Phân tích hồi quy đa biến nhằm chỉ ra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích đa biến là một hàm số biểu thị giá trị của biến phụ thuộc thông qua các biến độc lập.
Mô hình hồi quy cần được kiểm định thông qua các loại kiểm định sau:
Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng phần (β) dựa vào T- test: khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy có độ tin cậy ít nhất là 95% (Sig ≤ 0.05), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Đây cũng là cơ sở để kết luận các giả thuyết của nghiên cứu là chấp nhận (hay bác bỏ trong trường hợp tương quan không có ý nghĩa thống kê, sig > 0.05).
Mức độ giải thích của mô hình hồi quy thể hiện thông qua hệ số R2 và hệ số R2 điều chỉnh. Hệ số R2 biểu thị phần trăm giải thích cho biến phụ thuộc bởi biến độc lập, hệ số này nhận giá trị từ 0 đến 1. Hệ số này có giá trị càng gần 1 thì mức độ giải thích càng cao, dự báo càng có giá trị. Tuy nhiên, mô hình càng nhiều biến độc lập thì giá trị R2 càng cao dù biến đó không có ý nghĩa (Hair & cộng sự, 2006). Vì vậy sử dụng hệ số R2 điều chỉnh để kiểm tra mức độ giải thích của mô hình nghiên cứu.
Mức độ phù hợp của phương trình hồi quy được kiểm định nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình hồi quy được cho là phù hợp khi tồn tại ít nhất một hệ số hồi quy khác không. Kiểm định này được thực hiện thông qua phân tích phương sai (ANOVA) với giả thuyết H0: các hệ số hồi quy đều bằng không. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giả thuyết này bị bác bỏ và mô hình hồi quy được cho là phù hợp với độ tin cậy 95%.
Hệ số tương quan Pearson và hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập. Nếu các biến độc lập trong mô hình hồi quy có hệ số tương quan thấp (<0.6) và hệ số phóng đại phương sai VIF <1 thì mô hình hồi quy không có hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm cụ thể hóa cách thực hiện đề tài nghiên cứu để đạt được mục tiêu đề ra. Quy trình này bao gồm hai bước: (1) Nghiên cứu sơ bộ (phương pháp định tính) nhằm thiết lập bảng câu hỏi để bổ sung, khám phá và hiệu chỉnh một cách đầy đủ và có ý nghĩa các thuộc tính của các yếu tố cần đo và (2) Nghiên cứu định lượng với bảng câu hỏi soạn sẵn được thực hiện bằng việc thu thập thông tin thông qua phương pháp điều tra phỏng vấn những cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tai Ngân hàng Kiên Long - Kiên Giang với 40 câu hỏi xoay quanh 9 nhân tố trong mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Giới thiệu
Chương 3 đã trình bày cụ thể phương pháp nghiên cứu của đề tài. Trong chương này, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu, kết quả nghiên cứu bao gồm các bước: (1) Mô tả mẫu nghiên cứu, (2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Hệ số Cronbach Alpha, (3) Phân tích nhân tố khám phá EFA, (4) Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết, phân tích tương quan, phân tích hồi qui đa biến và phân tích phương sai.
4.2 Mô tả mẫu nghiên cứu
4.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu và tỷ lệ hồi đáp
Với sự giúp đỡ của các đồng nghiệp trong cùng cơ quan và với phương pháp chọn mẫu thuận tiện, 300 bảng khảo sát được thu thập từ khách hàng tại 17 chi nhánh và phòng giao dịch của Ngân hàng Kiên Long tỉnh Kiên Giang (chiếm 100% số điểm giao dịch trên địa bàn). Trong 300 bảng khảo sát, có 22 bảng không hợp lệ (chiếm 7,33% mẫu khảo sát thu thập được) do chưa hoàn tất các câu hỏi hoặc trả lời trùng lắp trong cùng một câu hỏi. Kết quả, có 278 mẫu khảo sát hợp lệ sử dụng cho nghiên cứu chính thức, chiếm 92,67% tổng số mẫu khảo sát thu thập được. Và với 278 mẫu khảo sát được dùng cho phân tích dữ liệu cũng đáng ứng được yêu cầu lớn hơn 200 mẫu như đã trình bày ở phần trên.
4.2.2 Mô tả thông tin mẫu 4.2.2.1 Giới tính 4.2.2.1 Giới tính
Bảng 4.1 Bảng phân bổ mẫu theo giới tính Giới tính
Diễn giải Số người Phần trăm
(%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Nam 121 43.5 43.5 43.5
Nữ 157 56.5 56.5 100.0
Giá trị
Total 278 100.0 100.0
Kết quả khảo sát ở bảng 4.1 cho thấy có 121 người nam (43.5%) và 157 người nữ (56.5%) tham gia trả lời bảng câu hỏi. Tỷ lệ nữ tham gia vào nghiên cứu này nhiều hơn nam nhưng không đáng kể.
4.2.2.2 Độ tuổi
Bảng 4.2 Bảng phân bổ mẫu theo độ tuổi Độ tuổi
Diễn giải Số người Phần trăm
(%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
<=30 106 38.1 38.1 38.1
>30 172 61.9 61.9 100.0
Giá trị
Total 278 100.0 100.0
Bảng phân bổ mẫu theo độ tuổi cho thấy có sự chênh lệch giữa hai nhóm tuổi. Nhóm trẻ tuổi (từ 30 tuổi trở xuống) chiếm 38,3% và một nhóm được xem là trung niên (lớn hơn 30 tuổi) chiếm 61,9% (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2.2.3 Thu nhập
Bảng 4.3 Bảng phân bổ mẫu theo thu nhập
Về thu nhập trung bình tháng: Có sự chênh lệch nhiều giữa hai nhóm thu nhập trung bình thấp (từ 5 triệu đồng trở xuống), chiếm 33,5%, trong khi nhóm có thu nhập trung bình cao (từ 5 triệu đồng trở lên ) chiếm tới 66,5% trong tổng mẫu điều tra.
4.2.2.4 Khu vực địa lý
Bảng 4.4 Bảng phân bổ mẫu theo khu vực địa lý Khu vực Diễn giải Số người Phần trăm (%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Khu vực Rạch Giá, Châu Thành 74 26.6 26.6 26.6
Khu vực Tân Hiệp 54 19.4 19.4 46.0
Khu vực An Biên, Vĩnh Thuận 24 8.6 8.6 54.7
Khu vự Hòn đất, Kiên Lương, Hà
Tiên 40 14.4 14.4 69.1
Khu vực Giồng Riềng, Gò Quao 38 13.7 13.7 82.7
Khu vực Phú Quốc 48 17.3 17.3 100.0
Giá trị
Total 278 100.0 100.0
Thu nhập Diễn giải Số người Phần trăm
(%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy <=5.000.000 93 33.5 33.5 33.5 >5.000.000 185 66.5 66.5 100.0 Giá trị Total 278 100.0 100.0
Về khu vực: Mẫu có độ phân tán tương đối đồng đều, trong đó khu vực Rạch Giá - Châu Thành chiếm tỷ trong cao nhất (26,6%), kế đến là khu vực huyện Tân Hiệp 19,4% và thấp nhất là khu vực An Biên – Vĩnh Thuận với tỷ lệ là 8,6% mẫu.
4.3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach Alpha được sử sụng để loại bỏ các biến rác. Việc tính toán độ tin cậy cho các thang đo bằng hệ số Alpha với thủ tục loại bỏ biến và các giá trị “missing” cũng bị loại bỏ trong quá trình phân tích cho phép chúng ta đánh giá được độ tốt của các thang đo bước đầu, cũng như đánh giá sự đóng góp của từng chỉ báo vào thang đo lường đó là có đáng kể hay không. Điều kiện đánh giá là Cronbach Alpha > 0,67. Mặc khác, theo Hair và cộng sự (1998, 111) thì Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực EFA. Factor Loading tối thiểu phải > 0,3 nhưng để thang đo đạt được ý nghĩa thực tiễn thì Factor Loading phải > 0,5.
4.3.1 Thang đo: Độ tin cậy (TC)
Bảng 4.5 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Đô tin cậy (TC)
Thành phần thang đo độ tin cậy gồm 5 biến quan sát từ biến TC1 đến TC5. Hệ số tin cậy Cronbach alpha = 0,829 là cao, cho thấy thang đo lường này tốt, có độ tin cậy cao.
7 Nuually và Burnstein,1994; Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến TC1 16.62 4.815 .633 .794 TC2 16.46 4.618 .653 .788 TC3 16.41 4.713 .648 .789 TC4 16.22 4.881 .604 .802 TC5 16.37 5.008 .595 .804
Cronbach's Alpha Số biến quan sát (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3.2 Thang đo: Độ đáp ứng (ĐƯ)
Bảng 4.6 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Độ đáp ứng (ĐƯ)
Độ tin cậy của thang đo yếu tố đô đáp ứng có hệ số Cronbach's Alpha = 0.784 nằm trong khoảng được chấp nhận. Các chỉ báo ĐƯ1, ĐƯ2, ĐƯ3, ĐƯ4, ĐƯ5, ĐƯ6 đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
4.3.3 Thang đo: Năng lực phục vụ (PV)
Bảng 4.7 Phân tích độ tin cậy cho thang đo năng lực phục vụ (PV) Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.810 5
Độ tin cậy của thang đo yếu tố Độ đáp ứng có hệ số Cronbach's Alpha = 0.810 là khá cao. Các chỉ báo PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.784 6
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến ĐƯ1 20.21 5.566 .557 .745 ĐƯ2 20.21 5.530 .611 .732 ĐƯ3 20.40 5.627 .570 .742 ĐƯ4 20.35 5.984 .463 .767 ĐƯ 5 20.14 5.604 .520 .754 ĐƯ6 20.41 5.976 .473 .765 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến PV1 16.48 3.946 .629 .759 PV2 16.48 4.098 .578 .775 PV3 16.39 3.912 .597 .769 PV4 16.49 3.932 .617 .763 PV5 16.29 4.054 .546 .785
4.3.4 Thang đo: Sự đồng cảm (ĐC)
Bảng 4.8 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Sự đồng cảm (ĐC) Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.835 4
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến
ĐC1 11.90 3.737 .608 .816
ĐC2 11.69 3.491 .690 .780
ĐC3 11.77 3.613 .700 .777
ĐC4 11.94 3.498 .665 .791
Độ tin cậy của thang đo yếu tố Sự đồng cảm có hệ số Cronbach's Alpha = 0.835 nằm trong khoảng được chấp nhận. Các chỉ báo ĐC1, ĐC2, ĐC3, ĐC4 đều được giữ lại trong phân tích tiếp theo vì các chỉ báo này đều có đóng góp tích cực cho mô hình. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3.5 Thang đo: Phương tiện hữu hình (HH)
Bảng 4.9 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Phương tiện hữu hình (HH) Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.755 4
Độ tin cậy của thang đo yếu tố Phương tiện hữu hìnhg có hệ số Cronbach's Alpha = 0.755 nằm trong khoảng được chấp nhận. Các biến HH1, HH2, HH3, HH4
đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến
HH1 10.92 3.110 .665 .630
HH2 10.93 3.035 .666 .629
HH3 10.08 4.384 .401 .770
4.3.6 Thang đo: Giá cả (GC)
Bảng 4.10 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Giá cả (GC)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến
GC1 7.63 1.527 .536 .658
GC2 7.56 1.344 .614 .562
GC3 7.93 1.494 .505 .696
Thành phần thang đo Giá cả gồm 3 biến quan sát từ GC1 đến GC3. Hệ số tin cậy Cronbach alpha = 0,729 nằm trong khoản được chấp nhận, có độ tin cậy.
4.3.7 Thang đo: Hình ảnh (HA)
Bảng 4.11 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Hình ảnh (HA) Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.662 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến HA1 15.24 3.382 .473 .585 HA2 15.01 4.635 .319 .650 HA3 15.15 4.350 .372 .630 HA4 15.14 3.637 .481 .578 HA5 15.30 3.871 .448 .595
Độ tin cậy của thang đo yếu tố Hình ảnh có hệ số Cronbach's Alpha = 0.662 nằm trong khoảng được chấp nhận. Các chỉ báo HA1, HA2, HA3, HA4, HA5 đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
4.3.8 Thang đo: Sự thuận tiện (TT)
Bảng 4.12 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Sự Thuận tiện (TT)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến TT1 15.01 5.094 .535 .715 TT2 15.30 4.169 .570 .706 TT3 15.20 4.863 .581 .698 TT4 15.05 4.965 .471 .736 TT5 15.10 5.197 .509 .724
Độ tin cậy của thang đo yếu tố Phương tiện hữu hình có hệ số Cronbach's Alpha = 0.759 nằm trong khoảng được chấp nhận. Các biến TT1, TT2, TT3, TT4, TT5
đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
4.3.9 Thang đo: Sự hài lòng (HL)
Bảng 4.13 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Sự Hài lòng (HL)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến
HL1 7.86 1.045 .589 .660
HL2 7.90 .911 .675 .553
HL3 7.95 .958 .489 .783
Độ tin cậy của thang đo yếu tố Hài lòng có hệ số Cronbach's Alpha = 0.750 nằm trong khoảng được chấp nhận. Các biến HL1, HL2, HL3 đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
Như vậy, từ 40 mục hỏi ban đầu, sau khi phân tích độ tin cậy đo bằng hệ số Cronbach Alpha, tất cả các mục hỏi trên trong đó có 03 mục hỏi về Sự hài lòng được đưa vào biến phụ thuộc để phân tích hồi quy, 37 mục hỏi còn lại được chấp nhận đưa vào trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) ở bước tiếp theo.
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.759 5
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
4.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định độ tin cậy các thành phần của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các thang đo, phương pháp phân tích nhân tố là phương pháp Principal Component với phép quay Varimax. Mục đích của kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá là nhằm xác định các yếu tố nào có ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng gửi tiền tiết kiệm tại Ngân hàng TMCP Kiên Long tỉnh Kiên Giang. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4.1 Phân tích nhân tố cho các nhân tố độc lập
Bảng 4.14 Kiểm định KMO và Bartlett Kiểm định KMO và Bartlett
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin .882 Approx. Chi-Square 3345.834 df 406 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000
Kết quả Bảng 4.14 cho thấy hệ số KMO = 0.882 thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, phân tích nhân tố là thích hợp với tập dữ liệu. Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05, các biến quan sát có tương quan có ý nghĩa với nhân tố đại diện.
Bảng 4.15 Phương sai giải thích Tổng phương sai giải thích
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Comp
onent Total Varianc% of e Cumulati ve % Total % of Varianc e Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % 1 8.337 28.748 28.748 8.337 28.748 28.748 5.380 18.551 18.551 2 2.835 9.776 38.524 2.835 9.776 38.524 3.027 10.438 28.989 3 1.867 6.438 44.962 1.867 6.438 44.962 2.569 8.859 37.847 4 1.688 5.820 50.782 1.688 5.820 50.782 2.242 7.732 45.579 5 1.278 4.408 55.190 1.278 4.408 55.190 2.058 7.098 52.677 6 1.222 4.213 59.403 1.222 4.213 59.403 1.951 6.726 59.403 7 .922 3.178 62.581
8 .906 3.126 65.707 9 .827 2.852 68.559 10 .802 2.766 71.325 11 .689 2.375 73.700 12 .638 2.199 75.899 13 .622 2.145 78.044 14 .580 2.002 80.046 15 .560 1.930 81.976 16 .520 1.793 83.769 17 .501 1.728 85.496 18 .486 1.674 87.170 19 .476 1.643 88.813 20 .439 1.513 90.326 21 .423 1.458 91.784 22 .376 1.296 93.081 23 .351 1.211 94.292 24 .321 1.107 95.399 25 .310 1.070 96.469 26 .295 1.018 97.487 27 .267 .920 98.407 28 .243 .837 99.244 29 .219 .756 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Kết quả bảng 4.15 cho thấy theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 6 nhân tố được rút ra. Hàng Cumulative cho biết 6 nhân tố này sẽ giải thích được 59,403% biến thiên của dữ liệu (>50%). Đây là kết quả đạt yêu cầu.
Bảng 4.16 Kết quả phân tích nhân tố thang đo chính thức Nhân tố Biến quan sát 1 2 3 4 5 6 TC1 .732 TC2 .718 TC3 .741 TC4 .707 TC5 .681 ĐƯ1 .577 ĐƯ2 .629 ĐƯ3 .638 ĐƯ6 .611 PV1 .731 PV3 .672 PV4 .744 ĐC1 .574 ĐC2 .716 ĐC3 .683