Phân tích hồi quy

 Xây dựng và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy Bảng 2.24: Tóm tắt mô hình hồi quy Mô

hình R

Hệsố tương quan R²

Hệsố tương quan R² hiệu chỉnh

Sai sốchuẩn ước lượng

Hệsố Durbin-Watson

1 0,724^α 0,524 0,505 0,46540 2,033

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Từ kết quả phân tích bảng 2.24 cho thấy, hệ số tương quan hiệu chỉnh là 0,505 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 50,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc

“sự hài lòng” còn lại 49,5% là do các nhân tố ngoài mô hình và các sai số ngẫu nhiên.

Như vậy, mô hìnhđưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế.

Mô hình hồiquy đãđược 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 bảngANOVA.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.25:Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Mô hình

Tổng bình phương

Bật tựdo df

Bình phương trung bình

Giá trị thống kê F

Mức ý nghĩa (Sig.)

1

Hồi quy 29,611 5 5,922 27,341 0,000^b

Còn lại 26,859 124 0,217

Tổng 56,469 129

(Nguồn: Kết quả xửlý số liệu SPSS) Số liệu tại bảng 2.25 cho thấy giá trị của kiểm định F = 27,341; 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 sửdụng.

Bảng 2.26 Kết quả mô hình hồi quy về sựhài lòng Mô hình hồi quy

Nhân tố

Hệsố chưa

chuẩn hóa Hệsố chuẩn hóa Beta

T Mức

ý nghĩa (Sig.)

Thống kê cộng tuyến B Sai số

chuẩn

Độchấp nhận của

biến (Tolerance)

Hệsố phóng đại phươngsai

(VIF)

1

Hằng số -2,230 0,525 -4,247 0,000

TC 0,352 0,066 0,334 5,373 0,000 0,991 1,009

PT 0,354 0,069 0,324 5,111 0,000 0,957 1,045

KN 0,375 0,063 0,375 5,908 0,000 0,951 1,052

DC 0,347 0,070 0,312 4,983 0,000 0,977 1,024

NL 0,321 0,056 0,359 5,744 0,000 0,984 1,016

(Nguồn: Kếtquả xử lý số liệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Số liệu tại bảng 2.26 cho thấy, tất cả hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 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 bằng 0,000 (<0,05) có nghĩa là giả thuyết H₀ bị bác bỏ (các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”), tức là các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính đều tác động có ý nghĩa thống kê đếnbiến phụthuộc.

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 = -4,35E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,960 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 viphạm.

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 2.1: Phân phối chuẩn của phần dư

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Kết luận mô hình hồi quy

Đối với cácnghiên cứu sử dụng thang đo Liker thì dùng hệ số Beta chuẩn hóa để lập phương trình hồi quy. Chúng ta có thể so sánh xem xét mức độ ảnh hưởng của các 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 5 biến độc lập được thể hiện dưới phương trình hồi quy sau:

HL = 0,375KN + 0,359NL + 0,334TC + 0,324PT + 0,312DC

Mô hình hồi quy cho thấy, các biến độc lập: KN, NL, TC, PT, DC có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc HL. Kết quả nghiên cứu cho biết mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng lên chất lượng dịch vụ TTKDTM là khác nhau, đều này được thể hiện thông qua các hệ số Beta trong phương trình hồi quy. Trong đó, nhân tố Khả năng đáp ứng (0,375) có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp đến là Năng lực phục vụ (0,359), Sự tin cậy (0,334),Phương tiện hữu hình (0,324) và Sự đồng cảm (0,312).

Kết quả này đã khẳng định các giả thuyết về mối quan hệ giữa đánh giá chung về chất lượng dịch vụ TTKDTM tại Ngân hàng TMCP Bắc Á chi nhánh Thừa Thiên Huế và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ TTKDTM 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, Ngân hàng TMCP Bắc Á chi nhánh Thừa Thiên Huế cần chú trọng cải tiến hơn nữa những yếu tố này để nâng cao chất lượng dịch vụ TTKDTM.

2.3.6 Đánh giá của khách hàng về các yếu tố chất lượng dịch vụ thanh toán