Hệ số KMO= 0.933 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 2942.112 với mức ý nghĩa 0.000 (Sig ≤ 0.05) do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể (xem bảng 4.6).
Bảng 4.6Kiểm định KMO và Bartlett lần 1 Kiểm định KMO .933 Kiểm địnhBartlett Approx. Chi-Square 2942.112 df 153 Sig. .000
Phương sai trích được là 76.878% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra giải thích được 76.878% biến thiên của dữ liệu tại hệ số eigenvalue = 1.184. Do vậy các thang đo rút ra là chấp nhận được.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) được trình bày tại bảng 4.7 cho thấy tất cả 18 biến quan sát được phân tích thành bốn nhân tố. Tuy nhiên do có hệ số tải nhân tố giữa các nhântố gần bằng nhau ở các biến: NT1có hệ số tải nhân tố 1 là 0.635 và 2 là 0.372, KNCN2 có hệ số tải nhân tố 2 là 0.553 và 4 là 0.507, QT2 có hệ số tải nhân tố 1 là 0.391 và 2 là 0.531, KNCN1 hệ số tải nhân tố 1 là 0.528 và 4 là 0.651. Xét thấy nếu loại các biến NT1, KNCN2, QT2 và KNCN1 không vi phạm giá trị nội dung của thang đo, các biến còn lại vẫn đo lường đầy đủ nội dung của khái niệm nghiên cứu nên tác giả đã loại bốn biến trên và chạy lại EFA lần 2 (xem phụ lục 5).
Bàng 4.7 Kết quả EFA lần 1 Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 NT2 .834 NT3 .831 NT5 .754 NT4 .717 NT1 .635 .372 QT3 .828 QT4 .818 QT1 .786 KNCN2 .553 .507 QT2 .391 .531 TM3 .846 TM4 .843 TM2 .801 TM1 .777 KNCN5 .834 KNCN3 .747 KNCN4 .661 KNCN1 .528 .651 4.3.2.2 Phân tích EFA lần 2
Hệ số KMO = 0.910 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-quare của kiểm định Bartlett đạt giá trị 2134.531 với mức ý nghĩa 0.000 (Sig ≤ 0.05) do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể(xem bảng 4.8).
Bảng 4.8 Kiểm định KMO và Bartlett lần 2 Kiểm định KMO .910 Kiểm địnhBartlett Approx. Chi-Square 2134.531 df 91 Sig. .000
Sau khi loại 4 biến trên, kết quả EFA được trình bày tại bảng 4.9 cũng trích được 4 nhân tố. Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều ≥ 0.3 nên đảm bảo sự khác biệt giữa các nhân tố. Phương sai trích được là 80.543% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra giải thích được 80.543% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số eigenvalue = 1.041. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được.
Bảng4.9 Kết quả EFA lần 2
Biến quan sát Nhân tố Biến quan sát
1 2 3 4 TM4 0.854 Truyền miệng (TM) TM3 0.847 TM2 0.800 TM1 0.770 NT3 0.850 Niềm tin (NT) NT2 0.835 NT5 0.768 NT4 0.740 QT3 0.828 Quen thuộc (QT) QT4 0.817 QT1 0.777 KNCN5 0.833 Kết nối cá nhân (KNCN) KNCN3 0.789 KNCN4 0.703
Các thang đo có biến quan sát bị EFA loại, hệ số Cronbach Alpha được tính lại, kết quả cũng đạt được yêu cầu về độ tin cậy(xem bảng 4.10). Cụ thể:
- Thang đo quen thuộc (QT) có Cronbach Alpha là 0.899
- Thang đo kết nối cá nhân(KNCN) có Cronbach Alpha là 0.865
Bảng 4.10 Bảng tóm tắt cơ cấu thang đo mới sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Thành phần nghiên cứu Tên biến Số lượng biến Cronbach alpha
QT: Quen thuộc QT1 3 0.899 QT3 QT4 KNCN: Kết nối cá nhân KNCN3 3 0.865 KNCN4 KNCN5 NT: Niềm tin NT2 4 0.901 NT3 NT4 NT5 TM: Truyền miệng TM1 4 0.908 TM2 TM3 TM4
Như vậy, các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy (xem thêm Phụ lục 5).Quen thuộc (QT) được đo lường bằngba biến quan sát QT1, QT3 và QT4; kết nối cá nhân (KNCN) được đo lường bằng babiến quan sát KNCN3, KNCN4 và KNCN5; niềm tin (NT) được đo lường bằng bốn biến quan sát NT2, NT3, NT4 và NT5 cuối cùng truyền miệng (TM) được EFA giữ nguyên bốnbiến quan sát TM1, TM2, TM3 và TM4.
Trong đó:
• QT1: Tôi khá quen với nhân viên Aở ngân hàng X • QT3:Tôi thườngtiến hành giao dịchvới nhân viên A
• QT4: Tôi thường tìm kiếm thông tin vềsản phẩm dịch vụ từ nhân viên A • KNCN3: Tôi rất quan tâm đếnnhân viên A
• KNCN4: Nhân viên Ađã có một sự quan tâm đến tôi
• KNCN5: Tôi có mộtmối quanhệthan thiếtvới nhân viên A • NT2: Nhân viên A giảiquyếtvấn đề củatôi một cách trung thực • NT3: Nhân viên Aquan tâm đếnlợi íchvà phúc lợi của tôi
• NT4: Tôi tin tưởng nhân viên A có thể đáp ứngnhu cầucủa tôivới sự hiểu biết • NT5: Tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng các dịch vụ được cung cấp bởi nhân viên A là
tốt chotôi
• TM1: Tôi khuyếnkhích bạn bè và người thângiao dịchvớingân hàng X
• TM2: Tôi khuyên sử dụng ngân hàng X bất cứ khi nào, bất cứ ai tìm kiếm lời khuyên của tôi
• TM3: Khi có chủ đề về ngân hàng trong cuộc trò chuyện, tôi đưa ra đề nghị ngân hàng X
• TM4: Tôi đã thực sự đềnghịngân hàng X cho bạn bè của tôi
4.4 Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi qui. Phương pháp thực hiện hồi quilà phương pháp đưa vào (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Có baphương trình hồi qui cần thực hiện:
- Phương trình thứ nhất (hồi qui đơn biến) nhằm xác định tác động của yếu tố quen thuộc đếnkết nối cá nhângiữa khách hàng và nhân viên.
- Phương trình thứ hai (hồi qui đa biến) nhằm xác định tác động và vai trò quan trọng của từng nhân tố trong mối quan hệ giữa quen thuộc và kết nối cá nhân với niềm tin.
- Phương trình thứ ba (hồi qui đơn biến) nhằm xác định tác động của yếu tố niềm tin đối với truyền miệng.
Hệ số xác định R² (R-square) là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số này phản ánh phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. Tuy nhiên trong mô hình có nhiều biến độc lập hệ số xác định điều chỉnh R²adj (Adjusted coefficient of determination) để thay cho R². Bên cạnh đó, cần phải kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor); trong thực tế, nếu VIF > 2 cần phải thận trọng trong diễn giải các trọng số hồi qui.Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng đểso sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập,hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó càng mạnh (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.4.1 Phương trình hồi qui thứ 1: Ảnh hưởng của quen thuộc đến kết nối cá
nhân giữa khách hàng và nhân viên
Kết quả hồi qui cho thấy hệ số xác định R² (R-square) là 0.344 nghĩa là mô hình đã giải thích được 34.4% sự biến thiên củabiến phụ thuộc kết nối cá nhân (xem bảng 4.11).
Bảng 4.11Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình 1
Mô hình R R² R² điều chỉnh Độ lệch chuẩn ước
lượng
1 ,587a ,344 ,341 ,67212
Trị số thống kê F đạt giá trị 106.626 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000, như vậy mô hình hồi qui phù hợp hay có thể nói rằng biến độc lập là quen thuộc (QT) có tác động đến kết nối cá nhân (KNCN), đồng thời hệ số Beta mang dấu dương (Beta = 0.587) nên sự tác động là cùng chiều.
Do đó giả thuyết H1: Sự quen thuộc có ảnh hưởng tích cực đến kết nối cá nhân giữa khách hàng và nhân viênđược chấp nhận. Kết quả phân tích hồi qui phương trình thứ nhất được trình bày trong bảng4.12 (xem thêm Phụ lục 6).
Bảng4.12 Các thông số của từng biến trongphương trình hồi qui thứ 1 Hệ số (Coefficients)
Mô hình Biến
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Độ lệch chuẩn Beta 1 Hằng số 1.005 0.158 6.346 0.000 Quen thuộc (QT) 0.487 0.047 0.587 10.326 0.000
4.4.2 Phương trình hồi qui thứ 2: Ảnh hưởng của quen thuộc và kết nối cánhân đến niềm tincủa khách hàng đối với nhân viên nhân đến niềm tincủa khách hàng đối với nhân viên
Kết quả hồi quicho thấy hệ số xác định R² (R-square) là 0.446 và R² điều chỉnh là 0.441 nghĩa là mô hìnhđã giải thích được 44.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc niềm tin (xem bảng 4.13).
Bảng 4.13Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình 2
Mô hình R R² R² điều chỉnh Độ lệch chuẩn ước
lượng
2 ,668a ,446 ,441 ,57281
Trị số thống kê F đạt giá trị 81.390 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000, như vậy mô hình hồi quy phù hợp hay có thể nói rằng biến độc lập là quen thuộc (QT) và kết nối cá nhân (KNCN) có tác động đến biến phụ thuộc niềm tin (NT). Đồng thời hệ số Beta ở hai biến mang dấu dương (Beta QT = 0.442; Beta KNCN = 0.304) nên sự tác động là cùng chiều.
Do đó giả thuyết H2:Quen thuộc có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức về niền tin của khách hàng đối với nhân viên và H3: Kết nối cá nhân có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức về niềm tincủa khách hàng đối với nhân viênđược chấp nhận.
Nếu so sánh tác động của hai biến độc lập lên biến phụ thuộc niềm tin cho thấy Beta(QT)= 0.442 > Beta(KNCN)= 0.304. Như vậy, quen thuộc tác động vào niềm tin mạnh hơn kết nối cá nhân. VớiVIF=1.525 (< 2) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả phân tích hồi qui phương trình thứ hai được trình bày trong bảng 4.14 (xem thêm Phụ lục6).
Bảng4.14 Các thông số của từng biến trongphương trình hồi qui thứ 2 Hệ số (Coefficients) Mô hình Biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 2 Hằng số 1.477 0.148 9.994 0.000 Quen thuộc (QT) 0.340 0.050 0.442 6.840 0.000 0.656 1.525 Kết nối cá nhân (KNCN) 0.282 0.060 0.304 4.706 0.000 0.656 1.525
Biến phụ thuộc: Niềm tin (NT)
4.4.3Phương trình hồi quithứ 3: Ảnh hưởng của niềm tin đến hành vi truyền (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
miệngcủa khách hàng
Kết quả hồi qui cho thấy hệ số xác định R² (R-square) là 0.248 nghĩa là mô hình đã giải thích được 24.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc truyền miệng (xem bảng 4.15).
Bảng 4.15Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình 3
Mô hình R R² R² điều chỉnh Độ lệch chuẩn ước
lượng
3 ,498a ,248 ,245 ,70932
Trị số thống kê F đạt giá trị 67.047 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000. Như vậy mô hình hồi qui phù hợp hay có thể nói rằng biến độc lập niềm tin (NT) có tác động đến truyền miệng (TM), đồng thời hệ số Beta mang dấu dương Beta (NT) = 0.498 nên sự tác động là cùng chiều.
Do đó giả thuyết H4: Niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến hành vi truyền miệng của khách hàng được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi qui phương trình thứ ba được trình bày trong bảng4.16 (xem thêm Phụ lục 6).
Bảng4.16 Các thông số của từng biến trongphương trình hồi qui thứ 3 Hệ số (Coefficients)
Mô hình Biến
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Độ lệch chuẩn Beta 3 Hằng số 1.522 0.219 6.953 0.000 Niềm tin (NT) 0.531 0.065 0.498 8.188 0.000
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), mô hình nghiên cứu có nhiều biến độc lập định tính hay định lượng, có nhiều biến trung gian định lượng và có nhiều biến phụ thuộc định lượng: mô hình dạng này được gọi là mô hình PATH. Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình PATH là dùng hệ số phù hợp tổng hợp R2
M (generalized square multiple correlation,Pedhazur 1982) như sau:
R2 M = R2 M= 1 - (1- R2 1) (1- R2 2) (1- R2 3) (1- R2 4) Trong đó: R2 1, R2 2, R2 3, R2
4 là các hệ số xác định của các mô hình hồi quy thành phần.
Dựa vào lý thuyết trên, tác giả tính được hệ số tổng hợp R2
M của mô hình nghiên cứuR2
M= 1 - (1- 0.344) (1- 0.446) (1- 0.248) = 0.73
Như vậy, hệ số phù hợp của mô hình nghiên cứu là 0.73, có nghĩa là khả năng giải thích của mô hình phù hợp đến73% với bộ dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.17Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình
Giả thuyết Beta Sig. Kết luận
H1: Sự quen thuộc có ảnh hưởng tích cực đến kết nối cá
nhân giữa khách hàng và nhân viên. 0.587 .000 Chấp nhận H2: Quen thuộc có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức về
niền tincủa khách hàng đối với nhân viên. 0.442 .000 Chấp nhận H3: Kết nối cá nhân có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức
về niềm tincủa khách hàng đối với nhân viên. 0.304 .000 Chấp nhận H4: Niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến hành vi truyền
4.5 Tóm tắt
Trong chương 4, nghiên cứu đã trình bày đặc điểm mẫu nghiên cứu, thực hiện việc kiểm định thang đo thông qua các công cụ Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và điều chỉnh thang đo theo kết quả EFA. Kết quả EFA cho thấy Quen thuộc (QT) được đo lường bằng ba biến quan sát, niềm tin (NT) được đo lường bằng bốn biến quan sát, kết nối cá nhân (KNCN) được đo lường bằng babiến quan sát và truyền miệng (TM) được EFA giữ nguyên bốnbiến quan sát.
Trong chương cũng đã thực hiện việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi qui và thực hiện đo lường mức độ quan trọng các yếu tố cấu thành nên niềm tin của khách hàng. Kết quả của phân tích cho thấy độ tin cậy của tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu và phù hợp; tất cả các giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận.
Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt của toàn bộ nghiên cứu, một số kiến nghị và hạn chế của đề tài nghiên cứu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Giới thiệu
Trong chương 4 đã phân tích chi tiết về các kết quả nghiên cứu. Chương này, trình bày ba nội dung: (1) tóm tắt những kết quả chính và trình bày ý nghĩa thực tiễn đạt được của nghiên cứu từ đó (2) đưa ra những gợi ý chính sách tổng hợp từ kết quả nghiên cứu và (3) các hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.2 Kết luận
Vấn đề nghiên cứu chính của đề tài là nghiên cứu các thành phần trong mối quan hệ giữa khách hàng và nhân viên tác động đến hành vi truyền miệng tích cực trong ngành ngân hàng tại địa bàn TP.HCM.Để xác định các thành phần và mức độ tác động trong vấn đề này, tác giả đã sử dụng phương pháp nhiên cứu định tính và định lượng.
Các thang đo quen thuộc (QT) bao gồm ba biến quan sát, kết nối cá nhân (KNCN) bao gồmba biến quan sát, niềm tin (NT)bao gồm bốnbiến quan sátvà truyền miệng (TM) bao gồm bốn biến quan sát. Tổng cộng 14 biến quan sát đã được kiểm định và đáp ứng các yêu cầu về giá trị, độ tincậy và sự phù hợp của mô hình. Phương trình hồi qui đơn và hồi qui bội được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Từ kết quả kiểm định cho thấy sự phù hợp của mô hình lý thuyết đối với thị trường ngân hàng, cũng như bốn giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận trong nghiên cứu này đem lại một ý nghĩa thiết thực cho các ngân hàng trên địa bàn TP.HCM. Nghiên cứu đã kiểm định mối quan hệ giữa sự quen thuộc, kết nối cá nhân, niềm tin và truyền miệng trong mối quan hệ giữa khách hàng và nhân viên trong ngành ngân hàng. Kết quả cho thấy sự quen thuộc càng cao thì kết nối cá nhân càng cao, đồng thời quen thuộc cùng với kết nối cá nhân có tác động tích cực vào niềm tin của khách hàng đối với nhân viên. Từ niềm tin ấy, hành vi truyền miệng từ các khách hàng lại càng gia
tăng, điều này giúp lãnhđạo ngân hàng có được những thông tin cần thiết để xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm nâng cao niềm tin trong khách hàng và hành vi