5/ Kết cấu đề tài
3.3.3.3/ Phân tích tương quan và hồi quy
Dữ liệu dùng trong phân tích hồi quy tương quan được người nghiên cứu lựa chọn là dữ liệu chuẩn hóa (được xuất ra từ phần mềm SPSS sau quá trình phân tích nhân tố khám phá). Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, bước đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Kết quả của phần phân tích này dù không xác định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhưng nó đóng vai trò làm cơ sở cho phân tích hồi qui. Các biến biến phụ thuộc và biến độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan còn làm cơ sở để dò tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi qui tuyến tính: các biến độc lập có tương quan cao với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.9: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc FAC1-1 FAC2-1 FAC3-1 FAC4-1 FAC1-2
FAC1-1 1 0,173** 0,235** -0,23 0,185**
FAC2-1 1 0,190** 0,150* 0,353**
FAC3-1 1 0,219** 0,461**
FAC4-1 1 0,586**
FAC1-2 1
Ghi chú: FAC1-1: Thái độ phục vụ của nhân viên. FAC2-1: Chính sách tín dụng.
FAC3-1: Phương tiện hữu hình. FAC4-1: Đáp ứng đúng mục đích.
FAC1-2: Hài lòng về chất lượng dịch vụ.
**:Hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức độ 1%. *: Hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức độ 5%.
Qua bảng hệ số tương quan trên chúng ta nhận thấy các hệ số tương quan đều có giá trị thấp (không cao hơn 70%) nên có thể kết luận hoàn toàn không có dấu hiệu đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, dữ liệu hoàn toàn phù hợp cho phân tích hồi quy. Đặc biệt, các hệ số tương quan giữa mỗi biến độc lập (FAC1-1; FAC2-1; FAC3-1; FAC4-1) với biến phụ thuộc (FAC1-2) có giá trị lớn hơn hẳn các giá trị khác và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy có sự tương quan giữa mỗi biến độc lập với biến phụ thuộc.
Bảng 3.10: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình Hệ số Sai số chuẩn t Sig.
Constant 3.384E-17 .044 .000 1.000
Thái độ phục vụ của nhân viên FAC1-1 .092 .046 1.993 .047
Chính sách tín dụng FAC2-1 .208 .046 4.520 .000
Phương tiện hữu hình FAC3-1 .291 .047 6.164 .000
Đáp ứng đúng mục đích FAC4-1 .493 .046 10.729 .000
Trích từ phụ lục 6
Qua hệ số hồi quy cho thấy mỗi biến độc lập có cường độ tác động khác nhau lên biến phụ thuộc (FAC2-1), cụ thể (sắp theo thứ tự giảm dần về cường độ tác động): Đáp ứng đúng mục đích FAC4-1, Phương tiện hữu hình FAC3-1, Chính sách tín dụng FAC2-1, Thái độ phục vụ của nhân viên FAC1-1.
Kết quả hồi quy trên có hệ số R2 bằng 50% (phụ lục 6), cho thấy mô hình có khả năng giải thích được 50% sự biến thiên của biến phụ thuộc (hài lòng về chất lượng dịch vụ) bằng những biến độc lập có trong mô hình nghiên cứu (thái độ phục vụ của nhân viên, chính sách tín dụng, phương tiện hữu hình, đáp ứng đúng mục đích).