Sau khi phân tích t ng quan đ ki m đ nh m i quan h gi a các bi n trong mô hình, các bi n đ c đ a vào phân tích h i quy. H i quy tuy n tính th ng đ c dùng
đ ki m đ nh và gi i thích lý thuy t nhân qu (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài ch c
n ng là m t công c mô t , h i quy tuy n tính c ng đ c s d ng nh m t công c k t lu n đ ki m đnh các gi thuy t và d báo các giá tr c a t ng th nghiên c u. Ph ng
trình h i quy tuy n tính b i đ c th c hi n đ xác đnh vai trò quan tr ng c a t ng y u t thành ph n trong vi c tác đ ng đ n bi n ph thu c. Ph ng pháp th c hi n h i quy
là ph ng pháp Enter.
Các h s c n quan tâm trong mô hình h i quy
+ H s xác đ nh R2: Theo Hoàng Tr ng (2005), các nhà nghiên c u s d ng h s xác đnh R² (R-square) đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình nghiên c u, nó đo l ng t l t ng quan c a ph ng sai bi n ph thu c mà tr trung bình c a nó đ c gi i thích b ng các bi n đ c l p. Giá tr c a R2 càng cao thì kh n ng gi i thích c a mô hình h i quy càng l n và vi c d đoán bi n ph thu c càng chính xác. Ngoài ra, h s
xác đ nh R² đ c ch ng minh là hàm không gi m theo s bi n đ c l p đ c đ a vào
mô hình, tuy nhiên không ph i ph ng trình càng có nhi u bi n s càng phù h p h n
v i d li u, R² có khuynh h ng là m t y u t l c quan c a th c đo s phù h p c a
mô hình đ i v i d li u trong tr ng h p có m t bi n gi i thích trong mô hình. Nh
v y, trong h i quy tuy n tính th ng dùng h s R2 đi u chnh đ đánh giá đ phù h p c a mô hình vì nó không th i ph ng m c đ phù h p c a mô hình. Ngoài ra, ki m đ nh
ph ng sai c a ph n h i quy và ph n d (bi n thiên ph n h i quy và bi n thiên ph n
d ) ph i có ý ngh a th ng kê. Vì v y, phép ki m đ nh phân tích ph ng sai (ANOVA)
đ c ti n hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguy n ình Th , 2011, p.493).
+ H s Durbin-Watson: dùng đ ki m tra hi n t ng t t ng quan. Mô hình h i quy phù h p khi giá tr Durbin-Watson có giá tr t 1-3, t c là mô hình không có t
t ng quan (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008, p.336).
+ H s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor):các bi n đ c l p trong mô hình h i quy b i ph i không có t ng quan hoàn toàn v i nhau, ki m tra y u t này thông qua ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n b ng h s phóng đ i ph ng sai VIF, thông th ng n u VIF c a m t bi n đ c l p nào đó > 10 thì bi n này h u nh
không có giá tr gi i thích bi n thiên c a bi n ph thu c trong mô hình h i quy (Hair & ctg, 2006). Trong th c t , n u VIF > 2, chúng ta c n c n th n trong di n gi i các tr ng s h i quy (Nguy n ình Th , 2011, p.497)
+ H s Beta chu n hóa: là h s h i quy chu n hóa cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s , đ c xem nh là kh n ng gi i thích bi n ph thu c. Tr tuy t đ i c a m t h s beta chu n hóa càng l n thì t m quan tr ng t ng đ i c a nó trong d báo bi n ph thu c càng cao. (Hoàng Tr ng và M ng Ng c 2005).
+ M i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p: c ng nh hi n
t ng ph ng sai thay đ i, chúng ta xây d ng m i quan h (trong m u) gi a ph n d
và giá tr quy v h i quy. M i quan h này phù h p khi ph n d và giá tr quy v h i
quy đ c l p nhau và ph ng sai c a ph n d không thay đ i, khi đó mô hình h i quy là phù h p (Nguy n ình Th , 2011, p.498).
Phân tích h i quy b i dùng đ ch ng minh s phù h p c a mô hình nghiên c u mà tác gi đã đ ngh trong ch ng 2.
Tóm t t ch ng 3
Ch ng này trình bày ph ng pháp nghiên c u th c hi n trong đ tài nh m xây d ng, đánh giá thang đo và mô hình lý thuy t. Ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n
thông qua hai giai đo n chính : Nghiên c u s b (nghiên c u đnh tính) và nghiên c u chính th c (nghiên c u đ nh l ng). Nghiên c u đ nh tính đ c th c hi n thông qua th o lu n nhóm v i các chuyên gia trong ngành ngân hàng. Nghiên c u đ nh l ng
g m 37 bi n quan sát và ph ng pháp ch n m u thu n ti n đ c s d ng cho nghiên c u. Tuy nhiên, đ phân tích có ngh a đòi h i t t c Cronbach alpha c a các khái ni m nghiên c u ph i l n h n 0,7; giá tr Eigenvalue l n h n 1, ph ng sai trích l n h n
50%, h s t i nhân t l n h n 0,5. Ch ng ti p theo s trình bày k t qu nghiên c u,
nh mô t đ c đi m m u nghiên c u, k t qu ki m đ nh thang đo và k t qu ki m đ nh các gi thuy t nghiên c u. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CH NG 4
K T QU NGHIểN C U
Ch ng 4 trình bày thông tin chung v m u nghiên c u, k t qu ki m đ nh thang đo qua Cronbach alpha và phép phân tích nhân t EFA, k t qu ki m đ nh mô hình và các gi thuy t nghiên c u v m i quan h gi a ch t l ng d ch v c m nh n,
giá c c m nh n đ n s hài lòng khách hàng, m i quan h gi a s hài lòng, ni m tin đ n lòng trungthành c a khách hàng trong l nh v c d ch v bánl t i các NH TMCP
TP.HCM.