2.4.5.1. Định nghĩa
Phân tích hồi quSy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
2.4.5.2. Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy có dạng:
Yi = B0+ B1 X1i+ B2 X2i+…+ Bn Xni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính
- Giả thiết 2: Phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư.
- Giả thiết 3: Không có sự tương quan giữa các phần dư.
- Giả thiết 4: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. - Giả thiết 5: Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư.
2.4.5.3. Xây dựng mô hình hồi quy
Các bước xây dựng mô hình:
Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ
giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Thông qua hệ số R2ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết Ho: B1 = B2 = Bn = 0
Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bước 4: Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa thêm vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được.
Bước 5: Lựa chọn biến cho mô hình
Đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc):
- Mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn
với tổng thể.
- Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước
lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.
- Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn mô hình ít biến. Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên. Các thủ tục chọn biến trên SPSS:
Phương pháp đưa vào dần, phương pháp loại trừ dần, phương pháp từng bước (là sự
kết hợp của hai phương pháp loại trừ dần và đưa vào dần).
Bước 6: Dò tìm sự vi phạm các giả các giả thiết (đã nêu ở trên bằng các xử lý của SPSS). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ngoài ra, sử dụng phân tích chi bình phương một mẫu để tìm ra quy luật phân phối của mẫu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha.
Dữ liệu được nhập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 16.
2.4.6. Phân tích ANOVA
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng
trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa
biến phụ thuộc là sự hài lòng chung. Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm
với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%.
Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính
bằng nhau của các phương sai nhóm. Bên cạnh đó, để đảm bảo các kết luận rút ra trong
nghiên cứu này, phép kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis cũng được tiến hành nếu
giả định tổng thể có phân phối chuẩn không được đáp ứng trong phân tích ANOVA. Như vậy trong chương 2, tác giả đã xây dựng đượ tiến trình nghiên cứu và
phương pháp nghiên cứu bằng cách sử dụng phần mềm SPSS 16.0 và phương pháp phân
tích các yếu tố thành phần. Đây là cơ sở để tác giả tiếp tục nghiên cứu và trình bày kết
quả điều tra trong Chương 3 là chương quan trọng nhất của luận văn.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Giới thiệu về Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung Bộ3.1.1. Quá trình hình thành và phát triển. 3.1.1. Quá trình hình thành và phát triển.
Công ty Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam nay là Tổng Công ty
Cổ phần Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIC) là đơn vị thành viên của Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), tiền thân là Liên doanh Bảo hiểm Việt Úc – Liên doanh giữa BIDV và Tập đoàn Bảo hiểm QBE
(Úc) - được cấp phép và hoạt động tại thị trường bảo hiểm Việt Nam từ năm 1999. Năm
2005, nhận thấy tiềm năng phát triển của thị trường bảo hiểm phi nhân thọ, cùng với định hướng chuyển đổi sang mô hình Tập đoàn tài chính BIDV với hai lĩnh vực kinh doanh
trụ cột là Ngân hàng và Bảo hiểm, BIDV đã mua lại toàn bộ phần vốn góp của QBE
trong liên doanh và thành lập Công ty Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Đây là sự kiện nổi bật trong năm 2005 của thị trường bảo hiểm khi lần đầu tiên một doanh nghiệp Việt Nam mua lại phần vốn góp của doanh nghiệp nước ngoài. Ngày 01/10/2010, BIC hoàn tất quá trình cổ phần hóa, nâng vốn điều lệ lên 660 tỷ và chính thức chuyển đổi thành Tổng Công ty Cổ phần Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển
Việt Nam.
Ngày 10 tháng 05 năm 2006 Bộ Tài chính đã cho phép Công ty Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và phát triển Việt Nam thành lập thêm 03 chi nhánh theo quyết định số 11/GPĐC1/KDBH, trong đó có Chi nhánh tại Nghệ An với tên gọi Công ty Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và phát triển, chi nhánh Nghệ An.
Ngày 01 tháng 10 năm 2010 Bộ Tài Chính đã cho phép Công ty Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam chuyển đổi mô hình sang Công ty Cổ phần theo
quyết định số 11/GPĐC7/KDBH. Sau khi hoàn tất quá trình cổ phần hóa Công ty Bảo
hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam đổi tên thành Tổng Công ty Cổ phần Bảo
hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam và Công ty Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư
và Phát triển, Chi nhánh Nghệ An được đổi tên thành Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc
Trung Bộ. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung Bộ là đơn vị thành viên hạch toán phụ thuộc
trong Tổng Công ty Cổ phần Bảo hiểm Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt nam với địa
bàn quản lý thuộc khu vực Bắc Trung Bộ từ Thanh Hóa đến Quảng Bình.
3.1.2. Các sản phẩm bảo hiểm cơ bản của BIC:
- Bảo hiểm con người 24/7
- Bảo hiểm trọn gói tai nạn và sức khoẻ cá nhân
- Bảo hiểm kết hợp con người
- Bảo hiểm khách du lịch quốc tế
+ Bảo hiểm xe cơ giới
- Bảo hiểm trách nhiệm dân sự đối với bên thứ ba
- Bảo hiểm TNDS của chủ xe đối với hàng hoá - Bảo hiểm vật chất xe ô tô
- Bảo hiểm tai nạn lái, phụ xe và người ngồi trên xe - Bảo hiểm vật chất xe máy
- Bảo hiểm cháy nổ xe máy
+ Bảo hiểm Hàng hải
- Bảo hiểm hàng hoá vận chuyển
- Bảo hiểm thân tàu thuỷ nội địa
- Bảo hiểm trách nhiệm dân sự chủ tàu thuỷ nội địa
+ Bảo hiểm tài sản kỹ thuật
- Bảo hiểm xây dựng lắp đặt
- Bảo hiểm tài sản
- Bảo hiểm máy móc thiết bị chủ thầu
- Bảo hiểm toàn diện nhà tư nhân + Và các sản phẩm bảo hiểm khác
3.2. Mẫu điều tra
Nhằm đánh giá những yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng
dịch vụ giám định bảo hiểm ô tô tại công ty, tác giả đã tiến hành phát phiếu khảo sát 220
khách hàng đã sử dụng dịch vụ. Số phiếu trả lời hợp lệ và được sử dụng làm dữ liệu phân
tích là 200 phiếu. Kết quả phân tích các số liệu thu được từ 200 khách hàng này được
trình bày cụ thể trong phần tiếp theo của luận văn.
Nhằm đưa ra những đánh giá sơ bộ về cơ cấu thành phần về giới tính, đối tượng khách hàng, nơi sinh sống của khách hàng, thu nhập, tác giả đã dựa vào số liệu thu được
từ phiếu điều tra và sử dụng tính năng phân tích tần suất trong phần mềm SPSS để tiến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
hành thống kê. Kết quả thu được như sau:
Nam Nữ Giới tính 86.5% 13.5% Tổ chức Cá nhân Đối tượng khách hàng 56% 44% Thành thị Nông thôn Khu vực sinh sống 80% 20%
Dưới 10 triệu Từ 10 đến 20 triệu Trên 20 triệu
Thu nhập trung
bình 20% 62% 18%
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra
Từ kết quả trên có thể thấy rằng, trong số khách hàng sử dụng dịch vụ thì tỷ lệ
Nam giới chiếm tỷ lệ rất cao, tới 86.5%, tỷ lệ Nữ giới chỉ ở mức thấp là 13.5%, đây là
một tỷ lệ chênh lệch lớn. Trong nhóm đối tượng khách hàng thì tỷ lệ khách hàng tổ chức
chiếm 56%, khách hàng cá nhân là 44%, như vậy đa phần khách hàng là các công ty, đơn
vị sử dụng ô tô trong công việc, còn khách hàng cá nhân sử dụng ô tô thì số lượng còn ít. Trong nhóm khu vực sinh sống thì tới 80% khách hàng đang ở khu vực thành thị, 20% ở
khu vực nông thôn, thành thị là nơi người dân có mức sống cao, kinh tế phát triển, vì vậy
tỷ lệ ô tô tại khu vực này chiếm tỷ lệ cao hơn nhiều khu vực nông thôn. Xét về cơ cấu
thu nhập, do người sử dụng ô tô thông thường là người có thu nhập ở mức khá cao, vì vậy tác giả đã chia làm ba nhóm thu nhập, với nhóm thu nhập dưới 10 triệu thì tỷ lệ là 20%, nhóm từ 10 triệu đến 20 triệu một tháng có tỷ lệ là 62%, nhóm có thu nhập trên 20 triệu là 18%. Như vậy tỷ lệ thu nhập từ 10 đến 20 triệu là chiếm tỷ lệ cao nhất.
3.3. Mô tả sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ giám định bồi thường
Để có được sự so sánh mức độ hài lòng giữa các nhóm đối tượng, tác giả sử dụng
kiểm định phương sai trung bình với các phương pháp kiểm định là Independent- sample T-Test, kiểm định ANOVA. Kết quả kiểm định được trình bày như sau.
Để so sánh sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng với dịch vụ tại công ty theo các nhóm đối tượng về giới tính, tác giả đã tiến hành phân tích Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai nhóm. Với giả thuyết ban đầu đưa ra là:
H0- Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về phương sai của hai nhóm giới tính
Nam và Nữ với mức độ hài lòng về dịch vụ của công ty.
Kết quả kiểm định như sau
Bảng 3.2 Sự khác biệt về nhóm giới tính Thống kê nhóm
Giới tính N
Giá trị trung
bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
Nam 173 3.60 .855 .065 HL1
Nữ 27 3.44 1.086 .209
Kiểm định trị trung bình
Levene's Test t-test
F Sig. t Df (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sig. (2- tailed)
Phương sai bằng nhau 2.734 0.1 0.821 198 0.413 HL1
Phương sai không bằng nhau 0.69 31.226 0.496
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra
Theo kết quả này thì trong kiểm định Levene thì hệ số Sig= 0.100>0.05 vì vậy mà
phương sai về mức độ hài lòng của hai nhóm giới tính là không có sự khác biệt. Vì vậy
giả thuyết H0 được chấp nhận với mức độ sai số là 5%.
Do sự phân chia nhóm khách hàng thành hai nhóm là khách hàng tổ chức và khách hàng cá nhân, vì vậy kiểm định Independent- sample T-Test sẽ vẫn được sử dụng
trong quá trình phân tích. Giả thuyết ban đầu đưa ra là:
H1: Không có sự khác biệt về phương sai giữa sự hài lòng về dịch vụ của công ty giữa hai nhóm đối tượng khách hàng.
Kết quả thu được như sau:
Bảng 3.3 Sự khác biệt về nhóm đối tượng khách hàng Thống kê nhóm
Đối tượng N
Điểm trung
bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
Tổ chức 112 3.55 .889 .084 HL1
Cá nhân 88 3.60 .891 .095
Kiểm định trung bình
Levene's Test t-test
F Sig. t df
Sig. (2- tailed)
Phương sai bằng nhau 0.005 0.943 -0.384 198 0.701 HL1 Phương sai không bằng
nhau
-0.384 186.737 0.701
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra
Trong phân tích này, kiểm định Levene cho ta kết quả hệ số Sig= 0.943>0.05 khá nhiều
vì vậy hoàn toàn có thể khẳng định rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa hai nhóm đối tượng khách hàng là khách hàng cá nhân và khách hàng tổ chức, giả thuyết H1 được chấp nhận với mức độ sai số là 5%.
3.3.3 Sự khác biệt giữa các nhóm khu vực sinh sống
Khu vực sinh sống của khách hàng được chia là 2 nhóm, và giả thuyết được nêu ra là: H2: Không có sự khác biệt về phương sai của mức độ hài lòng của khách hàng thuộc hai (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
nhóm khu vực sinh sống với chất lượng dịch vụ của công ty và kết quả kiểm định như
sau:
Bảng 3.4 Sự khác biệt về nhóm khu vực sinh sống Thống kê nhóm
Khu vực N
Điểm trung
bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
Thành Thị 160 3.58 .865 .068 HL1
Nông thôn 40 3.55 .986 .156
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra
Với hệ số Sig trong kiểm định Levene là Sig= 0.316> 0.05 vì vậy có thể kết luận
rằng giả thuyết H2 được chấp nhận, tức là không có sự khác biệt về mức độ hài lòng với
dịch vụ giám định bảo hiểm của công ty giữa hai nhóm khách hàng ở khu vực thành thị
và nông thôn.
3.3.4 Sự khác biệt giữa các mức thu nhập.
Kiểm định trung bình
Levene's Test t-test
F Sig. t Df Sig. (2-tailed)
Phương sai bằng nhau 1.01 0.316 0.199 198 0.843 HL
Với sự phân chia nhóm thu nhập ở 03 mức độ thì việc kiểm định phương sai phải sử
dụng phương pháp kiểm định ANOVA, kết quả thu được như sau:
Bảng 3.5 Sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập Mô tả HL1 Số lượng Điểm trung bình Điểm nhỏ nhất Điểm lớn nhất Duoi 10 trieu 40 3.55 1 5 Tu 10 den 20 trieu 124 3.56 1 5 Tren 20 trieu 36 3.67 2 5 Total 200 3.58 1 5
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra
Kết quả phân tích ở bảng Mô tả cho ta thấy những kết quả phân tích thống kê mô tả của các nhóm thu nhập và giá trị trung bình mức độ hài lòng của từng nhóm với dịch
vụ giám định bảo hiểm của công ty.
Ở bảng Kiểm định tính đồng nhất của phương sai có thể thấy rằng hệ số Levene= 1.316
và hệ số Sig= 0.271 cho ta thấy không có sự chênh lệch phương sai giữa mức độ hài lòng của các nhóm thu nhập, vì vậy kế quả trong phân tích phương sai là đảm bảo độ tin cậy. Ở bảng Phân tích phương sai kết quả thu được cho thấy rằng nếu chập nhận độ tin cậy
của phép kiểm định này là 20% thì có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức