PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ
2.3 Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ ngân hàng điện tử dành cho
2.3.5 Mô hình hồi quy
2.3.5.1 Kiểm định sự tương quan
Bảng 22: Hệsố tương quan Pearson của biến phụthuộc với các biến độc lập
STC NLPV PTHH SDB SCT HL
HL
Pearson Correlation 0.589 0.619 0.770 0.749 0.676 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
N 140 140 140 140 140 140
Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu trên phần mềm SPSS 20 Tiến hành phân tích ma trận hệ số tương quan gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệsốPearson, cho thấy kết quảhệsố tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lớn nhất là và thấp nhất là. Đồng thời các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05 nên ta
Trường Đại học Kinh tế Huế
vậy việc sửdụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.
2.3.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng nhân tố, đề tài tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Đề tài này muốn đo lường sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng điện tử dành cho khách hàng các nhân của ngân hàng TMCP Quân Đội – chi nhánh Huế bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.
Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “Hài lòng”, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từcác biến quan sát từ phân tích nhân tốEFA.
Mô hình hồi quy như sau:
HL = β0+β1STC+ β2NLPV+ β3PTHH+ β4SDB+ β5SCT Trong đó:
HL: Giá trị của biến phụthuộc
STC: Giá trị của biến độc lập thứnhất là sự tin cậy
NLPV: Giá trịcủa biến độc lập thứ hai là năng lực phục vụ PTHH: Giá trịcủa biến độc lập thứba là phương tiện hữu hình SDB: Giá trịcủa biến độc lập thứ tư là sự đảm bảo
SCT: Giá trị của biến độc lập thứ năm là sựcảm thông HệsốBê-ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.
Đánh giá sựphù hợp của mô hình
Bảng 23: Kết quảhồi quy
Mô hình R R² R² hiệu chỉnh Ước lượng sai
sốchuẩn
Durbin– Watson
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu trên phần mềm SPSS 20 Từ kết quả ở bảng 23, ta thấy giá trịR² hiệu chỉnh = 0.738, có ý nghĩa rằng mô hình hồi quy giải thích được 73.8% sự biến động trong đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử dành cho khách hàng cá nhân của ngân hàng TMCP Quân Đội–chi nhánh Huế.
Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Bảng 24: Phân tích phương sai ANOVA ANOVAᵃ
Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình
phương F Sig.
Tương quan 39.047 5 7.809 79.445 0.000ᵇ
Phần dư 13.172 134 0.098
Tổng 52.219 139
Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu trên phần mềm SPSS 20 Giá trị Sig. = 0.000, mô hình hồi quy phù hợp. Các biến độc lập có sự tương quan tuyến tính với biến phụthuộc trong mô hình
Phân tích hồi quy:
Trong giai đoạn phân tích hồi quy, chọn phương pháp Enter cho nghiên cứu này.
Chọn lọc dựa trên tiêu chí sẽ nhận những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0.05 và loại những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. > 0.05 ra khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó. Bảng kết quảphân tích hồi quy như sau:
Bảng 25: Kết quảhồi quy sửdụng phương phápEnter
Mô hình Hệsố chưa chuẩn Hệsố Sig. Thống kê đa cộng
Trường Đại học Kinh tế Huế
B Sai số
chuẩn hóa Beta Độchấp
nhận VIF
1
Hằng số 0.619 0.177 0.001
STC 0.090 0.048 0.109 0.063 0.556 1.800
NLPV 0.022 0.049 0.029 0.648 0.472 2.120
PTHH 0.333 0.052 0.389 0.000 0.509 1.965
SDB 0.259 0.048 0.335 0.000 0.487 2.051
SCT 0.136 0.049 0.171 0.007 0.492 2.034
Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu trên phần mềm SPSS 20 Theo số liệu ở bảng 25, các biến độc lập PTHH, SDB, SCT có mức ý nghĩa Sig.
<0.05 và các biến độc lập STC, NLPV có mức ý nghĩa Sig. >0.05. Với mức ý nghĩa này, ta có thểkết luận các biến PTHH, SDB, SCT có khả năng sử dụng hệ số hồi quy để giải thích hay lượng hóa mối liên hệgiữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
Dựa vào kết quả trên, các hệ số β chưa chuẩn hóa có giá trị như sau: PTHH (β1 = 0.333); SDB (β2= 0.259); SCT (β3= 0.136).
Mô hình với hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa có dạng:
HL = 0.333*PTHH + 0.259*SDB + 0.136*SCT
Có thể xác định cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Bởi thông thường hệsốchuẩn hóa thường loại bỏcác sai số ước lượng.
Hệsố β1 = 0.333, cho biết: với điều kiện các biến khác không thay đổi, khi “Phương tiện hữu hình” tăng 1 đơn vịlàm cho mức độ đánh giá sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của ngân hàng TMCP Quân Đội – chi nhánh Huế tăng 0.333 đơn vị.
Trường Đại học Kinh tế Huế
bảo” tăng 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của ngân hàng TMCP Quân Đội – chi nhánh Huế tăng 0.259 đơn vị.
Hệsố β3= 0.136, cho biết: với điều kiện các biến khác không thay đổi, khi “Sựcảm thông” tăng 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của ngân hàng TMCP Quân Đội – chi nhánh Huế tăng 0.136 đơn vị.
Dựa vào kết quả thu được, có 3 nhân số (Phương tiện hữu hình; Sự đảm bảo; Sự cảm thông) ảnh hưởng đến biên phụthuộc (Hài lòng). Sự thay đổi của một trong ba nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với sự hài lòng của khách hàng. Ta có thể sắp xếp mức độ ảnh hưởng của các biến đến đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử của ngân hàng TMCP Quân Đội – chi nhánh Huếtheo thứ tựgiảm dần như sau:
Phương tiện hữu hình với hệsố β1= 0.333 Sự đảm bảo với hệsố β2= 0.259
Sự cảm thông với hệsố β3= 0.136
Từ những phân tích trên, cho thấy mô hình nghiên cứu là phù hợp. Các thang đo có mối liên hệchặt chẽ đên đánhgiá sự hài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụngân hàng điện tử tại ngân hàng TMCP Quân Đội–chi nhánh Huế.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biểu đồ6: Tần sốphần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu trên phần mềm SPSS 20 Từ biểu đồ, có thể 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 phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.982 gần bằng 1, như vậy có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bịvi phạm.
2.3.6 Kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính trong đánh giá sự hài lòng