Kiểm định sự phù hợp của mô hình

2.3.5. Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám phá

Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:

- Giá trị Sig.(1-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.

- Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0,5 và 1 nhân tố xấp xỉ 0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụthuộc“sựhài lòng”.

2.3.6.2. Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định sửdụng .

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “sựhài lòng” (HL) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến:

“sẵn sàng đáp ứng” (DU), “Sự đảm bảo” (DB), “Sự đồng cảm” (DC), “Sự tin cậy” (TC), “Phương tiện hữu hình”(HH) với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt là β¹, β^2,β³, β⁴, β^5.

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

HL= β0+ β1DU + β2DB + β3DC + β4TC + 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 cóảnh hưởng đến biến phụthuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra 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 quảcủa mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụInternet Banking của ngân hàng VietinBank–chi nhánh Huế.

2.3.6.3. 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 tố có 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.

Trường Đại học Kinh tế Huế

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

Bảng 2.16: Hệ số phân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độ lệch chuẩn Beta

Hằng số 0,488 0,315 1,547 0,125

HH 0,278 0,083 0,290 3,350 0,001 1,995

TC 0,202 0,080 0,193 2,519 0,013 1,564

DB 0,257 0,083 0,240 3,107 0,002 1,584

DU -0,063 0,090 -0,061 -0,692 0,490 2,032

DC 0,257 0,070 0,292 3,698 0,000 1,660

(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019) Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“phương tiện hữu hình”, “sựtin cậy”, “sự đảm bảo”, “sự đồng cảm”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“sẵn sàng đáp ứng”có giá trị Sig. là 0,490 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig. là 0,125 > 0,05 nên cũng sẽbị loại.

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

HL= 0,257DB + 0,257DC + 0,202TC + 0,278HH + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó làsự đảm bảo, sự đồng cảm, sựtin cậy, phương tiện hữu hình ảnh hưởng đến “sự hài lòng”

của khách hàng tại Thành phố Huế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệ sốbê-ta như sau:

Hệ số β2= 0,257có nghĩa là khi biến “Sự đảm bảo” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì

Trường Đại học Kinh tế Huế

Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệsố β3= 0,257 có nghĩa là khi biến“Sự đồng cảm”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,257 đơn vị. Hệsố β3= 0,202có nghĩa là khi biến

“Sự tin cậy”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng”

biến động cùng chiều 0,202 đơn vị. Hệsố β4= 0,278 có nghĩa là khi biến“Phương tiện hữu hình” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,278 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc là “Sự hài lòng”, sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ của công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy Ngân hàng VietinBank – chi nhánh Huế 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 0,278. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng tại thành phố Huế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế, ngoài ra biến“Sự đảm bảo”và “Sự đồng cảm”cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệsốBê-ta tương ứng là 0,257. Biến còn lại là “Sự tin cậy” cũng ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng với hệsố Bê-ta 0,202. Kết quả phân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tế khi mà xu hướng phát triển của dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế người dùng càng ngày càng có nhu cầu cao hơn về dịch vụ. Họ có xu hướng cân nhắc kĩ lưỡng hơn về các yếu tố này để tối đa hóa lợi ích của họ khi sử dụng dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế.

2.3.6.4. Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.17: Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,756 0,571 0,552 0,34384 1,700

(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,552 tức là: độ phù hợp của mô hình là 55,2%. Hay nói cách khác, 55,2% độ biến thiên của biến phụthuộc “sựhài lòng”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 0,571 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.3.6.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA ANOVA

Model

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

1

Regression 17,930 5 3,586 30,331 0,000

Residual 13,478 114 0,118

Total 31,407 119

(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019) 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 “sựhài lòng”.