Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng) và các biến độc lập (Danh mục dịch vụ, Hiệu quả phục vụ, Sự hữu hình, Sự tin cậy, Sự thuận tiện). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập. Phƣơng pháp phân tích đƣợc lựa chọn là phƣơng pháp Enter.
Bảng 3.6 – Phân tích hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .841a .708 .701 .355 2.114
a. Predictors: (Constant), THUANTIEN, TINCAY, HUUHINH, PHUCVU, DANHMUC b. Dependent Variable: HLONG
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 63.987 5 12.797 101.261 .000b
Residual 26.413 209 .126
Total 90.400 214
a. Dependent Variable: HLONG
70 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 3.800 .024 156.734 .000 DANHMUC .148 .024 .228 6.090 .000 1.000 1.000 PHUCVU .265 .024 .408 10.900 .000 1.000 1.000 HUUHINH .415 .024 .639 17.087 .000 1.000 1.000 TINCAY .166 .024 .256 6.843 .000 1.000 1.000 THUANTIEN .083 .024 .127 3.409 .001 1.000 1.000
a. Dependent Variable: HLONG
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
- Trị số R² điều chỉnh (Adjusted R Square) là 0.701 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình đạt 70,1%.
- Trị số thống kê F đƣợc xác định bằng 101.261 với mức ý nghĩa Sig. 0.000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
- Hệ số Durbin-Watson bằng 2.114 chứng tỏ phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất.
- Kết quả Collinearity Statistics chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10, thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mô hình đƣợc chấp nhận.
- Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Giải thích phương trình:
Sau khi phân tích hồi quy, kết quả cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Đánh giá của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ) và các biến độc lập (sự hữu
71
hình, danh mục dịch vụ, sự thuận tiện, hiệu quả phục vụ, sự tin cậy) đƣợc thể hiện trong phƣơng trình sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CLDV = 0.228 DMDV + 0.408 HQPV + 0.639 SHH + 0.256 STC + 0.127 STT Trong đó: CLDV : Đánh giá chất lƣợng dịch vụ DMDV : Danh mục dịch vụ HQPV : Hiệu quả phục vụ SHH : Sự hữu hình STC : Sự tin cậy STT : Sự thuận tiện
Tất cả hệ số hồi quy chuẩn hóa đều > 0 chứng tỏ các biến độc lập đều tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả này khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H1 – H5) đƣợc chấp nhận và kiểm định phù hợp. Các yếu tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ với mức độ khác nhau, kết quả hồi quy thể hiện thành phần Sự hữu hình là yếu tố có tác động nhiều nhất đến Sự hài lòng của khách hàng, tiếp theo là các yếu tố Hiệu quả phục vụ, Sự tin cậy, Danh mục dịch vụ và cuối cùng là Sự thuận tiện. Nhƣ vậy Chi nhánh Sở giao dịch 1 phải ƣu tiên cải thiện những nhân tố này theo thứ tự ƣu tiên nhƣ trên để tăng sự hài lòng của khách hàng.