 1.282 Dambao .114 .037 .131 3.059 .004 .658 1.523 Giaca .139 .040 .145 3.358 .001 .740 1.362 Tincay .117 .038 .129 3.026 .003 .680 1.471 1 Phuongtien .294 .037 .348 7.890 .000 .668 1.498
a. Dependent Variable: Hailong
Hệ số xác định hiệu chỉnh Adjusted R-Square là 0.657, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 65.7%, mô hình có mức độ giải thích khá tốt, điều này còn cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ, cả 6 nhân tố trong mô hình đã góp phần giải thích 65.7% sự khác biệt của mức độ hài lòng của khách hàng doanh nghiệp đối với ngân hàng.
So sánh 2 giá trị R2 và R2 điều chỉnh ta thấy: R2 điều chỉnh là 0.657 nhỏ hơn R2 là 0.665, dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Các hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình đều có giá trị Beta khác 0, thể hiện mức độ quan trọng của từng nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng đối với ngân hàng. Có thể chọn lọc thành hai nhóm sau.
Nhóm những giá trị Beta khác 0 có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p<0.05), kết quả có 6 nhân tố được ghi nhận lần lượt theo hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) là:
Độ tin cậy: β = .129
Phương tiện hữu hình: β = .348
Tính đáp ứng: β = .176
Sự cảm thông: β = .089
Sự đảm bảo: β = .131
Giá cả: β = .145
Những giá trị Beta khác 0 không có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p>0.05), không có yếu tố nào.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy, các hệ số β’ đều khác 0 và Sig.<0.05, chứng tỏ các nhân tố trên đều tham gia vào sự hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng. So sánh giá trị (độ lớn) của β’ ta thấy: Phương tiện hữu hình là vấn đề được khách hàng quan tâm nhất, tác động lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng có β’=0.348. Có nghĩa là mỗi một đơn vị (chuẩn hóa) thay đổi của phương tiện hữu hình thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng thay đổi 0.348 đơn vị, vượt trội hơn so với mức độ ảnh hưởng của các nhân tố khác: Độ tin cậy
(β’=0.131); Giá cả (β’=0.145). Từ kết quả trên, phương trình thể hiện sự hài lòng của khách hàng doanh nghiệp đối với ngân hàng Eximbank tại thành phố Nha Trang sau:
HL=0.348*PT+0.176*DU+0.145*GC+0.131*DB+0.129*DTC+0.089*CT Kết quả kiểm định giả thuyết thống kê.
Kết quả phân tích hồi quy giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra. “Phương tiện hữu hình” là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng Eximbank (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Phương tiện hữu hình” với “Mức độ hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là khi Ngân hàng gia tăng các cơ sở vật chất đầy đủ, các trang thiết bị và máy móc đầy đủ,… cho khách hàng thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng ngày càng tăng. Kết quả hồi quy có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0,348, điều đó đồng nghĩa khi gia tăng “Phương tiện hữu hình” lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ hài lòng của khách hàng tăng thêm 0,348 đơn vị lệch chuẩn, Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Sau yếu tố “Phương tiện hữu hình”, yếu tố “Tính đáp ứng” có mức độ ảnh hưởng lớn thứ hai đến sự hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng Eximbank tại Thành Phố Nha Trang. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số beta đã chuẩn hóa là 0,176 và có dấu dương; như vậy mối quan hệ giữa yếu tố “Tính đáp ứng” và “Mức độ hài lòng” cũng là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi khách hàng nhận biết được tính đáp ứng của ngân hàng Eximbank Nha Trang tốt hơn thông qua các đặc điểm như: Ngân hàng cung cấp dịch vụ nhanh chóng, sẵn sàng đáp ứng yêu cầu của bạn... thì mức độ hài lòng của khách hàng càng tăng. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Yếu tố có mức độ ảnh hưởng lớn thứ ba đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng Eximbank Nha Trang là “Giá cả” với hệ số beta đã chuẩn hóa của kết quả hồi quy là 0,145 và mang dấu dương. Như vậy, yếu tố “Giá cả” cũng có quan hệ tác động cùng chiều đến “Mức độ hài lòng” tại ngân hàng Eximbank Nha Trang. Điều đó cho thấy, khi các giá cả và các chi phí giao dịch hợp lý của ngân hàng sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng. Vậy giả thuyết H6 được chấp nhận.
Yếu tố tiếp theo có mức độ ảnh hưởng lớn đến sự hài lòng của khách hàng là “Sự đảm bảo” với hệ số beta đã chuẩn hóa là 0,131 và mang dấu dương. Như vậy giả thuyết H5 được chấp nhận và cho thấy yếu tố “Sự đảm bảo” tác động cùng chiều đến
“Mức độ hài lòng”. Điều này đồng nghĩa với việc khách hàng cảm nhận được sự an toàn trong các giao dịch vụ của ngân hàng Eximbank Nha Trang tốt hơn so với các ngân hàng khác thì mức độ hài lòng của họ càng tăng.
Theo mức độ ảnh hưởng, nhân tố kế tiếp ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là “Độ tin cậy”. Theo kết quả phân tích hồi quy, nhân tố này đều có hệ số beta chuẩn hóa là 0,129 và mang dấu dương. Như vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận. Điều này cho thấy ngân hàng thực hiện dịch vụ đúng thời gian và đúng thời điểm đã hứa với khách hàng… thì khách hàng càng cảm thấy hài lòng hơn.
Nhân tố tác động yếu nhất đến sự hài lòng của khách hàng là “Sự cảm thông”. Kết quả hồi quy có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0,089 và mang dấu dương cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Sự cảm thông” và “Mức độ hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi ngân hàng quan tâm tới nhu cầu của khách hàng, tạo sự thuận tiện…thì mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ ngân hàng càng tăng. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
Như vậy, các giả thuyết của phân tích hồi quy tuyến tính không bị vi phạm. Kết quả phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
H1: Yếu tố “Độ tin cậy” có tác động dương lên mức độ hài lòng của khách hàng. H2: Yếu tố “Phương tiện hữu hình” có tác động dương lên mức độ hài lòng của khách hàng.
H3: Yếu tố “Tính đáp ứng” có tác động dương lên mức độ hài lòng của khách hàng. H4: Yếu tố “Sự cảm thông” có tác động dương lên mức độ hài lòng của khách hàng. H5: Yếu tố “Sự đảm bảo” có tác động dương lên mức độ hài lòng của khách hàng. H6: Yếu tố “Giá cả” có tác động dương lên mức độ hài lòng của khách hàng.
Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết được thể hiện tại hình 3.6.
Hình 3.8: Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết.
3.5.3Đánh giá của khách hàng về dịch vụ của ngân hàng Eximbank Nha Trang. Bảng 3.11: Mức độ hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng Eximbank.
Ký hiệu Biến quan sát Trung
bình
Độ lệch chuẩn ĐỘ TIN CẬY
DTC01 NH thuc hien dich vu dung ngay lan dau 3.414 .7706
DTC02 NH cung cap dich vu tai thoi diem da hua. 3.392 .7959
DTC04 He thong ATM luon hoat dong tot. 3.447 .7496
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH
PT01 NH co co so vat chat day du. 2.970 .9699
PT02 NH co trang thiet bi va may moc hien dai. 2.843 .9783
PT03 Nhan vien NH rat chuyen nghiep. 3.389 .6600
PT04 NH sap xep cac quay giao dich khoa hoc 3.301 .7829
PT05 NH co bai dau xe rong thuan tien. 3.254 .7787
TÍNH ĐÁP ỨNG
DU01 Nhan vien NH biet chinh xác khi nao dich vu duoc thuc hien. 3.338 .9770 DU02 Nhan vien NH cung cap cho ban dich vu nhanh chong. 3.134 .9552 DU03 Nhan vien NH luon san sang dap ung yeu cau cua ban. 3.032 1.008
Độ tin cậy Phương tiện hữu hình
Tính đáp ứng Sự cảm thông Sự đảm bảo Giá cả Sự hài lòng 0.129 0.348 0.176 0.089 0.131 0.145
Kết quả phân tích cho thấy các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ của Eximbank Nha Trang chưa phải là cao. Chúng được thể hiện thông qua giá trị trung bình của các yếu tố khảo sát từ mức 2,907 đến 4,371, tức là vừa trên mức không đồng ý đến vừa trên mức đồng ý. Điều này cho thấy vẫn còn một khoảng cách kỳ vọng của khách hàng không được đáp ứng.
3.5.3.1 Nhân tố “Phương tiện hữu hình”.
Căn cứ vào kết quả hồi quy và thống kê mô tả phần trên, các nhóm biến có ảnh hưởng nhất định đến sự hài lòng của khách hàng đối với Eximbank Nha Trang. Theo kết quả phân tích hồi quy, nhân tố “Phương tiện hữu hình” là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng (hệ số hồi quy 0,348). Điều này có nghĩa là ngân hàng có cơ sở vật chất và trang thiết bị tố sẽ đóng vai trò quan trọng trong mức độ hài