Kiểm định giả thuyết mô hình hồi qui giữa các thành phần chất lượng dịch vụ

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ

5. Kết cấu bài khóa luận

2.2 Đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ cho vay tại Chi nhánh Ngân hàng

2.2.4. Kiểm định giả thuyết mô hình hồi qui giữa các thành phần chất lượng dịch vụ

Mô hình lý thuyết thực tế gồm có 5 thành phần: (I) Năng lực phục vụ, (II)Khả năng đáp ứng, (III)Độ tin cậy, (V) Phương tiện hữu hình, (V)Mức độ hài lòng chung của khách hàng cá nhân. Trong đó, mức độ hài lòng chung của khách hàng cá nhân là thành phần phụ thuộc, 4 thành phần còn lại là những thành phần độc lập và được giả định là các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Tiến hành phân tích hồi

Trường Đại học Kinh tế Huế

qui để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Giá trị của các yếu tố được dùng đểchạy hồi qui là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp hồi qui tổng thểcác biến với phần mềm SPSS version 22.0.

Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệgiữa khái niệm các thành phần của chất lượng dịch vụ cho vay và sự hài lòng của khách hàng. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ cho vay với sự hài lòng? Mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy mô hình tuyến tính bội được sửdụng để phân tích và giải thích vấn đề.

Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến mức độhài lòng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện giữa 3 biến độc lập bao gồm:

(X1) Năng lực phục vụ, (X2) Khả năng đáp ứng, (X3) Độtin cậy, (X4) Phương tiện hữu hình với một biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng cá nhân (HÀI LÒNG). Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trịtrung bình của các biến quan sát đãđược kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thểcác biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 22.0.

2.2.4.1. Xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Kiểm định cặp giảthuyết:

H₀: Các biến độc lập và biến phụthuộc không có mối tương quan với nhau H₁: Các biến độc lập và biến phụthuộc có mối tương quan với nhau

Bảng 2.14 Hệ số tương quan Pearson giữa các biến

HÀI LÒNG

Khả năng đáp

ứng

Năng lực phục vụ

Độtin cậy

Phương tiện hữu hình HÀI

LÒNG

Tương quan PEARSON

1 .604^** .554^** .458^** .392^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 150 150 150 150 150

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS

**: Kiểm định các giảthuyết ởmức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05

Nhận xét:Có thểthấy biến phụthuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, giá trị Sig bé hơn mức ý nghĩa α cho thấy sự tương quan cóý nghĩa về mặt thống kê. Như vậy, mô hình hồi quy vẫn giữnguyên 4 biến độc lập đó là: Năng lực phục vụ, Khả năng đáp ứng, Độ tin cậy, Phương tiện hữu hình

2.2.4.2 Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:

Sự hài lòng = β₀ + β₁ xKhả năng đáp ứng + β₂ x Năng lực phục vụ + β₃ x Độ tin cậy+ β₄x Phương tiện hữu hình

Với β₀ là hệsốtựdo (hệsốchặn).

β_ilà hệsốhồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập.

Bảng 2.15 Kết quả phù hợp của mô hình hồi qui Mô

hình R

R bình phương

R bình phương hiệu chỉnh

Sai sốchuẩn của ước lượng

Giá trị Durbin-Watson

1 .718^a .515 .502 .67870 2.097

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS Nhận xét: Giá trị R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể, ta có giá trị R² hiệu chỉnh bằng 0,502 (hay 50,2%) có nghĩa tồn tại mô hình hồi qui tuyến tính giữa Sựhài lòng của khách hàng và 4 thành phần trong chất lượng dịch vụcho vay.

2.2.4.3. Kiểm định độ phù hợp của mô hình.

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộbiến độc lập hay không.

Kiểm định cặp giảthuyết:

H₀: Mô hình hồi quy tuyến tính là không phù hợp (β₁ = β₂= β₃= β₄= 0)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.16 Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mô hình ANOVA^a

Mô hình

Tổng các bình

phương df

Trung bình

bình phương F Sig.

1 Hồi quy 70.915 4 17.729 38.488 .000^b

Phần dư 66.792 145 .461

Total 137.707 149

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS Nhận xét: Từbảng trên ta thấy giá trị sig <0.05, từ đó có thểkết luận mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.

2.2.4.4 Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết a) Giả định phương sai của sai số không đổi

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi gây ra các hậu quảtai hại đối với mô hình ước lượng bằng phương pháp OSL. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch, nhưng không hiệu quả.Đểkiểm tra xem mô hình xây dựng được có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, ta tiến hành kiểm định tương quan hạng Spearman. Giảthuyết đặt ra cho kiểm định này là:

H₀: Hệsố tương quan hạng của tổng thểbằng 0.

H₁: Hệsố tương quan hạng của tổng thểkhác 0

Bảng 2.17 Kiểm định tương quan hạng Spearman

TƯƠNG QUAN

ABSRES Khả năng đáp ứng

Năng lực phục vụ

Độ tin cậy

Phương tiện hữu hình

Spearman's rho ABSRES

Hệ số tương quan 1 .006 -.022 .102 .050

Sig. (2-tailed) . .941 .790 .214 .547

N 150 150 150 150 150

Nguồn: Xửlý sốliệu SPS

Trường Đại học Kinh tế Huế

Tất cảgiá trịsig mối tương quan hạng giữa ABSRES với các biến độc lập đều lớn hơn 0.05, do đó phương sai phần dư là đồng nhất, giả định phương sai không đổi không bịvi phạm.

b) Giả định tính độc lập của sai số

Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kềnhau.

Giảthuyết khi tiến hành kiểm định này là:

H₀: Hệsố tương quan tổng thểcủa các phần dư bằng 0.

H₁: Hệsố tương quan tổng thểcủa phần dư khác 0

Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng dưới đây bằng 2.097.

Giá trị d tra bảng Durbin –Watson với 4 biến độc lập và 150 mẫu quan sát là d_L

= 1,571 và d_U= 1,679 và 4- d_U=2.097

Bảng 2.18 Kiểm định Durbin – Watson Mô

hình R

R bình phương

R bình phương hiệu chỉnh

Sai sốchuẩn của ước lượng

Giá trị Durbin-Watson

1 .718a .515 .502 .67870 2.097

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS Nhận xét: Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan. Như vậy mô hình không vi phạm giả định vềhiện tượng tự tương quan.

c. Giả định không có hiện tượng Đa cộng tuyến:

Bảng 2.19 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Mô hình Thống kêđa cộng tuyến

Độ chấp nhận Hệsố phóng đại phương sai(VIF) 1 Hằng số

Khả năng đáp ứng .614 1.630

Năng lực phục vụ .826 1.211

Độ tin cậy .710 1.409

Phương tiện hữu hình .656 1.525

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhận xét: Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịVIF lớn hơn hay bằng 10.

2.2.4.5. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố

Kiểm định cặp giảthuyết:

H₀: Các biến độc lập không có tác động đến sựhài lòng của KH H₁: Các biến độc lập có tác động đến sựhài lòng của KH

Bảng 2.20 Kết quả hồi quy đa biến HỆ SỐ HỒI QUY

Mô hình Hệ số hồi quy chưa

chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn

hóa

t Sig.

B Sai số

chuẩn

Beta

1 Hằng số -1.894 .458 -4.136 .000

Khả năng đáp ứng ^.598 ^.117 ^.376 ^5.094 ^.000

Năng lực phục vụ .525 .091 .368 5.786 .000

Độ tin cậy ^.367 ^.127 ^.198 ^2.891 ^.004

Phương tiện hữu hình

-.029 .112 -.019 -.261 .794

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS Nhận xét: Kiểm định trong phân tích hệ số hồi quy cho ta thấy: giá trị Sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 biến Phương tiện hữu hình có giá trị Sig.=

0,794(> 0,05 ) nên ta có thể nói rằng tất cả các biến đều có tác động đến sự hài lòng của KH vềdịch vụcho vay, ngoại biến Phương tiện hữu hình

Bảng 2.21 Kết quả hồi quy lần 2

Mô hình Hệsốhồi quy chưa

chuẩn hóa

Hệsốhồi quy chuẩn

t Sig.

Trường Đại học Kinh tế Huế

hóa

B Sai số

chuẩn

Beta

1 Hằng số -1.936 .429 -4.517 .000

Khả năng đáp ứng

.588 .111 .370 5.323 .000

Năng lực phục vụ

.521 .089 .366 5.837 .000

Độtin cậy .359 .122 .194 2.938 .004

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược viết lại như sau:

Sự hài lòng = 0,370 x Khả năng đáp ứng + 0,366 x Năng lực phục vụ+ 0.194 x Độ tin cậy

Thông qua các hệsốhồi quy chuẩn hoá, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Cụthể, nhân tốKhả năng đáp ứng cóảnh hưởng nhiều nhất (β = 0,376) và nhân tốĐộ tin cậycóảnh hưởng ít nhất (β= 0,194) đến Sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với chất lượng dịch vụ cho vay tại chi nhánh Ngân hàng. Tuy nhiên, nhìn chung thì tất cả 3 nhân tố đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứmột sự thay đổi nào của một trong 3 nhân tố trên đều có thểtạo nên sự thay đổi vềkhả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng cá nhân.

2.2.4.6. So sánh sự khác biệt về sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ cho vay giữa các đối tượng khách hàng.

a) Theo giới tính

Để kiểm định mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng nam và nữ có khác nhau hay không, sử dụng phương pháp Independent samples T-Test.

Với mức ý nghĩa 95%, kết quả kiểm định Levene cho ra giá trị Sig. lớn hơn 0.05, ta chấp nhận giả thiết phương sai 2 mẫu bằng nhau. Kiểm định T-Test cho kết quả Sig.

ở tất cả các biến đều lớn hơn 0.05 chứng tỏ chưa có sự khác biệt rõ ràng về các yếu tố ảnh

Trường Đại học Kinh tế Huế

hưởng đến sự hài lòng đối với Ngân hàng giữa khách hàng nam và nữ.( Tham khảo phụ lục)

b) Theo độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp

Kiểm định Leneve

Với mức ý nghĩa 95% kết quả kiểm định Leneve cho ra giá trị Sig > 0.05, cho thấy phương sai của các nhóm là bằng nhau, kiểm định ANOVA có thểsửdụng được cho 3 tiêu chí: độtuổi, thu nhập, nghềnghiệp.

Bảng 2.22 Kiểm định Test of Homogeneity of Variances cho phân tích phương sai ANOVA theo độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp.

Giá trị Sig Khả năng đáp ứng Năng lực phục vụ Độtin cậy

Độtuổi 0.348 0.725 0.752

Thu nhập 0.796 0.425 0.889

Nghềnghiệp 0.471 0.530 0.350

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS

 Kiểm định ANOVA

Giá trị Sig. ở tất cả các biến đều lớn hơn 0.05 chứng tỏ chưa có sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với Ngân hàng giữa khách hàng có độ tuổi khác nhau.

Giá trị Sig. của các biến lớn hơn 0,05 nên có thể khẳng định rằng không có sự khác nhau về yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với Ngân hàng giữa các khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.

Giá trị Sig. của các biến lớn hơn 0,05 nên có thể khẳng định rằng không có sự khác nhau về yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với Ngân hàng giữa các khách hàng có thu nhập khác nhau.

Nhận xét chung: Qua kết quả phân tích đã cho thấy nhìn chung không có sựkhác biệt trong việc đánh giá sựhài lòng của từng nhóm khách hàng theo các tiêu chí khác

Trường Đại học Kinh tế Huế

nhau về chất lượng dịch vụ cho vay đối với khách hàng cá nhân tại ngân hàng VIETCOMBANK- Chi nhánh Huế

Bảng 2.23 Kiểm định ANOVA so sánh giữa khách hàng có độ tuổi_thu nhập_nghề nghiệp khác nhau

Giá trị Sig Khả năng đáp ứng Năng lực phục vụ Độtin cậy

Độtuổi 0.992 0.598 0.762

Thu nhập 0.908 0.629 0.368

Nghềnghiệp 0.747 0.523 0.491

Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS 2.2.5 Phân tích đánh giá của khách hàng đối với các biến trong mô hình sự

Trong tài liệu ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ CHO VAY ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM CHI (Trang 67-75)