Phân tích hồi quy

Ngoài ra, giá trịEigenvalues lớn hơn 1 và phương sai trích tích lũy là 73.217%, tức là nhóm nhân tốnêu trên giải thích được 73.217% biến thiên của các biến quan sát.

Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các quan sát đều không bị loại bỏvà được đưa vào phân tích nhân tốtiếp theo.

Bảng 2.2.18: Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA choĐánh giá chung

Biến quan sát

Nhân tố 1

DG2 .883

DG1 .848

DG3 .835

(Nguồn: Kết quảxửlý và phân tích từdữliệu điều tra)

- DB: Sự đảm bảo - DC: Sự đồng cảm

- GC: Cảm nhận vềgiá cảdịch vụ - β₁, β₂, β₃, β₄, β₅, β₆: Hệsốhồi quy - Const: Hằng số

 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, ta sử dụng hệ số xác định R² (R-Square). Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu thường sử dụng hệ số xác định R² điều chỉnh (Adjust R-Square) vì nó phản ánh sát hơn mức độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. R² điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụthuộc vào độlệch phóng đại của R². Ngoài ra, sử dụng nó sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độphù hợp của mô hình.

Bảng 2.2.19:Đánh giá sựphù hợp của mô hình

Mô hình R R² R²hiệu chỉnh

1 .789^a .623 .609

(Nguồn: Kết quảxửlý và phân tích từdữliệu điều tra)

Hệsố R² hiệu chỉnh là 0.609tương đương 60.9%, tức là các biến độc lập trong mô hình hồi quy giải thích được 60.9% sự đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tửcủa Agribank– Chi nhánh Nam sông Hương, còn lại 39.1%

là do các biến ngoài mô hình và sai sốngẫu nhiên.

 Hàm hồi quy

Trong phần phân tích hồi quy này, ta cần kiểm định tương quan giữa biến phụ thuộc CLDV và các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 (Sig. < 0.05), điều này cho thấy biến phụthuộc và biến độc lập có mối tương quan với nhau và đều được đưa vào phân tích hồi quy. Ngoài ra, các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau. Vì vậy, khi phân tích hồi quy cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến và kiểm tra hệsố phóng đại

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu cho thấy hệ số tương quan DurbinWatson 1 < 2.077 < 3, nghĩa là mô hình không tự tương quan. Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu này.

Bảng 2.2.20: Các thông sốbiến độc lập củaphương trình hồi quy Biến

Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa Kiểm định Wald

Mức ý nghĩa Hệ số

Beta

Độ lệch

chuẩn Beta

Hằng số -.854 .271 -3.152 .002

HH .182 .041 .241 4.495 .000

TC .185 .040 .248 4.688 .000

DU .238 .058 .212 4.069 .000

DB .249 .062 .220 3.994 .000

DC .215 .055 .199 3.898 .000

GC .189 .047 .205 4.027 .000

(Nguồn: Kết quảxửlý và phân tích từdữliệu điều tra)

Từbảng 2.2.20, ta có thểthấy các nhân tốcủa thành phần chất lượng dịch vụ đều có tác động dương đối với sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của Agribank – Chi nhánh Nam sông Hương (Hệ số Beta dương) với mức ý nghĩa Sig = 0.000 là rất nhỏ. Trong đó, nhân tố “Sự tin cậy” có tác động mạnh nhất vào sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử vì có hệsố Beta lớn nhất với β = 0.248. Nhân tố “Sự đồng cảm” có tác động nhỏ nhất tới cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử với Beta nhỏ nhất β = 0.199. Hệ số Beta dương thể hiện sự tác động thuận của các nhân tốlên chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử. Điều này có nghĩa là “Phương tiện hữu hình”,

“Sựtin cậy”,“Khả năng đáp ứng”,“Sự đảm bảo”,“Sự đồng cảm”,“Cảm nhận vềgiá cảdịch vụ” càng tốt, càng cao thì sự đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tửcàng tốt. Phương trình hồi quy của các biến có hệsốchuẩn hóa như sau:

CLDV = 0.241.HH + 0.248.TC + 0.212.DU + 0.220.DB + 0.199.DC + 0.205.GC

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhìn vào phương trình hồi quy, ta có thể kết luận vềý nghĩa của các hệsốBeta như sau:

- Hệsố β₁ = 0.241 cho thấy khi nhân tố Phương tiện hữu hình tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá của khách hàng vềchất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của Agribank – Chi nhánh Nam sông Hương tăng lên thêm 0.241 đơn vị, đây là mối quan hệcùng chiều trong điều kiện không có sự tác động của các biến độc lập khác trong mô hình.

- Hệ số β₂ = 0.248 cho thấy khi nhân tố Sự tin cậy tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá của khách hàng vềchất lượng dịch vụ ngân hàng điện tửcủa Agribank– Chi nhánh Nam sông Hương tăng lên thêm 0.248 đơn vị, đây là mối quan hệ cùng chiều trong điều kiện không có sự tác động của các biến độc lập khác trong mô hình.

- Hệ số β₃ = 0.212 cho thấy khi nhân tốKhả năng đáp ứng tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của Agribank – Chi nhánh Nam sông Hương tăng lên thêm 0.212đơn vị, đây là mối quan hệcùng chiều trong điều kiện không có sự tác động của các biến độc lập khác trong mô hình.

- Hệsố β₄ = 0.220 cho thấy khi nhân tốSự đảm bảo tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá của khách hàng vềchất lượng dịch vụ ngân hàng điện tửcủa Agribank– Chi nhánh Nam sông Hương tăng lên thêm 0.220 đơn vị, đây là mối quan hệ cùng chiều trong điều kiện không có sự tác động của các biến độc lập khác trong mô hình.

- Hệ số β₅ = 0.199 cho thấy khi nhân tố Sự đồng cảm tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của Agribank – Chi nhánh Nam sông Hương tăng lên thêm 0.199 đơn vị, đây là mối quan hệcùng chiều trong điều kiện không có sự tác động của các biến độc lập khác trong mô hình.

- Hệsố β₁= 0.205 cho thấy khi nhân tốCảm nhận vềgiá cảdịch vụ tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử

Trường Đại học Kinh tế Huế

quan hệ cùng chiều trong điều kiện không có sự tác động của các biến độc lập khác trong mô hình.

2.3.6. Phân tích sự khác biệt về đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử