4.4.2. Sự tương quan giữa các biến
Bảng 4.13: Kết quả phân tích tương quan
Correlations
Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | ||
Pearson Correlation | Y | 1,000 | ,745 | ,710 | ,643 | ,712 | ,677 |
X1 | ,745 | 1,000 | ,718 | ,681 | ,665 | ,697 | |
X2 | ,710 | ,718 | 1,000 | ,725 | ,719 | ,647 | |
X3 | ,643 | ,681 | ,725 | 1,000 | ,698 | ,673 | |
X4 | ,712 | ,665 | ,719 | ,698 | 1,000 | ,601 | |
X5 | ,677 | ,697 | ,647 | ,673 | ,601 | 1,000 | |
Sig. (1-tailed) | Y | . | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 |
X1 | ,000 | . | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | |
X2 | ,000 | ,000 | . | ,000 | ,000 | ,000 | |
X3 | ,000 | ,000 | ,000 | . | ,000 | ,000 | |
X4 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | . | ,000 | |
X5 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | . |
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại PGD Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB Tân Hương - 4 -
Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại PGD Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB Tân Hương - 5 -
Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại PGD Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB Tân Hương - 6 -
Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại PGD Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB Tân Hương - 8 -
Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại PGD Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB Tân Hương - 9
Xem toàn bộ 79 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp và xử lý qua phần mềm SPSS 16
- Qua bảng phân tích trên, ta thấy biến phụ thuộc Y “Sự hài lòng khách hàng” tương quan thuận với các biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5 vì hệ số tương quan Pearson Corelation đều dương. Ta thấy biến có sự tương quan mạnh nhất với biến Y là biến độc lập X1 “Độ tin cậy” với hệ số tương quan Pearson Corelation là 0,745 và biến có mức tương quan yếu nhất là X3 “Độ đảm bảo”.
- Và mức ý nghĩa kiểm định sự tương quan của các biến đều có Sig < 0,05 điều đó chứng tỏ mối tương quan này có ý nghĩa về mặt thống kê.
4.4.3. Kiểm định hệ số hồi quy
Bảng 4.14: Hệ số hồi quy mô hình
Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | T | Sig. | Collinearity Statistics | |||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Constant) | -,173 | ,198 | -,874 | ,383 | |||
X1 | ,334 | ,067 | ,317 | 5,004 | ,000 | ,364 | 2,749 | |
X2 | ,230 | ,085 | ,179 | 2,711 | ,007 | ,336 | 2,980 | |
X3 | -,028 | ,080 | -,022 | -,349 | ,728 | ,359 | 2,789 | |
X4 | ,300 | ,067 | ,273 | 4,494 | ,000 | ,397 | 2,521 | |
X5 | ,231 | ,070 | ,192 | 3,289 | ,001 | ,430 | 2,327 | |
a. Dependent Variable: Y | ||||||||
Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp và xử lý qua phần mềm SPSS 16
- Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients)
Biến X3 nhân tố đại diện cho biến độc lập “Độ đảm bảo (ASS)” có Sig = 0,728 > 0,05 nên biến này không có mức ý nghĩa 95%, loại biến X3 trong mô hình hồi quy.
Biến X1 là nhân tố đại diện cho biến “ Độ tin cậy (REL)” có hệ số +0,334 >0 nên có quan hệ cùng chiều với biến Y “Sự hài lòng khách hàng” và Sig X1 nhỏ hơn 0,05. Điều này có nghĩa là khi khách hàng đánh giá yếu tố “Độ tin cậy” như: Uy tín ngân hàng tốt, Thời gian làm thủ tục và thực hiện giao dịch giảm bớt thì mức độ hài lòng của họ tăng lên 0,334.
Biến X2 nhân tố đại diện cho biến “Độ đảm bảo (RES)” có hệ số +0,230 và có quan hệ cùng chiều với biến Y, có nghĩa là khi khách hàng đánh giá yếu tố “Độ đáp ứng” tăng 1 điểm thì sự hài lòng của họ tăng lên 0,230 điểm.
Biến X4 là nhân tố đại diện của biến “Sự cảm thông (EMP)” có hệ số +0,300 có quan hệ cùng chiều với biến Y và Sig <0,05 có nghĩa phù hợp với mức ý nghĩa 95%. Khi khách hàng có sự cảm nhận tốt về thái độ tận tình của nhân viên, sự nhanh chóng trong việc giải quyết khó khăn của khách thì sự hài lòng của khách sẽ tăng lên 0,300 điểm.
Biến X5 nhân tố đại diện cho biến “Phương tiện hữu hình (TAN)” có hệ số +0,231 và có quan hệ cùng chiều với biến Y, có nghĩa là khi khách hàng được phục vụ trong môi trường không gian thoáng mát, sạch sẽ, hệ thống máy nội bộ hiện đại sẽ giúp Ngân hàng gây ấn tượng với khách hàng và mức độ hài lòng của họ sẽ tăng 0,231 điểm.
- Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients)
Hệ số chuẩn hóa này giúp ta xác định được vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập có mức ý nghĩa thống kê.
Dựa vào hệ số Beta trong Standardized Coefficients có thể chuyển đổi thành phần trăm như sau:
Bảng 4.15: Thứ tự ảnh hưởng của các biến
Giá trị tuyệt đối | % | Thứ tự ảnh hưởng | |
X1 | 0,317 | 32,25 | 1 |
X2 | 0,179 | 18,21 | 4 |
X3 | 0.022 | 2,24 | 5 |
X4 | 0,273 | 27,77 | 2 |
X5 | 0,192 | 19,53 | 3 |
Tổng cộng | 0,983 | 100 |
Nguồn: Kết quả tác giả tính toán
Thứ tự đóng góp ảnh hưởng của các biến theo tầm quan trọng giảm dần là: biến X1 “Độ tin cậy” đóng góp 32,25%, X4 “Sự cảm thông” đóng góp 27,77%, X5 “Phương tiện hữu hình” đóng góp 19,53%, X2 “Độ đáp ứng” đóng góp 18,21% và cuối cùng là biến X3 “Độ đảm bảo” với mức đóng góp chỉ có 2,24%.
Từ bảng 4.14 và bảng 4.15 ta thấy biến X3 có sự đóng góp thấp nhất và X3 có Sig < 0,05 nên trong mô hình hồi quy ta có thể loại bỏ X3 ra khỏi mô hình. Mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 95% gồm các biến X1, X2, X4, X5.
4.4.4. Kiểm định mức phù hợp mô hình
Bảng 4.16: Mức độ giải thích mô hình
Model Summary
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Change Statistics | |||||
R Square Change | F Change | df1 | df2 | Sig. F Change | |||||
1 | ,820a | ,673 | ,666 | ,45260 | ,673 | 92,185 | 5 | 224 | ,000 |
a. Predictors: (Constant), X5, X4, X1, X3, X2
Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp và xử lý qua phần mềm SPSS 16
- Trong bảng 4.16, ta thấy R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,666; điều này có nghĩa sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tại NCB Tân Hương bị chi phối bởi 66,6% là các yếu tố: Độ tin cậy (REL), độ đáp ứng (RES), sự cảm thông (EMP), phương tiện hữu hình (TAN).
Bảng 4.17: Kiểm định mức phù hợp
ANOVAb
Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 | Regression | 94,394 | 4 | 23,599 | 115,652 | ,000a |
Residual | 45,911 | 225 | ,204 | |||
Total | 140,305 | 229 |
a. Predictors: (Constant), X5, X4, X1, X2
b. Dependent Variable: Y
Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp và xử lý qua phần mềm SPSS 16
- Với mô hình có 4 biến như nhận định trên, ta thấy Sig <0,01 và có thể kết luận rằng mô hình nêu trên phù hợp thực tế khảo sát. Như vậy các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc Y với mức độ tin cậy 99%.
4.4.5. Giải thích phương trình hồi quy
- Từ các bước phân tích hồi quy trên, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y “ Sự hài lòng khách hàng” với 4 biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy chuẩn như sau:
Y= 0,317X1 + 0,179X2 + 0,273X4 + 0,192X5
- Vì 4 biến X1, X2, X4, X5 đều có Sig < 0,05 nên 4 biến này phù hợp trong phương trình hồi quy có ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Theo phương trình hồi quy trên, sự hài lòng khách có quan hệ tuyến tính với các biến Độ tin cậy (hệ số Beta chuẩn là 0,317); biến Độ đáp ứng (hệ số Beta chuẩn là 0,179); biến Sự cảm thông (hệ số Beta chuẩn 0,273); biến Phương tiện hữu hình (hệ số Beta chuẩn là 0,192).
4.5. Phân tích One-way ANOVA
4.5.1. Phân tích ANOVA biến độc lập với biến định tính
Tìm hiểu về sự tác động của các biến độc lập X1 (Độ tin cậy), X2 (Độ đáp ứng), X4 (Sự cảm thông), X5 (Phương tiện hữu hình) với yếu tố Thời gian sử dụng dịch vụ tại Ngân hàng có như nhau hay không.
Bảng 4.18: Phân tích Anova biến độc lập với thời gian sử dụng
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic | df1 | df2 | Sig. | |
X1 | 2,302 | 3 | 226 | ,078 |
X2 | 1,501 | 3 | 226 | ,215 |
X4 | 1,545 | 3 | 226 | ,204 |
X5 | ,267 | 3 | 226 | ,849 |
ANOVA
Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. | ||
X1 | Between Groups | 66,886 | 3 | 22,295 | 84,374 | ,000 |
Within Groups | 59,719 | 226 | ,264 | |||
Total | 126,606 | 229 | ||||
X2 | Between Groups | 50,678 | 3 | 16,893 | 112,056 | ,000 |
Within Groups | 34,070 | 226 | ,151 | |||
Total | 84,748 | 229 | ||||
X4 | Between Groups | 66,975 | 3 | 22,325 | 103,174 | ,000 |
Within Groups | 48,902 | 226 | ,216 | |||
Total | 115,877 | 229 | ||||
X5 | Between Groups | 51,887 | 3 | 17,296 | 87,350 | ,000 |
Within Groups | 44,749 | 226 | ,198 | |||
Total | 96,636 | 229 |
Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp và xử lý qua phần mềm SPSS 16
- Qua bước kiểm định Levene test Sig của các biến Độ tin cậy (X1), Độ đáp ứng (RES), Sự cảm thông (EMP), Phương tiện hữu hình (TAN) đều lớn hơn 0,05. Cho nên giả thuyết H0 “Phương sai giữa biến độc lập X1, X2, X4, X5 với Thời gian sử dụng dịch vụ bằng nhau” được chấp nhận.
- Cho nên ta tiếp tục kiểm định Anova. Đặt giả thuyết H1 “ Có sự khác biệt giữa việc đánh giá các yếu tố (Độ tin cậy, Độ đáp ứng, Sự cảm thông, Phương tiện hữu hình) so với thời gian sử dụng dịch vụ tại Ngân hàng”.
- Ta thấy Sig Anova của các biến X1, X2, X4, X5 đều nhỏ hơn 0,05 nên giả thuyết H1 được chấp nhận, kết luận rằng có sự khác biệt trong việc đánh giá các yếu tố với thời gian sử dụng dịch vụ.
Bảng 4.19: Phân tích Anova biến độc lập với số lượng ngân hàng đang sử dụng
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic | df1 | df2 | Sig. | |
X1 | 1,829 | 3 | 226 | ,143 |
X2 | 1,697 | 3 | 226 | ,169 |
X4 | 1,425 | 3 | 226 | ,236 |
X5 | ,198 | 3 | 226 | ,897 |
ANOVA
Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. | ||
X1 | Between Groups | 65,540 | 3 | 21,847 | 80,854 | ,000 |
Within Groups | 61,065 | 226 | ,270 | |||
Total | 126,606 | 229 | ||||
X2 | Between Groups | 48,537 | 3 | 16,179 | 100,975 | ,000 |
Within Groups | 36,211 | 226 | ,160 | |||
Total | 84,748 | 229 |
Between Groups | 65,226 | 3 | 21,742 | 97,012 | ,000 | |
Within Groups | 50,651 | 226 | ,224 | |||
Total | 115,877 | 229 | ||||
X5 | Between Groups | 48,977 | 3 | 16,326 | 77,419 | ,000 |
Within Groups | 47,658 | 226 | ,211 | |||
Total | 96,636 | 229 |
X4
Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp và xử lý qua phần mềm SPSS 16
- Trong bảng kiểm định Levene test bảng thứ 1 của bảng 4.18, Sig của các biến Độ tin cậy (X1), Độ đáp ứng (RES), Sự cảm thông (EMP), Phương tiện hữu hình (TAN) đều lớn hơn 0,05. Cho nên giả thuyết H0 “Phương sai giữa biến độc lập X1, X2, X4, X5 với Thời gian sử dụng dịch vụ bằng nhau” được chấp nhận.
- Vậy nên ta tiếp tục kiểm định Anova. Đặt giả thuyết H1 “Có sự khác biệt giữa việc đánh giá các yếu tố (Độ tin cậy, Độ đáp ứng, Sự cảm thông, Phương tiện hữu hình) so với số lượng ngân hàng đang sử dụng”.
- Ta thấy Sig Anova của các biến X1, X2, X4, X5 đều nhỏ hơn 0,05 nên giả thuyết H1 được chấp nhận, kết luận rằng có sự khác biệt trong việc đánh giá các yếu tố với số lượng ngân hàng. Có thể nói rằng, khi khách hàng có sử dụng dịch vụ tại nhiều ngân hàng thì mức độ đánh giá của họ về Độ tin cậy, Độ đáp ứng, Sự cảm thông, Phương tiện hữu hình sẽ khách quan và chân thực hơn.
4.4.2. Phân tích phương sai các nhóm khách hàng với sự hài lòng về dịch vụ tiền gửi Trong bảng Levene test ta đặt giả thuyết H0: Phương sai bằng nhau nếu
+ Sig > 0,05 chấp nhận H0
+ Sig < 0,05 bác bỏ H0
Nếu H0 “Phương sai bằng nhau” chấp nhận thì bước tiếp việc kiểm định ANOVA test Với giả thuyết H1: Sự hài lòng khách hàng có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng
+ Sig > 0,05 giả thuyết H1 bác bỏ, kết luận rằng không có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng