Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi so với ban đầu, không có biến quan sát nào bịloại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.

đồng cảm” (DC), “Phương tiện hữu hình” (HH) với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt làβ₁, β₂, β₃, β₄, β₅

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

CN= β₀+ β₁TC + β₂DB₊β₃DU + β₄DC+ β₅HH + ei

Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào ảnh hưởng đến biến phụthuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến đánh giá chất lượng dịch vụcủa khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụE–banking của Agribank Chi nhánh Bắc Sông Hương.

2.3.5.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:

Bảng 2. 19 Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,168 0,318 0,528 0,598

TC -0,129 0,087 -0,118 -1,486 0,140 1,905

DB 0,245 0,083 0,214 2,951 0,004 1,589

DU 0,253 0,081 0,223 3,102 0,002 1,559

DC 0,289 0,068 0,312 4,232 0,000 1,643

HH 0,366 0,081 0,354 4,501 0,000 1,864

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lậpđược đưa vào mô hình:

“sự đảm bảo”, “khả năng đáp ứng”, “sự đồng cảm”, “phương tiện hữu hình” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng đối với biến độc lập “sự tin cậy” có giá trị Sig. là 0,140 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig. là 0,598 > 0,05 nên cũng sẽbị loại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

CN = 0,214DB + 0,223DU + 0,312DC + 0,354HH +ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là “sự đảm bảo”, “khả năng đáp ứng”, “sự đồng cảm”, “phương tiện hữu hình” ảnh hưởng đến

“cảm nhận khách hàng” của khách hàng tại Thành phố Huế đối với đánh giá chất lượng dịch vụE–banking của Agribank Chi nhánh Bắc Sông Hương.

Đềtài tiền hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:

Hệsố β₂ = 0,214 có nghĩa là khi biến “Sự đảm bảo” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Cảm nhận khách hàng” biến động cùng chiều 0,214 đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệ số β₃ = 0,223 có nghĩa là khi biến “Khả năng đáp ứng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Cảm nhận khách hàng”biến động cùng chiều 0,223 đơn vị. Hệsốβ₄ = 0,312 có nghĩa là khi biến “Sự đồng cảm” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Cảm nhận khách hàng”biến động cùng chiều 0,312 đơn vị. Hệsốβ₄ = 0,354 có nghĩa là khi biến “Phương tiện hữu hình” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “ Cảm nhận khách hàng”biến động cùng chiều 0,354 đơn vị.

Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc là “Cảm nhận khách hàng”, đánh giá của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ sẽ cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy ngân hàng Agribank Chi nhánh Bắc Sông Hương cần phải có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.

Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệsốBê-ta chuẩn hóa của biến “Phương tiện hữu hình” có giá trị là 0,354. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến đánh giá chất

Trường Đại học Kinh tế Huế

lượng dịch vụ của khách hàng tại Thành phố Huế đối với dịch vụ E – banking của Agribank Chi nhánh Bắc Sông Hương, ngoài ra biến “Sự đồng cảm” cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệsốBê-ta tương ứng là 0,312. Các biến còn lại như“Khả năng đáp ứng”và “Sự đảm bảo” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi đánh giá chất lượng dịch vụvới hệsốBê-ta lần lượt là 0,223 và 0,214. Kết quảphân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tế khi mà tất cả các ngân hàng đang có xu hướng phát triển dịch vụ E-banking, người dùng ngày càng có nhu cầu cao hơn về dịch vụ E – banking. Họcó xu hướng cân nhắc kĩ lưỡng hơn về các yếu tố này để lựa chọn dịch vụ E – banking của ngân hàng có chất lượng tốt nhất khi sửdụng.

2.3.5.4 Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2. 20Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R RSquare Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,789 0,622 0,605 0,33886 1,849

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,605 tức là: độ phù hợp của mô hình là 60,5%. Hay nói cách khác, 60,5% độbiến thiên của biến phụthuộc“Cảm nhận khách hàng”được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,605 khá là cao (> 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.3.5.5 Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng 2. 21 Kiểm định ANOVA ANOVA

Model Sum of

Squares df Mean

Square F Sig.

1 Regression 21,517 5 4,303 37,479 0,000

Residual 13,090 114 115

Trường Đại học Kinh tế Huế

Total 34,607 119

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)

Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc“Cảm nhận khách hàng”