4 .2.2.1 Đo lường chất lượng dịch vụ
4.4.1Phân tích nhân tố đối với Thang đo chất lượng dịch vụ (biến độc lập)
Phân tích Cronbach Alpha của thang đo chất lượng dịch vụ, hai biến STN03 và PCPV08 có tương quan biến tổng nhỏ, vì vậy loại 2 biến này trong phân tích EFA. Thực hiện phân tích nhân tố EFA với 31 biến độc lập đạt tiêu chuẩn cho kết quả hệ số KMO bằng 0.866 (0.5 < KMO < 1), chứng tỏ phân tích nhân tố cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp.
Đồng thời, kiểm định Bartlett’s cho (p_value) sig=0.000 < 0.05. Điều này đã bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể). Như vậy, giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau.
(Số liệu chi tiết về kiểm định KMO và Bartlett’s của biến độc lập được thể hiện tại Phụ lục 4.5)
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal Components với phép quay Varimax cho thấy 31 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 06 nhân tốđộc lập tại mức giá trị Eigenvalues là 1.112 (> 1) với tổng phương sai trích được là 68.577% (> 50%); tức là khảnăng sử dụng 06 nhân tốnày để giải thích cho 31 biến quan sát ban đầu là 68.577%.
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 9.965 32.145 32.145 9.965 32.145 32.145 2 3.195 10.307 42.453 3.195 10.307 42.453 3 2.981 9.616 52.069 2.981 9.616 52.069 4 2.218 7.156 59.225 2.218 7.156 59.225 5 1.787 5.764 64.989 1.787 5.764 64.989 6 1.112 3.587 68.577 1.112 3.587 68.577 ……
Extraction Method: Principal Component Analysis
(Số liệu chi tiết xem tại Phụ lục 4.5)
Bảng 4.5: Bảng Eigenvalues và phương sai trích cho biến độc lập
06 nhân tốđược rút trích này đều có trọng số factor loading lớn hơn 0.5. Các biến quan sát nhóm vào các nhân tốnhư sau:
Rotated Component MatrixP
a Component 1 2 3 4 5 6 DMDV1 .797 STC05 .785 DMDV2 .760 STC03 .749 STC04 .737 STC07 .734 STC06 .651 STC01 .587 STC02 .534 57
PCPV01 .807 PCPV05 .795 PCPV02 .758 PCPV07 .742 PCPV06 .734 PCPV04 .716 PCPV03 .712 HANH02 .838 HANH05 .800 HANH03 .797 HANH04 .793 HANH01 .747 PTHH02 .866 PTHH03 .862 PTHH04 .799 PTHH01 .747 TXKH03 .849 TXKH01 .844 TXKH02 .708 TXKH04 .698 STN01 .705 STN02 .633
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Bảng 4.6: Ma trận nhân tố với phép xoay Principal Varimax cho biến độc lập
- Kết quả EFA cho thấy nhân tố “Sự tiếp cận” cả bảy biến quan sát đều có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp >0.3 nên được lựa chọn. Trong khi đó, nhân tố “Danh mục dịch vụ” lại không đạt giá trị phân biệt nên bị loại. Tuy nhiên, khi kết hợp chung các biến của nhân tố “Sự tiếp cận” với các biến của nhân tố “Danh mục dịch vụ” thì tập hợp 9 biến quan sát STC01, STC02, STC03, STC04, STC05, STC06, STC07 và DMDV01, DMDV02 đều đạt hệ số Alpha 0.797 cao. Như vậy, nhân tố “Sự tiếp cận” chính là tổ hợp các biến đo lường của hai nhân tố nhỏ là “Sự tiếp cận” và “ Danh mục dịch vụ”. Điều này có thểđược lý giải rằng DANH MỤC DỊCH VỤ là một thành tố của SỰ TIẾP CẬN. Thành phần này được đo bằng 9 biến quan sát STC01, STC02, STC03, STC04, STC05, STC06, STC07 và DMDV01, DMDV02. Mã hóa STC
- Nhân tố “Phong cách phục vụ”: được đo bằng bảy biến quan sát PCPV01, PCPV02, PCPV03, PCPV04, PCPV05, PCPV06, PCPV07. Mã hóa PCP
- Nhân tố “Hình ảnh ngân hàng”: được đo bằng năm biến quan sát HANH01, HANH02, HANH03, HANH04 và HANH05. Mã hóa HANH
- Nhân tố “Phương tiện hữu hình”: được đo bằng bốn biến quan sát PTHH01, PTHH02, PTHH03 và PTHH04. Mã hóa PTHH
- Nhân tố “Tiếp xúc khách hàng”: được đo bằng bốn biến quan sát TXKH01, TXKH02, TXKH03 và PTHH04. Mã hóa TXKH
- Nhân tố “Sự tín nhiệm”: được đo bằng hai biến quan sát STN01 và STN02. Mã hóa STN
4.4.2Phân tích nhân tốcho Thang đo sựđánh giá của khách hàng đối với chất
lượng dịch vụ (Biến phụ thuộc)
Ba biến quan sát của thang đo “Sự đánh giá của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ” được phân tích theo phương pháp Principal Components với phép quay Varimax.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy: Giả thiết Ho là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể đã bị bác bỏ bởi kiểm định Bartlett’s (sig=0.000 < 0.05). Đồng thời hệ số KMO 0.716 (0.5 < KMO < 1), chứng tỏ phân tích nhân tố cho việc nhóm các biến này lại với nhau là hoàn toàn phù hợp.
(Số liệu chi tiết về kiểm định KMO và Bartlett’s của biến phụ thuộc được thể hiện tại Phụ lục 4.6)
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.335 77.841 77.841 2.335 77.841 77.841 2 .415 13.837 91.678 3 .250 8.322 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.7: Bảng Eigenvalues và phương sai trích cho biến phụ thuộc
Phân tích EFA trích được 1 nhân tố tại mức giá trị Eigenvalues là 2.335 ( >1) và tổng phương sai trích được là 77.841% (> 50%); tức là khảnăng sử dụng của 01 nhân tốnày để giải thích cho 4 biến quan sát ban đầu là 77.841%.
Component MatrixP a Component 1 DG03 .906 DG01 .895 DG02 .844
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Bảng 4.8: Ma trận nhân tố với phép xoay Principal Varimax cho biến phụ thuộc
Nhân tố “Đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ” gồm 3 biến quan sát từDG01 đến DG03 và các hệ số tải đều lớn hơn 0.5. Mã hóa DG
4.5 Điều chỉnh mô hình nghiên cứu
Như đã trình bày, kết quả phân tích EFA cho thấy 2 thành phần “Sự tiếp cận” 60
và “Danh mục dịch vụ” không đạt được giá trị phân biệt. “Sự tiếp cận” là khảnăng KH có thể sử dụng dịch vụ có chất lượng. Mức độ tiếp cận đối với KH được đánh giá thông qua sựđa dạng hóa trong sản phẩm dịch vụ cung ứng, sốlượng và mức độ tăng trưởng của KH. Vì vậy, chúng được gộp lại thành 1 thành phần, được gọi chung là thành phần “Sự tiếp cận”. Cũng do vậy, mô hình lý thuyết phải được điều chỉnh lại cho phù hợp và để thực hiện việc kiểm nghiệm tiếp theo. Như vậy, giả thiết H6 bị loại. Ta còn lại 6 giả thuyết cho các mối quan hệ giữa các thành phần của chất lượng dịch vụ với mức độđánh giá của khách hàng. Cụ thể là:
Giả thuyết Nội dung
HR1 Sự tín nhiệm càng cao thì chất lượng dịch vụ càng tốt
HR2 Phương tiện hữu hình càng tốt thì chất lượng dịch vụ càng cao. HR3 Phong cách phục vụ càng tốt thì chất lượng dịch vụcàng tăng HR4 Tiếp xúc khách hàng càng nhiều thì chất lượng dịch vụ càng cao. HR5 Sự tiếp cận càng tăng thì chất lượng dịch vụ càng tốt.
HR6 Hình ảnh ngân hàng càng tốt thì chất lượng dịch vụcàng tăng.
Bảng 4.9: Điều chỉnh các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu được thiết lập lại như sau:
HR1
HR2
HR3
HR4
HR5R HR6
Hình 4.4: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Sự tín nhiệm Phương tiện hữu hình Phong cách phục vụ Tiếp xúc khách hàng Sự tiếp cận Hình ảnh ngân hàng CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ 61
4.6 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA đểxác định các nhân tốthu được từ các biến quan sát, có 06 nhân tốđộc lập và 1 nhân tố phụ thuộc được đưa vào để kiểm định mô hình. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy đa biến sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết mô hình.
4.6.1 Kiểm định hệ sốtương quan Pearson
Kiểm định hệ sốtương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Ma trận tương quan cho biết sự tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau thì có thể sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy bội. Correlations DG PTHH HANH STN STC PCPV TXKH DG Pearson Correlation 1 .460P ** .460P ** .570P ** .633P ** .663P ** .545P ** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N 177 177 177 177 177 177 177 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
**. Sựtương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01 (2 phía)
(Xem chi tiết tại Phụ lục 4.7)
Bảng 4.10: Kết quả phân tích tương quan
Bảng ma trận tương quan cho thấy biến phụ thuộc DG (Thang đo “Sự đánh giá của khách hàng” có mối tương quan tuyến tính với cả 06 biến độc lập PTHH, HANH, STN, STC, PCPV và TXKH (Thang đo Chất lượng dịch vụ). Trong đó, hệ sốtương quan giữa nhân tố “Sự tiếp cận” (STC) đối với Mức độđánh giá của khách hàng (DG) là lớn nhất (tương ứng với 0.663). Trong khi đó, hệ số tương quan giữa nhân tố “Phương tiện hữu hình” (PTHH), “ Hình ảnh ngân hàng” (HANH) với biến phụ thuộc DG là thấp nhất (0.460).
Kết quảphân tích cũng cho thấy có mối tương quan giữa các biến độc lập ở mức yếu. Vì vậy, cần lưu ý đến vấn đềđa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
4.6.2 Kiểm định giả thuyết
Phân tích hồi quy được thực hiện để xác định cụ thể trọng số tác động của từng nhân tốtác động đến mức độ thỏa mãn của khách hàng về chất lượng dịch vụ của VPBank Quảng Trị.
Hồi quy được thực hiện với 06 biến độc lập (STN, PTHH, PCPV,TXKH, STC, HANH) và 01 biến phụ thuộc (DG), dùng phương pháp hồi quy tổng thể của các biến (Enter) với phần mềm SPSS 16.0.
ANOVAP
b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 112.196 6 18.699 63.003 .000P
a
Residual 50.457 170 .297
Total 162.653 176
a. Predictors: (Constant), TXKH, PTHH, HANH, STC, PCPV, STN b. Dependent Variable: DG
Bảng 4.11: Kết quả phân tích phương sai
Với giả thuyết Ho: R2 tổng thể = 0, kết quả phân tích hồi quy cho ta F=63.003 với p_value=0.000 < 0.05. Do đó, ta hoàn toàn có thể bác bỏ giả thuyết Ho (tức chấp nhận giả thiết H1: có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc) và kết luận việc sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để tìm mối quan hệ giữa các yếu tố trên cho tổng thể là phù hợp.
CoefficientsP a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.918 .226 -4.062 .000 PTHH .122 .051 .121 2.414 .017 .725 1.378 HANH .218 .054 .188 4.039 .000 .838 1.194 STN .158 .053 .160 2.969 .003 .625 1.601 STC .311 .065 .259 4.770 .000 .619 1.615 PCPV .301 .051 .318 5.938 .000 .637 1.569 TXKH .160 .055 .149 2.889 .004 .687 1.456 a. Dependent Variable: DG Bảng 4.12: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy
Mô hình hồi quy cho thấy cả 06 nhân tốđộc lập đều có ý nghĩa về mặt thống kê (sig t <0.05) và tất cả các nhân tốnày đều tham dự vào giải thích sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ.
Vì vậy, ta có thể kết luận rằng Sự tín nhiệm, Phương tiện hữu hình, Phong cách phục vụ, Tiếp xúc khách hàng, Sự tiếp cận và Hình ảnh ngân hàng có quan hệ tuyến tính với Mức độ thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ nói chung. Tất cả các nhân tốnày được giữ lại trong mô hình hồi quy bội.
Thông qua phân tích hồi quy, ta có thểđi đến việc bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thiết thống kê với mức ý nghĩa 5%. Sau đây là bảng tổng hợp việc kiểm định các giả thiết thông kê.
STT Giả thuyết beta p_value
Kết luận
(tại mức ý
nghĩa 5%)
1 Sự tín nhiệm càng cao thì chất lượng dịch vụ
càng tốt 0.160 0.003 Chấp nhận (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2 Phương tiện hữu hình càng tốt thì chất lượng
dịch vụ càng cao. 0.121 0.017 Chấp nhận 3 Phong cách phục vụ càng tốt thì chất lượng dịch vụcàng tăng 0.318 0.000 Chấp nhận 4 Tiếp xúc khách hàng càng nhiều thì chất lượng dịch vụ càng cao. 0.149 0.004 Chấp nhận 5 Sự tiếp cận càng tăng thì chất lượng dịch vụ càng tốt hơn. 0.259 0.000 Chấp nhận 6 Hình ảnh ngân hàng càng tốt thì chất lượng dịch vụcàng tăng. 0.188 0.000 Chấp nhận
Bảng 4.13: Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết mô hình
Model SummaryP b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .831P a .690 .679 .54480
a. Predictors: (Constant), TXKH, PTHH, HANH, STC, PCPV, STN b. Dependent Variable: DG
Bảng 4.14: Tóm tắt mô hình
Từ kết quả hồi quy ta thấy rằng R2 mẫu hiệu chỉnh là 0.679. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 67,9%, tức là các biến độc lập giải thích được 67,9%, biến thiên của biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy được thể hiện như sau:
DG = 0.121*PTHH + 0.188*HANH + 0.160*STN+ 0.259*STC + 0.318*PCPV + 0.149*TXKH + E
Hệ số beta trong phương trình hồi quy cho biết mức độ ảnh hưởng của các nhân tốđộc lập lên nhân tố phụ thuộc: nhân tố có hệ số beta càng lớn thì càng ảnh hưởng cao hơn.
Như vậy, “Phong cách phục vụ” có ảnh hưởng quan trọng nhất đến Mức độ thỏa mãn của khách hàng, kế đến là “Sự tiếp cận”, “Hình ảnh ngân hàng”, “Sự tín nhiệm”, “Tiếp xúc khách hàng” và sau cùng là “Phương tiện hữu hình”. Ngoài ra còn có tham sốE – đại diện cho những yếu tốchưa biết và sai số.
Theo kết quả khảo sát tại mục 1.2 thì 03 nhân tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến mức độ thỏa mãn của khách hàng đã không được khách hàng đánh giá cao như: “Phong cách phục vụ” có điểm trung bình 3.24, “Sự tiếp cận” có điểm đánh giá bình quân là 3.10 và “Hình ảnh ngân hàng” với điểm thấp nhất là 2.53. Do đó, đây lẽ là một trong những nguyên nhân khiến khách hàng chỉ thỏa mãn dịch vụ ở mức tương đối thấp và dẫn đến việc đa số khách hàng trả lời không xem VPBank Quảng Trị là ngân hàng giao dịch chính thức và không sẵn sàng tìm đến VPBank Quảng Trị khi có nhu cầu trong thời gian tới.
Vấn đềđặt ra cho các nhà quản lý của VPBank Quảng Trị là cần khắc phục những điểm còn yếu kém mà đang được khách hàng kỳ vọng cao để cải tiến chất lượng dịch vụvà đạt được sự thỏa mãn của khách hàng.
4.7 KIỂM TRA SỰ VI PHẠM CÁC GIẢ ĐỊNH TRONG HỒI QUY TUYẾN TÍNH TÍNH
+ Về giả định liên hệ tuyến tính:
Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatter plot (Phụ lục 4.8: Đồ thị phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa). Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tựnào đối với giá trị dự đoán. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
+ Giả định phân phối chuẩn của phần dư: được kiểm tra qua biểu đồ
Histogram và đồ thị Q-Q plot.
• Nhìn vào biểu đồ Histogram (Phụ lục 4.8: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa) ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.983)
nên không vi phạm giả thiết biến phụ thuộc có phân bố chuẩn theo mỗi giá trị biến độc lập.
• Đồ thị Q-Q plot (Phụ lục 4.8: Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (p- p) của phần dư chuẩn hóa) biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
+ Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến:
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế, ta phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.