Phân tích hồi quy

Các nhân tố rút ra có hệsố tải nhân tố đều > 0,5. Hệsố tải nhân tố đều cao, các biến trong cùng một nhóm đều tải mạnh trên nhân tố mà nó đo lường, nhỏ nhất là 0,787. Do đó, không có một thành phần nào bịloại bỏ.

Tổng phương sai trích là 66,392% > 50%, chứng tỏphần giải thích được khá cao.

Kết quả cũng cho thấy có một nhân tố được rút ra và Eigenvalue > 1. Không có sự tách ra hay dịch chuyển của các nhân tốnên không có sự thay đổi vềsốnhân tố.

Nhân tố này được rút ra có chỉ số Eigenvalue = 1,992, nhân tố này giải thích được 66,392 % biến thiên của dữ liệu. Nhân tố này có chỉ số Factor Loading với các biến HL1 có Factor Loading là 0,826, HL2 có Factor Loading 0,787, HL3 có Factor Loading 0,831. Nên đặt tên nhân tốnày là Sựhài lòng, ký hiệu là HL.

Qua bảng 2.12 cho thấy tất cảcác biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, ngoại trừbiến Mức độ cảm thông có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 có nghĩa là biến Mức độ cảm thông không tương quan với biến Hài lòng. Chính vì vậy, loại biến Mức độ cảm thông ra khỏi mô hình trước khi phân tích hồi quy.

Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, ta tiến hành hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội) đểxem xét mối liên hệgiữa biến phụthuộc và các biến độc lập. Khi phân tích hồi quy, kết quả sẽ cho thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng khi sửdụng dịch vụcho vay KHCN tại NCB- Huếvà mức độ tác động của chúng.

Cụ thể, phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập: (1) Năng lực phục vụ, (2) Khả năng đáp ứng, (3) Mức độ tin cậy, (4) Phương tiện hữu hình và biến phụ thuộc sự hài lòng. Phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình từcác yếu tố.

Mô hìnhđược viết như sau:

HL= ß₀ + ß₁*NLPV + ß₂*DU + ß₃*TC + ß₄*PTHH Trong đó:

ß₀: hệsốtựdo

ß_i: hệsốhồi quy riêng phần tương ứng với các biến độlập.

HL: giá trị của biến phụthuộc là sựhài lòng của KH vềchất lượng lượng dịch vụ cho vay KHCN

NLPV: Giá trịbiến độc lập thứnhất là Năng lực phục vụ DU: Giá trị biến độc lập thứhai là Khả năng đáp ứng TC: Giá trịbiến độc lập thứba là Mức độtin cậy

PTHH: Giá trịbiến độc lập thứ tư là Phương tiện hữu hình

Đánh giá mức độphù hợp của mô hình hồi quy

Để đánh giá độphù hợp của mô hình ta dùng hệsố xác định R² điều chỉnh. Hệsố xác định R² điều chỉnh của mô hình này là 55,3%, thể hiện 4 biến độc lập trong mô hình giải thích được 55,3% biến thiên của biến phụ thuộc. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình là chấp nhận được.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.13: Mô hình tóm tắt sửdụng phương pháp Enter Mô

hình R R² R²điều chỉnh

Sai sốchuẩn của ước lượng

Durbin-Watson

1 0,744 0,553 0,539 0,67893804 1,713

Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS

Kiểm định độphù hợp của mô hình

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không

Kiểm định cặp giảthuyết:

H₀: Mô hình hồi quy tuyến tính là không phù hợp (ß₁ =ß₂ = ß₃ = ß₄) H_i: Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (tồn tại ít nhất ß_i# 0) Ta có Sig. của F = 0,00 < 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H₀

Bảng 2.14: Kiểm định vềsựphù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng phương

sai lệch df Bình phương tổng

phương sai lệch F Mức ý nghĩa Sig.

Mô hình

hồi quy 71,380 4 17,845 38,713 0,000

Số dư 57,620 125 0,461

Tổng 129,000 129

Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS Từbảng 2.14, ta thấy Sig. của F = 0,00 < 0,05 từ đó có thểkết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.

Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến thểhiện có trong mô hình có thểgiải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụthuộc.

Mặc khác, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do có hệsố phóng đại VIP của các biến (VIP < 10) và không có sự tương quan do kiểm định Durbin– Watson = 1,713 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Ngoài ra, kiểm định hệ số tương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quả kiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quảSig. < 0.05. Vậy nên, có đủbằng chứng thống kê đểbác bỏgiảthuyết H₀ đối với các nhân tố này hay các giả thuyết H_i được chấp nhận với mức ý nghĩa là 95%.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quảphân tích hồi quy và mức độquan trọng của từng nhân tố Bảng 2.15: Kết quảphân tích hồi quy đa biến Mô hình Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa

t Sig.

B Sai sốchuẩn Beta

Hằng số ^-3,148E-016 0,60 0,000 1,000

NLPV 0,320 0,60 0,320 5,353 0,00

DU 0,426 0,60 0,426 7,132 0,00

TC 0,433 0,60 0,433 7,249 0,00

PTHH 0,285 0,60 0,285 4,773 0,00

Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS Dựa vào bảng 2.15, ta thấy giá trị Sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 (đủ cơ sở để bác bỏgiảthuyết H₀). Do đó, có thể kết luận rằng, sự hài lòng của KH về chất lượng cho vay KHCN tại Ngân hàng NCB- Huế chịu tác động của các nhân tố: Năng lực phục vụ, Mức độ đáp ứng, Mức độtin cậy, Phương tiện hữu hình.

Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược biết lại như sau:

HL = 0,320*NLPV + 0,426*DU + 0,433*TC + 0,285*PTHH

Dựa vào mô hình hồi quy trên ta thấy hệ số ß₁ = 0,320 có nghĩa là khi nhân tố Năng lực phục vụ thayđổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm cho sự hài lòng của KH về chất lượng dich vụ cho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,320 đơn vị.

Đối với nhân tốKhả năng đáp ứng có hệsốß₂ = 0,426 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho sựhài lòng của KH vềchất lượng dich vụcho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,426 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Đối với nhân tố Mức độ tin cậy có hệ số ß₃ = 0,433 khi nhân tố này thay đổi 1 đơn vịthì làm cho sựhài lòng của KH vềchất lượng dịch vụcho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,433 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Cuối cùng là nhân tố Phương tiện hữu hình có hệ sốß₄ = 0,285 khi nhân tố này thay đổi 1 đơn vị thì làm cho sự hài lòng của KH về chất lượng dich vụ cho vay KHCN tại Ngân hàng cũng biến động cùng chiều 0,285 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Phương trình trên cho thấy, khi các yếu tố Năng lực phục vụ, Mức độ đáp ứng, Mức độtin cậy và Phương tiện hữu hình càng cao thì mức độ hài lòng của KH vềchất lượng dịch vụ cho vay KHCN tại NCB- Huếcàng lớn. Trong đó thành phần Mức độ tin cậy tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của KH về chất lượng dịch vụ cho vay KHCN, tiếp đến là Khả năng đáp ứng của Ngân hàng đối với KH. Kếtiếp là Năng lực phục vụ của nhân viên đối với KH. Và cuối cùng là Phương tiện hữu hình của Ngân hàng đối với KH.

2.2.3.Đánh giá của khách hàng vềcác yếu tốchất lượng dịch vụ cho vay khách