LI NịI U
B ng 4.10 Kt qu các thông shi quy ca mô hình
B ng 4.10 cho ta ph ng trình h i quy v i các h s chu n hóa có d ng nh sau:
HL = 0.154HA + 0.354AT + 0.255TC_HQ + 0.154DA + 0.121TM
Trong đó:
HL: S hƠi lòng; HA: Hình nh ngơn hƠng; AT: An toƠn/b o m t
TC_HQ: Tin c y/hi u qu ; DA: áp ng; TM: Th m m
K t qu phơn tích cho th y hình nh ngơn hƠng vƠ b n thƠnh ph n c a ch t l ng d ch v Internet Banking đ u có quan h cùng chi u v i s hƠi lòng c a
khách hƠng. xác đ nh t m quan tr ng c a các bi n đ c l p trong m i quan h v i bi n ph thu c, chúng ta c n c vƠo h s Beta . N u tr tuy t đ i c a h s Beta cƠng l n thì nhơn t đó cƠng nh h ng quan tr ng đ n bi n s hƠi lòng. Trong đó, nhơn t an toƠn/b o m t lƠ nhơn t tác đ ng m nh nh t đ n s hƠi lòng c a khách hƠng ( =0.354, sig.=0.000<0.05); k đ n lƠ thƠnh ph n tin c y/hi u qu ( =0.255, sig.=0.000<0.05), thƠnh ph n đáp ng ( =0.154, sig.=0.000<0.05), vƠ hình nh ngơn hƠng ( =0.154, sig.=0.000<0.05) vƠ cu i cùng lƠ thƠnh ph n th m m ( =0.121, sig.=0.002<0.05).
Bên c nh đó, tuy k t qu h i quy v i R² hi u ch nh không l n (ch gi i thích đ c 58.6% bi n thiên c a bi n ph thu c trong mô hình, ngh a lƠ còn 41.4% bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b i nhơn t khác ngoƠi mô hình) nh ng đi u nƠy có th ch p nh n đ c. Vì trên th c t , ngoƠi tác đ ng c a các nhơn t đ c xem xét trong nghiên c u nƠy (hình nh ngơn hƠng, ch t l ng d ch v ) thì s hƠi lòng c a khách hƠng còn có th ch u tác đ ng t các nhơn t khác mƠ nghiên c u nƠy ch a xem xét đ n, ví d : giá tr c m nh n (perceived value), s mong đ i
(expectations), ầ
H n n a, k t qu nƠy so v i các nghiên c u đi tr c có m t s khác bi t. Trong nghiên c u c a Suhaimi (2011) thu c l nh v c công ty d ch v k thu t, R² hi u ch nh lƠ 54.8% đ i v i mô hình m i quan h gi a giá tr c m nh n, hình nh doanh nghi p v i s hƠi lòng c a khách hƠng. Còn đ i v i nghiên c u c a Gan & ctg (2011) trong l nh v c d ch v ngơn hƠng New Zealand, R² hi u ch nh lƠ 73.5%
đ i v i mô hình m i quan h gi a giá tr c m nh n, hình nh ngơn hƠng, ch t l ng d ch v v i s hƠi lòng c a khách hƠng. Riêng trong nghiên c u c a Kamal & Ipshita (2012) thì R² hi u ch nh lƠ 40.2% đ i v i mô hình m i quan h gi a các thƠnh ph n ch t l ng d ch v Internet Banking v i s hƠi lòng c a khách hƠng.
4.4.2 Dòătìmăs ăviăph măcácăgi ăđ nhăc năthi ttrongăh iăquyătuy nătính
HoƠng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2008) cho r ng ắPhơn tích h i quy không ph i ch lƠ vi c mô t các d li u quan sát đ c. T các k t qu quan sát
đ c trong m u, b n ph i suy r ng k t lu n cho m i liên h gi a các bi n trong t ng th ầS ch p nh n vƠ di n d ch k t qu h i quy không th tách r i các gi đ nh c n thi t vƠ nh ng chu n đoán v s vi ph m các gi đ nh đó. N u các gi đ nh b vi ph m thì các k t qu c l ng không đáng tin c yầ”. Do đó, đ đ m b o ph ng trình h i quy đ c xơy d ng có ý ngh a,ta c n đ m b o các gi đ nh c a nó không b vi ph m.
4.4.2.1ăGi ăđ nhăliênăh ătuy nătính
ki m tra gi đ nh liên h tuy n tính, ta dùng ph ng pháp v đ th phơn tán gi a 2 giá tr : ph n d chu n hoá (standardized residual) trên tr c tung vƠ giá tr d đoán chu n hoá (standardized predicted value) trên tr c hoƠnh. K t qu ki m đ nh (xem ph l c 7) cho th y ph n d không thay đ i theo m t tr t t nƠo khác đ i v i giá tr d đoán (cong d ng b c 2 Parabol, cong d ng b c 3 Cubicầ). i u đó ch ng t r ng gi đ nh liên h tuy n tính không b vi ph m.
4.4.2.2ăGi ăđ nhăph ngăsaiăc aăsaiăs ăkhôngăđ i
ki m tra gi đ nh ph ng sai c a sai s không đ i, chúng ta s d ng ki m đ nh t ng quan h ng Spearman. Gi thuy t Ho đ t ra cho ki m đ nh lƠ ắH s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0”. Theo k t qu ki m đ nh (xem ph l c 8), giá
tr Sig. c a các h s t ng quan v i đ tin c y 95% l n h n m c ý ngh a 0.05 nên gi thuy t Ho không b bác b . Do đó, ta có th k t lu n ph ng sai c a sai s không đ i.
4.4.2.3ăGi ăđ nh v ăphơnăph iăchu năc aăph năd
ki m tra gi đ nh v phơn ph i chu n c a ph n d , ta xơy d ng bi u đ t n s Histogram đ kh o sát phơn ph i c a ph n d . K t qu trong bi u đ t n s
Histogram (xem hình 9.1 ph l c 9) cho th y m t đ ng cong phơn ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s . V i đ l ch chu n Std.Dev = 0.99216 (g n b ng 1) vƠ giá tr trung bình Mean = 0.0000000000000153 (g n b ng 0), ta có th k t lu n r ng gi đ nh v phơn ph i chu n c a ph n d không b vi ph m. H n n a, ta có th xét thêm bi u đ P-P plot c a ph n d chu n hoá đ kh ng đ nh k t lu n nƠy.
K t qu (xem hình 9.2 ph l c 9) cho th y các đi m quan sát không phơn tán quá xa đ ng th ng k v ng, nên ta có th k t lu n lƠ gi thi t phơn ph i chu n không b vi ph m (HoƠng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
4.4.2.4ăGi ăđ nhăv ătínhăđ căl păc aăsaiăs (khôngăcóăt ngăquanăgi aăcácă ph năd )
ki m tra gi đ nh v tính đ c l p c a sai s , ta dùng đ i l ng th ng kê
Durbin-Watson. Theo HoƠng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2008), đ i l ng th ng kê Durbin-Watson (d) có th dùng đ ki m đ nh t ng quan c a các sai s k nhau (t ng quan chu i b c nh t). Gi thi t khi ti n hƠnh ki m đ nh nƠy lƠ:
Ho: H s t ng quan t ng th c a các ph n d = 0
i l ng d có giá tr bi n thiên trong kho ng t 0 đ n 4. N u các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau, giá tr d s g n b ng 2. Thông tin v giá tr
Durbin-Watson d= 2.004 (g n b ng 2) b ng Model Summary (xem ph l c 5) thu c mi n ch p nh n gi thuy t không có t ng quan chu i b c nh t. Do đó, gi đ nh v tính đ c l p c a sai s không b vi ph m.
4.4.2.5ăGi ăđ nhăkhôngăcóăm iăt ngăquanăgi aăcácăbi năđ căl pă(đoăl ngă aăc ngătuy n)
Theo b ng k t qu các thông s h i quy c a mô hình (b ng 4.10), ta th y đ
ch p nh n c a 5 bi n (HA, AT, TC_HQ, DA, TM) khá cao (tolerance > 0.5) vƠ h
s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor) r t nh (< 10) cho th y các
bi n đ c l p nƠy không có quan h ch t ch v i nhau nên không có hi n t ng đa
c ng tuy n x y ra. Do đó, m i quan h gi a các bi n đ c l p không nh h ng đ n
k t qu gi i thích c a mô hình h i quy. i u đó ch ng t gi đ nh không có m i
t ng quan gi a các bi n đ c l pkhông b vi ph m.
4.4.3ăK tăqu ăki măđ nhăcácăgi ăthuy tănghiênăc uătrongămôăhình
Nh đƣ trình bƠy ch ng 2, vƠ mô hình hi u ch nh ch ng 3, ta có 5 gi thuy t đ c đ ngh trong mô hình.
Gi thuy t H1 đ c đ ngh : Hình nh ngân hàng và s hài lòng c a khách hàng có quan h cùng chi u.T k t qu phơn tích mô hình h i quy (xem b ng 4.10)
cho th y h s =0.154 vƠ m c ý ngh a th ng kê sig.=0.000 < 0.05, do đó gi thuy t nƠy đ c ch p nh n.
K đó, có 4 gi thuy t đ c đ t ra trong mô hình nghiên c u đ ki m đ nh m i quan h gi a ch t l ng d ch v vƠ s hƠi lòng c a khách hƠngnh sau:
H2.1: Thành ph n an toàn/b o m t c a ch t l ng d ch v Internet Banking và s hài lòng c a khách hàng có quan h cùng chi u.
H2.2: Thành ph n tin c y/ hi u qu c a ch t l ng d ch v Internet Banking và s hài lòng c a khách hàng có quan h cùng chi u.
H2.3: Thành ph n đáp ng c a ch t l ng d ch v Internet Banking và s hài lòng c a khách hàng có quan h cùng chi u.
H2.4: Thành ph n th m m c a ch t l ng d ch v Internet Banking và s hài lòng c a khách hàng có quan h cùng chi u.
T k t qu phơn tích h i quy (xem b ng 4.10), ta nh n th y h s vƠ m c ý ngh a th ng kê c a các thƠnh ph n nh sau: an toƠn/b o m t ( =0.354, sig.=0.000<0.05); tin c y/hi u qu ( =0.255, sig.=0.000<0.05); đáp ng ( =0.154, sig.=0.000<0.05) vƠ cu i cùng lƠ thƠnh ph n th m m ( =0.121, sig.=0.002<0.05).
i u nƠy ch ng t gi thuy t H2.1, H2.2, H2.3, H2.4 đ u đ c ch p nh n.
4.5 Phơnătíchă nhăh ngăc aăcácăbi năđ nhătínhăđ năs ăhƠiălòngăc aăkháchăhƠngă 4.5.1ăGi iătính
ki m đ nh xem s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a nam vƠ n có khác nhau hay không, ta dùng phép ki m đ nh
Independent-samples T-test (xem ph l c 11).
K t qu Sig. b ng 0.221 (> 0.05) trong ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a trung bình s hƠi lòng khách hƠng đ i v i d ch v Internet Banking gi a nam vƠ n không khác nhau. ng th i, trong ki m đ nh t, giá tr Sig. b ng 0.749
(>0.05), ta có th k t lu n: không có s khác bi t có ý ngh a v s hƠi lòng c a
khách hàng nam và khách hàng n .
4.5.2ă ătu i
ki m đ nh xem có s khác bi t trong s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a các nhóm tu i hay không, ta s d ng phơn tích ph ng sai m t y u t (One-way ANOVA) (xem ph l c 12).
K t qu Sig. b ng 0.467 (>0.05) ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a s hƠi lòng gi a 4 nhóm tu i không khác nhau m t cách có ý ngh a th ng kê. Do đó, k t qu ANOVA có th s d ng t t.
Giá tr Sig. = 0.90 (>0.05)trong b ng k t qu ANOVA cho th y không có s khác bi t v s hƠi lòng c a khách hƠng gi a các nhóm tu i.
4.5.3ăTrìnhăđ ăh căv n
ki m đ nh xem có s khác bi t trong s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a các nhóm trình đ h c v n hay không, ta s d ng phơn tích ph ng sai m t y u t (One-way ANOVA) (xem ph l c 13).
K t qu Sig. b ng 0.000 (<0.05) ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a s hƠi lòng gi a các nhóm trình đ h c v n khác nhau m t cách có ý ngh a th ng kê.
Trong tr ng h p ph ng sai khác nhau nƠy, ta dùng ki m đ nh Dunnett’s
T3 vƠ Tamhane’s T2 trong Post Hoc (xem ph l c 13). K t qu ki m đ nh Dunnett’s T3 vƠ Tamhane’s T2 trong Post Hoc cho k t qu gi ng nhau, theo đó không có s khác bi t v s hƠi lòng c a khách hƠng gi a các nhóm trình đ h c v n.
4.5.4ăNgh ănghi p
ki m đ nh xem có s khác bi t trong s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a các nhóm ngh nghi p khác nhau hay không, ta s d ng phơn tích ph ng sai m t y u t (One-way ANOVA) (xem ph l c 14).
K t qu Sig. b ng 0.761 (>0.05) ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a s hƠi lòng gi a các nhóm ngh nghi p khác nhau không khác nhau m t cách có ý ngh a th ng kê. Do đó, k t qu ANOVA có th s d ng t t.
Giá tr Sig. = 0.777 (>0.05) trong b ng k t qu ANOVA cho th y không có
s khác bi t v s hƠi lòng c a khách hƠng gi a các ngh nghi p khác nhau.
4.5.5ăThuănh p
ki m đ nh xem có s khác bi t trong s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a các nhóm thu nh p khác nhau hay không, ta s d ng phơn tích ph ng sai m t y u t (One-way ANOVA) (xem ph l c 15).
K t qu Sig. b ng 0.065 (>0.05) ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a s hƠi lòng gi a các nhóm thu nh p khác nhau không khác nhau m t cách có ý ngh a th ng kê. Do đó, k t qu ANOVA có th s d ng t t.
Giá tr Sig. = 0.195 (>0.05) trong b ng k t qu ANOVA cho th y không có s khác bi t v s hƠi lòng c a khách hƠng gi a các nhóm thu nh p khác nhau.
4.5.6ăTh iăgianăs ăd ngăd chăv ăInternetăBanking
ki m đ nh xem có s khác bi t trong s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a các nhóm khách hƠng có th i gian s d ng d ch v Internet Banking khác nhau hay không, ta s d ng phơn tích ph ng sai m t y u t (One-way ANOVA) (xem ph l c 16).
K t qu Sig. b ng 0.947 (>0.05) ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a s hƠi lòng gi a các nhóm khách hƠng có th i gian s d ng d ch v Internet
Banking khác nhau, không khác nhau m t cách có ý ngh a th ng kê. Do đó, k t qu ANOVA có th s d ng t t.
Giá tr Sig. = 0.2 (>0.05) trong b ng k t qu ANOVA cho th y không có s khác bi t v s hƠi lòng c a khách hƠng gi a các nhóm khách hƠng có th i gian s d ng d ch v Internet Banking khác nhau.
4.5.7ăT năsu tăs ăd ngăd chăv ăInternetăBanking
ki m đ nh xem có s khác bi t trong s hƠi lòng c a khách hƠng khi s d ng d ch v Internet Banking gi a các nhóm khách hƠng có t n su t s d ng d ch v Internet Banking khác nhau hay không, ta s d ng phơn tích ph ng sai m t y u t (One-way ANOVA) (xem ph l c 17).
K t qu Sig. b ng 0.338 (>0.05) ki m đ nh Levene cho th y ph ng sai c a s hƠi lòng gi a các nhóm khách hƠng có t n su t s d ng d ch v Internet Banking khác nhau, không khác nhau m t cách có ý ngh a th ng kê. Do đó, k t qu ANOVA có th s d ng t t. K t qu trong b ng ANOVA v i giá tr Sig. = 0.006 (<0.05), cho th y ít nh t có hai trung bình khác nhau. Cho nên, chúng ta ph i dùng ki m đ nh h u ANOVA.Chúng ta dùng ki m đ nh Bonferroni trong Post Hoc (xem k t qu ph l c 17).K t qu c a ki m đ nh cho th y có s khác bi t gi a trung bình c a s hƠi lòng khách hƠng do t n su t s d ng d ch v Internet Banking ít h n 3 l n/tháng vƠ nhi u h n 12 l n/tháng (Sig. = 0.04 < 0.05), không có s khác bi t gi a các nhóm còn l i.
4.6 Tómăt t
Ch ng 4 trình bƠy k t qu ki m đ nh các thang đo, mô hình nghiên c u, gi thuy t nghiên c u.
K t qu phơn tích nhơn t EFA c a thang đo ch t l ng d ch v Internet Banking cho th y t 5 nhơn t nhóm thƠnh 4 nhơn t v i 23 bi n quan sát.
K t qu h i quy cho th y nh ng gi thuy t đ a ra lƠ h p lý: Hình nh ngơn hƠng vƠ các thƠnh ph n c a ch t l ng d ch v Internet Banking đ u có quan h cùng chi u v i s hƠi lòng c a khách hƠng. ng th i, k t qu nghiên c u cho th y y u t an toƠn/b o m t có tác đ ng m nh nh t lên s hƠi lòng c a khách hƠng, k đó lƠ y u t tin c y/hi u qu .
Ch ng nƠy c ng trình bƠy các ki m đ nh T-test và One-way ANOVA đ xem xét nh h ng c a các bi n đ nh tính đ n s hƠi lòng c a khách hƠng trong l nh v c
Internet Banking.
Ch ng k s trình bƠy ý ngh a vƠ k t lu n, hƠm ý chính sách cho ngân hàng
d a trên k t qu nghiên c u, đ ng th i c ng nêu h n ch c a đ tƠi vƠ nghiên c u ti p theo.
CH NGă5: ụăNGH AăVẨăăK TăLU N
5.1ăGi iăthi uCh ng 4 đƣ th o lu n chi ti t v các k t qu kh o sát. Ch ng 5 trình bƠy nh ng ý ngh a vƠ k t lu n, hƠm ý chính sách cho các nhƠ qu n tr ngơn hƠng d a trên k t qu nghiên c u ch ng 4, đ ng th i c ng nêu h n ch c a đ tƠi vƠ đ xu t h ng nghiên c u ti p theo.
5.2ăụăngh aăvƠăk tălu n
ơy lƠ nghiên c u v l nh v c d ch v Internet Banking xem xét đ ng th i nh
