Bảng 2 .8 Tần suất khách hàng sử dụng dịch vụ Internet Banking
Bảng 2. 18 Phân tích tương quan Pearson
STC DU BM LD PTHH CPDV SHL HL Tương quan Pearson 0,538 0,548 0,032 0,587 -0,116 0,535 1 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,364 0,000 0,103 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu)
Qua kết quảphân tích, ta thấy giá trị Sig. (1-tailed) của các biến độc lập “Sự tin cậy” (STC), “Mức độ đáp ứng” (DU), “ Linh động” (LD), “Chi phí dịch vụ” (CPDV) bằng 0,000 bé hơn 0,05 nên có thể cho thấy được sự tương quan biến phụ thuộc “Sự
hài lòng” (SHL). Hai biến “Bảo mật” (BM), “Phương tiện hữu hình” (PTHH) có Sig. (1-tailed) lớn hơn 0,05 nên ít tương quan với biến phụthuộc“Sự hài lịng” (SHL).
Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao có 4 nhân tốlớn hơn 0,5 nên có sửdụng để giải thích cho biến phụthuộc “Sự hài lịng” (SHL) sẽ được đưa ra mơ hình hồi quy để phân tích và 2 nhân tố “Bảo mật” (BM) và “Phương tiện hữu hình” (PTHH) có hệ số bé hơn 0,5 cho thấy ít có sự tương quan với biến phụ thuộc, do đó sẽ đưa vào mơ hình chạy hồi quy đểtheo dõi.
2.3.4.2. Xây dựng mơ hình hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính để xác định chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố tác động đến sựhài lịng.
Mơ hình hồi quy gồm có biến phụ thuộc “Sự hài lòng” và các biến độc lập rút ra từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến: “Sự tin cậy” (STC), “Mức độ đáp ứng” (DU), “Bảo mật” (BM), “Linh động” (LD), “Phương tiện hữu hình” (PTHH), “Chi phí dịch vụ” (CPDV)với hệsốbê-ta tương ứng:β1, β2, β3, β4, β5, β6.
Mơ hình hồi quy có dạng:
SHL= β0+ β1 STC+ β2DU + β3BM + β4LD + β5PTHH +β6CPDV + ei
Qua hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng có thể xác định được các biến độc lập nào ảnh hưởng tới biến phụ thuộc trong mơ hình và ảnh hưởng với mức độ, chiều hướng tác động như thế nào. Dựa vào kết quả của mơ hình hồi quy có thể xác định được mức độ cũng như chiều hướng tác động của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) – Chi nhánh Huế. Từ đó, làm căn cứ để kết luận và đưa ra các giải pháp thuyết phục hơn.
2.3.4.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig.< 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó nữa.
Bảng 2. 19: Hệ số phân tích hồi quyHệ số chưa chuẩn hóa Hệ số