Phân tích hôi quy

 Xây dựng và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy Bảng 2.17. Tóm tắt mô hình hồi quy

Mô

hình R Hệ số tương quan R2

Hệ số tương quan hiệu

chỉnh

Sai số chuẩn ước lượng

Hệ số Durbin-Watson

1 0.841 0,708 0,696 0,17473 1,931

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Kết quả phân tích từ bảng 2.17 cho thấy, hệ số tương quan hiệu chỉnh là 0,696 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 69,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc “sự hài lòng” còn lại 30,4% là do các nhân tố ngoài mô hình và các sai số ngẫu nhiên. Như vậy, mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế.

Mô hình hồi quy đã được kiểm định là phù hợp với dữ liệu thực tế, song vì tổng thể là rất lớn chúng ta chỉ chọn ra một lượng mẫu giới hạn để tiến hành điều tra, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Vì thế, để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có thể suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không ta sẽ dùng kiểm định F trong bảng ANOVA.

Bảng 2.18. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Mô hình Tổng bình phương

Bật tự do df

Bình phương trung bình

Giá trị thống kê F

Mức ý nghĩa (Sig.)

1

Hồi quy 11,676 6 1,946 63,744 0,000b

Còn lại 4,824 158 0,031

Tổng 16,500 164

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Số liệu tại bảng 2.18 cho thấy giá trị của kiểm định F = 63,744, mức ý nghĩa 0,000 < 0,05, chứng tỏ R2 của tổng thể khác 0, nghĩa là các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Điều này đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể và có thể đưa vào sử dụng.

Bảng 2.19. Kết quả mô hình hồi quy về sự hài lòng Mô hình hồi quy

Nhân tố

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa Beta

t

Mức ý nghĩa (Sig.)

Thống kê cộng tuyến

B Sai số chuẩn

Độ chấp nhận của

biến (Tolerance)

Hệ số phóng đại phương sai

(VIF)

1

Hằng số 0,769 0,177 4,342 0,000 0,419 1,118

PTHH 0,108 0,024 0,197 4,519 0,000 0,061 0,156

STC 0,109 0,020 0,234 5,348 0,000 0,069 0,150

SDC 0,189 0,021 0,408 9,134 0,000 0,148 0,230

KNDU 0,162 0,020 0,358 7,949 0,000 0,121 0,202

NLPV 0,118 0,018 0,287 6,425 0,000 0,082 0,154

LSVP 0,135 0,019 0,310 7,007 0,000 0,097 0,172

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

 Kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Số liệu tại bảng 2.19 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2, lớn nhất là 1,118< 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Mặt khác, ta thấy giá trị Sig. của các biến độc lập đều bé hơn 0,05 có nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ (các biến độc lập không ảnh hưởng đến

Trường Đại học Kinh tế Huế

Giả định phân phối chuẩn của phần dư: Về mặt lý thuyết, phân phối chuẩn là phân phối có trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1. Qua hình 2.1 cho thấy, phần dư chuẩn hóa phân bố theo hình dạng của phân phối chuẩn, biểu đồ Histogram cho thấy được một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông phù hợp với dạng đồ thị của phân phổi chuẩn, có giá trị trung bình Mean = -9,44E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,982 gần bằng 1, như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Mặt khác, qua hình 2.1 cho thấy, các điểm phân vị của phần dư đều phân bố tập trung nằm gần trên một đường chéo, chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn.

Điều đó đồng nghĩa với tập dữ liệu chúng ta đang nghiên cứu có phần dư chuẩn hóa gần bằng phân phối chuẩn. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Hình 2.2. Phân phối chuẩn của phần dư

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

 Kết luận mô hình hồi quy

Đối với các nghiên cứu sử dụng thang đo Liker thì dùng hệ số Beta chuẩn hóa để

Trường Đại học Kinh tế Huế

nhân tố đến chất lượng dịch vụ, nhân tố có hệ số β (Beta chuẩn hóa) càng lớn thì mức độ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ càng cao. Từ kết quả của mô hình hồi quy cho thấy, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và 6 biến độc lập được thể hiện dưới phương trình hồi quy sau:

SHL = 0,408SDC + 0,358KNDU + 0,310LSVP + 0,287NLPV + 0,234STC + 0,197PTHH Mô hình hồi quy cho thấy, các biến độc lập: SDC, KNDU, LSVP, NLPV, STC, PTHH có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc SHL. Kết quả nghiên cứu cho biết mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng lên chất lượng dịch vụ cho vay KHCN là khác nhau, đều này được thể hiện thông qua các hệ số Beta trong phương trình hồi quy. Trong đó, nhân tố Sự đồng cảm (0,408) có ảnh hưởng lớn nhất tiếp đến là Khả năng đáp ứng (0,358), Lãi suất và phí (0,310), Năng lực phục vụ (0,287), Sự tin cậy (0,234) và Phương tiện hữu hình (0,197).

Kết quả này đã khẳng định các giả thuyết về mối quan hệ giữa đánh giá chung về chất lượng dịch vụ cho vay KHCN tại Hội sở Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cho vay KHCN nêu ra trong mô hình nghiên cứu, từ giả thuyết H1 đến giả thuyết H5 được chấp nhận và kiểm định phù hợp.

Từ đó, Hội sở Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế cần chú trọng cải tiến hơn nữa những yếu tố này để nâng cao chất lượng dịch vụ cho vay KHCN.

2.3.6. Đánh giá của khách hàng về các yếu tố chất lượng dịch vụ cho vay khách