6. Bố cục của đề tài
2.3.8 Phân tích phương sai một yếu tố
Sau cùng, tác giả sử dụng phân tích One-way Anova để kiểm định sự khác nhau hay không về mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ATM theo đặc điểm giới tính, thu nhập, độ tuổi, nghề nghiệp.
+ Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thống kê: theo các tiêu thức giới tính, độ tuổi, thời gian sử dụng, mức độ thường xuyên sử dụng, và mức thu nhập bình quân hàng tháng. Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định có hay không sự khác nhau trong đánh giá về sự hài lòng giữa các nhóm khác nhau.
Giả thiết:
H0: Không có sự khác biệt về các yếu tố đánh giá sự thỏa mãn của các nhóm đối tượng khác nhau.
H1: Có sự khác biệt về các yếu tố đánh giá sự thỏa mãn của các nhóm đối tượng khác nhau.
Mức ý nghĩa: 95%
- Nếu Sig.<0,05: Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1 - Nếu Sig.≥0,05: Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thuyết H1
Tuy nhiên, trước khi thực hiện kiểm định One Way ANOVA ta cần phải kiểm định Levene's Test sự bằng nhau của các phương sai tổng thể để xem xét mức độ đồng đều của dữ liệu quan sát.
+ Nếu Sig.<0,05: Phương sai giữa các nhóm đối tượng khác nhau là khác nhau hay không có phân phối chuẩn thì kiểm định Kruskal Wallis được sử dụng để kết luận cho trường hợp này.
+ Nếu Sig.≥0,05: Phương sai không khác nhau hay có phân phối chuẩn. Ta sẽ sử dụng kiểm định One Way ANOVA để kết luận.
Phân tích ANOVA một chiều (One – Way ANOVA) (xem phụ lục 9) được thực hiện để tìm hiểu sâu hơn về sự hài lòng giữa các nhóm khác nhau với mức ý nghĩa 5%. Với các giả thuyết:
HD1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các giới tính. HD2: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm tuổi.
HD3: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm nghề nghiệp.
HD4: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm có thời gian sử dụng khác nhau.
HD5: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm có mức độ thường xuyên sử dụng khác nhau.
HD6: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm có mức thu nhập bình quân hàng tháng khác nhau.
2.3.8.1 Giữa giới tính nam và nữ
Giá trị sig. = 0,911 > 0,05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của sự hài lòng giữa các nhóm là không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị sig.= 0,550 (xem bảng phân tích phương sai ANOVA phụ lục 9 ) nên bác bỏ giả thiết HD1, có thể nói rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng đối với giới tính khác nhau, ở mức độ tin cậy 95%.
2.3.8.2 Giữa các nhóm tuổi
Giá trị sig. = 0,005 < 0,05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của sự hài lòng giữa các nhóm tuổi là khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả kiểm định Kruskal Wallis được sử dụng để kết luận.
Giá trị sig. = 0,000 (bảng Kruskal Wallis test phụ lục 9) nên bác bỏ chấp nhận HD2, có thể nói rằng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng đối với các nhóm tuổi khác nhau, ở mức độ tin cậy 95%.
2.3.8.3 Giữa các nhóm nghề nghiệp
Giá trị sig. = 0,662 > 0,05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của sự hài lòng giữa các nhóm là không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị sig.= 0,173 (bảng phân tích phương sai ANOVA phụ lục 9) nên bác bỏ giả thiết HD3, có thể nói rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng đối với nghề nghệp khác nhau, ở mức độ tin cậy 95%.
2.3.8.4 Giữa các nhóm có thời gian sử dụng khác nhau.
Giá trị sig. = 0,076 > 0,05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của sự hài lòng giữa các nhóm là không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị sig. = 0,856 (bảng phân tích phương sai ANOVA phụ lục 9) nên bác bỏ giả thiết HD4, có thể nói rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng đối với các nhóm có thời gian sử dụng khác nhau, ở mức độ tin cậy 95%. 2.3.8.5 Giữa các nhóm có mức độ thường xuyên sử dụng khác nhau
Giá trị sig. = 0,353 > 0,05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của sự hài lòng giữa các nhóm là không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị sig. = 0,762 (bảng phân tích phương sai ANOVA phụ lục 9) nên bác bỏ giả thiết HD5, có thể nói rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng đối với các nhóm có mức độ thường xuyên sử dụng khác nhau, ở mức độ tin cậy 95%.
2.3.8.6 Giữa các nhóm có mức thu nhập bình quân hàng tháng khác nhau
Giá trị sig. = 0,159 > 0,05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của sự hài lòng giữa các nhóm là không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị sig. = 0,307 (bảng phân tích phương sai ANOVA phụ lục 9) nên bác bỏ giả thiết HD6, có thể nói rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng đối với các nhóm có mức thu nhập khác nhau, ở mức độ tin cậy 95%.
Tóm lại: Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, phân tích phương sai, ta có kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày ở bảng 2.9 dưới đây:
Bảng 2.9: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thiết Kết quả
kiểm định
H1 Mức độ hiệu quả có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Chấp nhận H2 Sự thuận tiện có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Chấp nhận H3 Phí dịch vụ có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Chấp nhận H4 Sự bảo mật có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Chấp nhận H5 Mức độ hoàn thành có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Chấp nhận H6 Mức độ đáp ứng có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Chấp nhận
HD1 Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các giới tính Bác bỏ HD2 Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm tuổi Chấp nhận HD3 Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm nghề nghiệp Bác bỏ HD4 Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm có thời gian sử dụng
khác nhau Bác bỏ
HD5 Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm có mức độ thường
xuyên sử dụng khác nhau. Bác bỏ
HD6 Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm có mức thu nhập bình
quân hàng tháng khác nhau Bác bỏ