Phân tích ANOVA để xem xét mối quan hệ giữa thời gian sử dụng thẻ tín dụng, thu nhập, tuổi và giới tính có tác động thế nào đến sự hài lòng của khách hàng về thẻ tín dụng của Citibank.
(1) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng thẻ khác nhau.
(2) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có mức thu nhập khác nhau
(3) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau
(4) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa khách hàng Nam và Nữ
(5) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có số lượng thẻ tín dụng tại nhiều NH khác nhau
(6) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có số lượng thẻ tín dụng tại Citibank khác nhau
Và các giả thuyết H1 được đưa ra
(1’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng thẻ khác nhau
(2’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có mức thu nhập khác nhau
(3’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau (4’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa khách hàng Nam và Nữ
(5’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có số lượng thẻ tín dụng tại nhiều NH khác nhau.
(6’) H1: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có số lượng thẻ tín dụng tại Citibank khác nhau
Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected ItemTotal Correlation) lớn hơn 0,3 và có Hệ số alpha lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994). Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (corrected item- total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnaly & Burstien 1994).