6. Cấu trúc của luận văn
2.3.2 Kết quả đánh giá thang đo
a) Kết quả phân tích hệ số Cronbach Alpha
Cronbach Alpha của thang đo các nhân tố ảnh hưởng
Nhóm các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng của khách hàng bao gồm 25 biến quan sát, trong đó, yếu tố tin cậy được đo bằng 4 biến từ biến số 1 đến biến số 4. Yếu tố lãi suất được đo bằng 2 biến quan sát là biến số 5 và số 6. Yếu tố đáp ứng được đo bằng 4 biến quan sát từ biến số 7 đến biến số 10. Yếu tố năng lực phục vụ
Tình trạng hôn nhân Tần số (người) Phần trăm (%) Valid Độc thân 28 23,3 Đã kết hôn 92 76,7 Total 120 100,0
được đo bằng 4 biến quan sát từ biến số 11 đến biến số 14. Yếu tố đồng cảm được đo bằng 3 biến quan sát từ số 15 đến biến số 17. Yếu tố phương tiện hữu hình được đo bằng 5 biến quan sát từ biến số 18 đến biến số 22.
Kết quả Cronbach Alpha của các thành phần thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng được trình bày trong bảng bên dưới.
Qua phân tích Cronbach Alpha, nếu xét biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại khỏi phân tích EFA. Và mỗi thành phần các yếu tố ảnh hưởng phải có hệ số Cronbach Alpha > 0,6 (tiêu chuẩn để đánh giá thành phần thang đo).
Bảng 2.11: Kết quả Cronbach Alpha của các thành phần thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng
Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Tin cậy (Alpha = 0,7204)
1 0,4691 0,6851
2 0,6978 0,5295
3 0,4094 0,7175
4 0,4944 0,6749
Lãi suất (Alpha = 0,8574)
5 0,7627 - 6 0,7627 - Đáp ứng khách hàng (Alpha = 0,7892) 7 0,6008 0,7391 8 0,5237 0,7759 9 0,6774 0,7114 10 0,6233 0,7242 Năng lực phục vụ (Alpha = 0,7005) 11 0,3815 0,7001
12 0,5319 0,6084 13 0,5996 0,5640 14 0,4409 0,6652 Mức độ đồng cảm (Alpha = 0,8138) 15 0,6460 0,7632 16 0,6986 0,7094 17 0,6528 0,7568
Phương tiện hữu hình (Alpha = 0,7443)
18 0,4981 0,7032 19 0,5442 0,6856 20 0,5405 0,6899 21 0,6041 0,6633 22 0,3748 0,7510 Nguồn: Tính toán tổng hợp
Kết quả Cronbach Alpha của thành phần thang đo tin cậy, bao gồm 4 biến quan sát là khá cao, bằng 0,7204 (>0,6). Mặt khác, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3. Do đó, các biến đo lường này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần lãi suất được đo lường bằng 2 biến quan sát, có hệ số Crochbach Alpha là 0,8574. Các hệ số tương quan biến tổng tương đối cao và đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3. Do đó, các biến đo lường này cũng được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần đáp ứng khách hàng được đo lường bằng 4 biến quan sát, có hệ số Cronbach Alpha là 0,7892 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn tiêu chuẩn là 0,3, nên các biến này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần năng lực phục vụ được đo lường bằng 4 biến quan sát, có hệ số Cronbach Alpha là 0,7005 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn tiêu chuẩn là 0,3. Do đó, các biến này tiếp tục sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần mức độ đồng cảm được đo lường bằng 3 biến quan sát, có hệ số Cronbach Alpha là 0,813 và các hệ số tương quan biến tổng của 3 quan sát này đều
lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3. Vì thế, các biến này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần phương tiện hữu hình được đo lường bằng 5 biến quan sát, có hệ số Cronbach Alpha là 0,7443 lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3. Nên các biến này tiếp tục được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA.
Cronbach Alpha thang đo xu hướng sử dụng của khách hàng
Thành phần xu hướng sủ dụng của khách hàng bao gồm 3 biến quan sát, từ biến số 23 đến biến số 25. Kết quả phân tích Cronbach Alpha của thang đo thành phần này được trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.12: Cronbach Alpha Thang Đo Xu Hướng Sử Dụng Của Khách Hàng
Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Xu hướng sử dụng (Alpha = 0,8701)
23 0,7093 0,8582
24 0,8024 0,7889
25 0,7669 0,8063
Nguồn: Tính toán tổng hợp
Thang đo xu hướng sử dụng của khách hàng được đo bằng 3 biến quan sát, có hệ số Cronbach Alpha là 0,8701 và các hệ số tương quan biến tổng khá cao. Do đó, các biến đo lường này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
b) Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích EFA đối với các yếu tố ảnh hưởng
Trong phân tích Cronbach Alpha thang đo các yếu tố ảnh hưởng, không có biến quan sát nào của các thành phần tác động bị loại khỏi phân tích EFA. Vậy thực hiện phân tích EFA với 22 biến đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng của khách hàng. Kết quả được nhóm thành 6 thành phần là tin cậy, lãi suất, đáp ứng, năng lực phục vụ, mức độ đồng cảm, phượng tiện hữu hình. Kết quả phân tích này được trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.13: Phân Tích EFA Đối Với Thang Đo Các Yếu Tố ảnh Hưởng (1)
QUAN SÁT THÀNH PHẦN CÁC YẾU TỐ
1 2 3 4 5 6
Cung cấp dịch vụ như đã hứa 0,71 Thực hiện giao dịch đúng ngay từ đầu 0,87 Thực hiện giao dịch chính xác 0,65 Sẵn sàng giúp đỡ khách hàng 0,72
Lãi suất hấp dẫn 0,94 Lãi suất cạnh tranh 0,94
Nhanh chóng, kịp thời 0,80 Phúc đáp tích cực 0,72 Đường dây nóng 24/24 0,84 Nhân viên, thương hiệu NH tạo sự tin
tưởng cho khách hàng 0,80
Cảm thấy an toàn khi giao dịch 0,61 Thái độ lịch sự, nhã nhặn 0,79 Xử lý giao dịch thành thạo 0,83 Có các chương trình quan tâm đến
khách hàng 0,67
Nhân viên thể hiện sự quan tâm đến
khách hàng 0,84
NH có chương trình khuyến mãi phù
hợp mong muốn của khách hàng 0,87 Luôn mang đến lợi ích cho khách hàng 0,85
Trang thiết bị hiện đại 0,71
Cơ sở vật chất hiện đại 0,75
Nhân biên có trang phục gọn gàng 0,74 Thời gian giao dịch thuận tiện 0,76 Địa điểm giao dịch thuận tiện 0,57
Eigenvalue 1,179 Phương sai trích 72,062 Hệ số KMO( kiểm địng Bartlett's) 0,768
Mức ý nghĩa( Sig.) 0,0000
Nguồn: Tính toán tổng hợp
Sử dụng phương pháp trích yếu tố thành phần chính (Principal components) với phép quay Varimax khi phân tích nhân tố (factor) cho 22 biến quan sát ban đầu, kết quả các biến quan sát có trọng số (factor loading) đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0,5). Mặt khác, kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan là sig = 0,000 < 0,05); đồng thời hệ số KMO = 0,768 (0,5< KMO< 1) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp. Kết quả EFA cho thấy có 7 yếu tố được trích tại Eigenvalue là 1,179 và tổng phương sai trích là 72,062% lớn hơn 50% tức là khả năng sử dụng 7 yếu tố này dể giải thích cho 22 biến ban đầu là 72,062%.
Bảng 2.14: Phân Tích EFA Đối Với Thang Đo Các Yếu Tố ảnh Hưởng (2)
Biến Quan Sát Thành Phần Các Yếu Tố 1 2 3 4 5 6 7 9 0,834 7 0,787 10 0,701 8 0,595 11 0,436 16 0,835 17 0,769 15 0,738 14 0,573 2 0,773 3 0,766 4 0,664 1 0,492 19 0,861 18 0,86 22 0,828
21 0,79 20 0,559 12 0,863 13 0,836 6 0,915 5 0,851 Nguồn: Tính toán tổng hợp
Với phương pháp trích yếu tố thành phần chính (Principal Components), phép quay Varimax, thì:
Yếu tố thứ nhất bao gồm 4 biến quan sát, nội dung 4 biến này thể hiện nội dung liên quan thái độ của khách hàng đối với mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng của NH. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ nhất là Mức độ đáp ứng khách hàng.
Yếu tố thứ hai bao gồm 4 biến quan sát, nội dung của 4 biến này cho biết thái độ của khách hàng đối với mức độ đồng cảm của NH đối với khách hàng. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ hai là Mức độ đồng cảm.
Yếu tố thứ ba bao gồm 4 biến quan sát, nội dung 4 biến này cho ta biết về thái độ của khách hàng đối với mức độ tin cậy của khách hàng đối với NH. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ ba này là Mức độ tin cậy.
Yếu tố thứ tư bao gồm 2 biến quan sát, nội dung biến quan sát cho biết về thái độ của khách hàng đối với cơ sở vật chất của NH. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ tư là Cơ sở vật chất.
Yếu tố thứ năm bao gồm 3 biến quan sát, nội dung của 3 biến quan sát cho ta biết về thái độ của khách hàng đối với mức độ thuận tiện. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ năm là Mức độ thuận tiện.
Yếu tố thứ sáu bao gồm 2 biến quan sát , nội dung của 2 biến quan sát cho ta biết về thái độ của khách hàng đối với tác phong của nhân viên NH. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ sáu là Tác phong phục vụ.
Yếu tố thứ bảy bao gồm 2 biến quan sát, nội dung của 2 biến quan sát cho ta biết về thái độ của khách hàng đối với lãi suất của NH. Vì vậy, đặt tên cho yếu tố thứ bảy là Lãi suất.
Phân tích EFA đối với thang đo xu hướng của khách hàng
Trong phân tích Cronbach Alpha của thang đo xu hướng sử dụng của khách hàng, 3 biến quan sát của thang đo này là biến 23, 24 và biến 25. Kết quả phân tích EFA của thang đo xu hướng sử dụng được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 2.15: Phân tích EFA đối với thang đo xu hướng của khách hàng
Biến Quan Sát Thành Phần Nếu thay đổi sẽ chọn NH này để giao dịch 0,866 Phù hợp với xu hướng lựa chọn 0,917 NH này là lựa chọn hàng đầu của tôi 0,903
Eigenvalue 2,047
Phương sai trích 80,235
Hệ số KMO 0,727
Mức ý nghĩa Sig 0,000
Nguồn: Tính toán tổng hợp
Trong phân tích EFA, sử dụng phương pháp trích yếu tố thành phần chính (Principal Components), phép quay Varimax, kết quả 3 biến quan sát có trọng số trích được (factor loading) đều cao hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,5. Vì vậy, thang đo xu hướng sử dụng của khách hàng được sử dụng cho phân tích hồi quy tiếp theo. Mặt khác, kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan là sig = 0,000 < 0,05); đồng thời hệ số KMO = 0,727 (0,5< KMO< 1) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp.
Phân tích EFA đối với thang đo xu hướng sử dụng, kết quả trích được 1 yếu tố tại Eigenvalue là 2,407 và tổng phương sai trích được là 80,235% lớn hơn 50%. Yếu tố này được đặt tên là Xu hướng sử dụng của khách hàng.
2.3.3 Phân tích hồi quy đa biến
Kết quả phân tích EFA có 7 yếu tố tác động đến xu hướng sử dụng của khách hàng. 7 yếu tố này được đưa vào phân tích hồi quy tiếp theo để xác định mức độ tác động của từng yếu tố, kết quả phân tích hồi quy đa biến được trình bày trong bảng 2.16 sau:
Bảng 2.16:Kết quả phân tích hồi quy đa biến (1)
Nguồn: Tính toán tổng hợp
Theo bảng kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số tương quan bội (R) bằng 0,723, bình phương hệ số tương bội R Square bằng 0,523, bình phương hệ số tương quan bội điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0,494 và sai số chuẩn của ước lượng hệ số tương quan bội (Std. error of the estimate) bằng 0,525. Vậy R Square change bằng 0,532 có nghĩa là 52,3% sự biến thiên của xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng có thể được giải thích từ mối liên hệ tuyến tính giữa xu hướng sử dụng với mức độ đáp ứng khách hàng, mức độ đồng cảm, mức độ tin cậy, cơ sở vật chất, mức độ thuận tiện, tác phong phục vụ, lãi suất.
Với giá trị P-value của tiêu chuẩn F bằng 0,000 là rất nhỏ, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là có tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa xu hướng sử dụng với ít nhất một trong các yếu tố: mức độ đáp ứng khách hàng, mức độ đồng cảm, mức độ tin cậy, cơ sở vật chất, mức độ thuận tiện, tác phong phục vụ, lãi suất.
Qua xem xét ma trận hệ số tương quan ta thấy rằng chỉ có 4 nhân tố được giữ lại để đưa vào phân tích hồi quy bội đó là: mức độ đồng cảm với khách hàng với R = 0,636; lãi suất có R = 0,484; mức độ đáp ứng khách hàng R = 0,383; và mức độ thuận tiện R = 0,367 (lớn hơn 0,3).
Sử dụng phép thay thế từng bước (stepwise selection) cho thấy có 3 yếu tố là: mức độ đồng cảm, lãi suất, và mức độ thuận tiện có quan hệ tuyến tính với xu hướng sử dụng của khách hàng là hợp lý (sig< 5%). Vì vậy các yếu tố này sẽ được giữ lại trong mô hình.
Biến độc lập Hệ số tương quan bội R Bình phương hệ số tương quan bội Bình phương hệ số tương quan bội hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng hệ số tương quan bội R Square
Change F Change Sig. F Change
Bảng 2.17: Kết quả phân tích hồi quy đa biến (2) Mo del Unstandardiz ed Coefficients Standardize d Coefficient s t Sig. Collineari ty Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,524 0,280 1,870 0,064 Mức độ đồng cảm 0,865 0,097 0,636 8,953 0,000 1,000 1,000 Lãi suất Mức độ thuận tiện 2 (Constant) 0,163 0,280 0,584 0,561 Mức độ đồng cảm 0,720 0,098 0,529 7,309 0,000 0,858 1,165 Lãi suất 0,265 0,067 0,285 3,932 0,000 0,858 1,165 Mức độ thuận tiện 3 (Constant) -0,650 0,422 -1,539 0,127 Mức độ đồng cảm 0,663 0,099 0,487 6,701 0,000 0,814 1,229 Lãi suất 0,246 0,066 0,265 3,718 0,000 0,848 1,179 Mức độ thuận tiện 0,251 0,099 0,174 2,529 0,013 0,908 1,101 Dependent Variable: xu huong su dung Nguồn: Tính toán tổng hợp
Ta có mô hình hồi quy cho xu hướng sừ dụng của khách hàng là: Y= -0,65+0,663 X1+ 0,251X2 +0,246X3
Mô hình có ý nghĩa
Theo phương pháp hồi qui bội được phương pháp Stepwise ước lượng cho thấy mức độ đồng cảm với khách hàng càng cao thì xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm càng tăng. Mức độ thuận tiện là một yếu tố mà khách hàng đánh giá cao để quyết định giao dịch. Bên cạnh đó, lãi suất càng hấp dẫn thì xu hướng sử dụng dịch vụ tiết kiệm của khách hàng càng cao.
Yếu tố mức độ đồng cảm của khách hàng có hệ số β cao nhất là 0,663. Điều này có thể giải thích: thị trường huy động vốn rất sôi nổi, ngày càng có nhiều ngân hàng
và các tổ chức tín dụng tham gia vào lĩnh vực này. Cho nên ngân hàng hay tổ chức tín dụng nào có nhiều chương trình quan tâm đến khách hàng, đội ngũ nhân viên quan tâm đến nhu cầu khách hàng, các sản phẩm thiết kế ra phù hợp với mong đợi của khách hàng thì ngân hàng đó thu hút được số lượng khách hàng nhiều hơn. Yếu tố mức độ thuận tiện có hệ số β = 0,251. Ta giải thích rằng: ngày nay thời đại công nghiệp, người dân ngày càng trở nên bận rộn hơn, nên yếu tố tiết kiệm thời gian là cần thiết để quyết định giao dịch với ngân hàng nào. Ngân hàng nào có thời gian và địa điểm giao dịch thuận tiện hơn thì ngân hàng đó là là điểm đến cho nhiều khách hàng hơn.
Yếu tố lãi suất có hệ số β khá cao là 0,246. Ta thấy rằng khi khách hàng gửi tiến tiết kiệm thì yếu tố lãi suất là một tố hết sức quan trọng, góp phần không nhỏ vào quyết định có gửi tiền vào ngân hàng hay tổ chức tín dụng hay không. Đây cũng là yếu tố khách hàng thường sử dụng để so sánh với các ngân hàng khác. Vì vậy ngân hàng nào có lãi suất háp dẫn thì ngân hàng đó sẽ thu hút được nhiều khách hàng hơn.
Tổng hợp cả 3 yếu tố chính là mức độ đồng cảm, mức độ thuận tiện và lãi suất, ta thấy rằng quyết định của khách hàng bị ảnh hưởng khá nhiều bởi 3 yếu tố này. Ba