Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội
4.4.1 Xem xét ma trận tương quan giữa các biến.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.
Bảng 4.7: Ma trận tương quan giữa các biến.
LC DV TH CT VT TC NT
Pearson Correlation
LC 1.000 .346 .331 .585 .252 .374 .295 DV .346 1.000 .018 .250 .123 .292 .042 TH .331 .018 1.000 .337 .324 .205 .221 CT .585 .250 .337 1.000 .209 .270 .302 VT .252 .123 .324 .209 1.000 .230 .218 TC .374 .292 .205 .270 .230 1.000 .112 NT .295 .042 .221 .302 .218 .112 1.000 Sig. (1-tailed) LC . .000 .000 .000 .000 .000 .000
DV .000 . .382 .000 .022 .000 .247
TH .000 .382 . .000 .000 .000 .000
CT .000 .000 .000 . .000 .000 .000
VT .000 .022 .000 .000 . .000 .000
TC .000 .000 .000 .000 .000 . .034
NT .000 .247 .000 .000 .000 .034 .
Ma trận này theo bảng 4.7 cho thấy mối tương quan giữa các biến xu hướng lựa chọn( biến phụ thuộc) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Có 2 biến có hệ số tương quan với biến xu hướng lựa chọn nhỏ hơn 0.3 là biến VT bằng 0.252 và biến NT bằng 0.295. Các biến còn lại đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3 và có thể đưa vào mô hình giải thích cho xu hướng lựa chọn. Biến NT có hệ số tương quan bằng 0.295 gần bằng 0.3 cũng có thể đưa vào giải thích cho xu hướng
lựa chọn Ngân hàng. Mối quan hệ giữa các biến trên cần xem xét kỹ trong phần hồi quy tuyến tính bội nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.4.2 Phân tích hồi quy bội.
Bảng 4.8 cho thấy, trị thống kê F được tính từ R square của mô hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (Sig=0) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.435 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 43,5%. Nói cách khác, khoảng 43,5% khác biệt của xu hướng lựa chọn Ngân hàng có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 6 thành phần Chất lượng dịch vụ cung cấp, nhận biết thương hiệu, thái độ với chiêu thị, vị trí thuận tiện của Ngân hàng, Lợi ích tài chính và ảnh hưởng từ người thân.
Bảng 4.8 Thống kê phân tích các hệ số hồi quy Mô hình tóm tắt
Model R R 2
R2 Hiệu
chỉnh Sai số chuẩn
Thay đổi thống kê R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F Change
1 .669a .448 .435 .42364 .448 35.507 6 263 .000
a. Predictors: (Constant), NT, DV, TH, TC, VT, CT b. Dependent Variable: LC
Theo bảng 4.9 thì Hệ số phóng đại phương sai VIF(Vaiance inflation factor) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này không có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Bảng 4.9 Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình.
Tên biến
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy đã chuẩn hoá
T Sig.
B
Độ lệch
chuẩn Beta
Độ chấp nhận
HS phóng đại PS 1 (Const
ant) .883 .235 3.750 .000
DV .177 .047 .183 3.725 .000 .869 1.151
TH .088 .039 .117 2.273 .024 .796 1.256
CT .326 .041 .414 7.870 .000 .760 1.315
VT .034 .038 .044 .885 .377 .843 1.187
TC .101 .031 .162 3.243 .001 .838 1.193
NT .069 .031 .108 2.214 .028 .875 1.143
a.Biến phụ thuộc : LC
Theo Bảng 4.9 trong sáu thành phần đo lường xu hướng lựa chọn Ngân hàng nêu trên, có 1 thành phần là Vị trí Ngân hàng thuận tiện có mức ý nghĩa lớn hơn 5%
(Sig = 0.377) nên thành phần này không có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác là ảnh hưởng không đáng kể đến xu hướng lựa chọn Ngân hàng. Như vậy theo kết quả phân tích định lượng thì yếu tố Vị trí ngân hàng thuận tiện có ảnh hưởng không đáng kể đối với người sử dụng dịch vụ Ngân hàng, đây là một điều cần được chú ý vì hầu hết các Ngân hàng đều chọn các vị trí thuận lợi cho người sử dụng dịch vụ để có thể lựa chọn tốt nhất. Có thể người sử dụng dịch vụ coi việc vị trí thuận tiện của các ngân hàng là đương nhiên và hầu hết các ngân hàng đều có vị trí tốt nên đối với họ không có ý nghĩa lớn.
Năm thành phần còn lại đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% (Sig <0.05) nên có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đáng kể đến xu hướng lựa chọn Ngân hàng của khách hàng cá nhân. Ta có phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn có dạng như sau:
LC = 0.183DV + 0.117TH + 0.414CT+ 0.162TC + 0.108NT
Trong đó:
- LC : là Xu hướng lựa chọn Ngân hàng của khách hàng cá nhân.
- DV: là Chất lượng dịch vụ cung cấp.
- TH: là Nhận biết thương hiệu.
- CT: là Thái độ với chiêu thị - TC: là Lợi ích tài chính
- NT: là Ảnh hưởng từ người thân.
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỉ lệ thuận hay nói cách khác là có quan hệ cùng chiều đến xu hướng lựa chọn Ngân hàng của khách hàng cá nhân.
Hệ số Beta của các thành phần cho thấy thành phần có ảnh hưởng mạnh nhất đến xu hướng lựa chọn Ngân hàng là Thái độ với chiêu thị, sau đó là các thành phần chất lượng dịch vụ, lợi ích tài chính, nhận biết thương hiệu và ảnh hưởng từ người thân có ảnh hưởng tương đối bằng nhau.
Như vậy, các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến xu hướng lựa chọn Ngân hàng của khách hàng cá nhân bao gồm Thái độ với chiêu thị, Chất lượng dịch vụ, Lợi ích tài chính, Nhận biết thương hiệu và ảnh hưởng từ người thân. Điều này cũng chứng tỏ là khách hàng rất quan tâm tới năm yếu tố trên khi quyết định chọn một ngân hàng nào đó để sử dụng dịch vụ. Ngoài ra, các chương trình khuyến mãi của các ngân hàng cũng tác động rất lớn đến sự chú ý của khách hàng, thu hút được sự quan tâm của khách hàng.
Các yếu tố như thái độ phục vụ, chăm sóc giúp cho khách hàng có cảm nhận tốt về ngân hàng và cũng giúp cho ngân hàng có thêm khách hàng khi những khách hàng này giới thiệu cho các đồng nghiệp, bạn bè họ khi cần sử dụng dịch vụ ngân hàng.