5. Phương pháp nghiên cứu
2.3.2.2 Phân tích nhân tố
Tính tốn hệ số Cronbach Alpha (xem phụ lục 3)
- Hệ số Cronbach Alpha của mỗi nhân tố khá cao, chỉ cĩ thành phần hệ thống sẵn cĩ và tin cậy cĩ hệ số Alpha nằm trong khoảng 0,7 – 0,8. Cịn lại 6 thành phần khác đều cĩ Alpha lớn hơn 0,8. Điều này chứng tỏ thang đo lường là tốt.
- Hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Alpha nếu như bỏ bớt mục hỏi nào đĩ đều bé hơn hệ số Alpha của nhân tố chứa biến quan sát đĩ. Chỉ trừ 2 biến “Thơng qua trang web cĩ thể nhanh chĩng hồn thành các giao dịch” và “Dễ dàng liên lạc với VCB bằng điện thoại” khơng đảm bảo điều kiện Alpha sau khi bỏ mục hỏi bé hơn Alpha của nhân tố chứa nĩ nên 2 biến này bị loại khỏi mơ hình. Các biến cịn lại được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố.
Tính tốn tương tự với nhĩm sự hài lịng thu được kết quả sau:
Bảng 10: Kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha thang đo sự hài lịng
Biến quan sát đo nếu bỏ TB thang biến Phương sai thang đo nếu bỏ biến Tương quan biến tổng Alpha nếu bỏ mục hỏi Sự hài lịng (Alpha = 0,736) Hài lịng với CLDV IB 11,6541 2,152 0,561 0,657 Sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ IB 11,2331 2,650 0,658 0,580
Sẽ giới thiệu dịch vụ IB cho người khác 11,5639 2,324 0,504 0,725
Tất cả các hệ số trong thang đo sự hài lịng đều đảm bảo điều kiện để tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố
Kỹ thuật phân tích nhân tố được sử dụng nhằm rút gọn và gom các yếu tố thuộc tính lại thành một nhân tố cĩ ý nghĩa hơn. Kết quả phân tích nhân tố sau 3 vịng như sau (chi tiết xem phụ lục 4)
- Hệ số KMO = 0,809 (0,5 < KMO < 1) và kiểm định Bartlett’s cĩ mức ý nghĩa Sig. = 0, điều này cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
- Cĩ 6 nhân tố được rút trích trong phân tích nhân tố lần 3 dựa trên giá trị Eigen > 1, phương pháp rút trích Principal Component và phép quay Varimax. Phương sai cộng dồn là 72,19% (> 50%), chứng tỏ việc tạo lập các nhân tố mới là hồn tồn thích hợp.
- Các biến bị loại khỏi mơ hình là:
+ “Trang web ít bị lỗi khi sử dụng” do cĩ hệ số tải nhân tố ở tất cả các nhĩm đều bé hơn 0,5 (xem bảng Rotated Component Matrixa phụ lục 4.1)
+ “VCB là ngân hàng cĩ uy tín” tuy cĩ hệ số tải nhân tố ở nhĩm 5 là 0,551 > 0,5 lại chênh lệch khơng lớn với hệ số ở nhĩm 2 là 0,49 (xem bảng Rotated Component Matrixa phụ lục 4.2). Do vậy biến này cũng bị loại khỏi phân tích.
- Biến “Trang web cĩ thiết kế đẹp và bắt mắt” cĩ hệ số tải nhân tố là 0,654 (> 0,5) khơng đạt giá trị phân biệt với 3 biến của thành phần sự đáp ứng xếp vào nhĩm thành phần đáp ứng.
- 2 biến “Tin tưởng dịch vụ IB” và “VCB đã tạo sự tin cậy” khơng đạt giá trị phân biệt với các biến thuộc nhĩm nhân tố thứ 2 gộp chung thành một nhĩm nhân tố mới đặt tên là An tồn – Tin cậy gồm các biến:
+ “Thơng tin cá nhân và giao dịch được bảo mật tốt” + “Dịch vụ Internet Banking của VCB là an tồn” + “Cảm thấy yên tâm trong các giao dịch trực tuyến” + “Tin tưởng vào dịch vụ IB”
+ “VCB đã tạo sự tin cậy”
• Kiểm định tương tự thu được kết quả đánh giá thang đo sự hài lịng (chi tiết ở phục lục 5): hệ số KMO = 0,662 > 0,5 và kiểm định Bartlett’s cĩ mức ý nghĩa Sig. = 0 < 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp. Cĩ 1 nhân tố được rút trích, tổng phương sai rút trích là 67,065% với giá trị Eigen > 1.
Như vậy, thang đo hồn chỉnh sau khi phân tích nhân tố được biểu diễn trong sơ đồ dưới đây:
Hiệu quả H1 An tồn - Tin cậy H2 Thực hiện H3 Sự hài lịng CLDV Internet Banking H4 Đáp ứng H5 Liên hệ H6 Hệ thống sẵn cĩ Các giả thiết
Sơ đồ 4: Thang đo hồn chỉnh
• H1: Thành phần hiệu quả được đánh giá càng nhiều thì khách hàng càng hài lịng về dịch vụ và ngược lại. Hay thành phần hiệu quả và sự hài lịng cĩ quan hệ cùng chiều.
• H2: Thành phần an tồn – tin cậy được đánh giá càng nhiều thì khách hàng càng hài lịng về dịch vụ và ngược lại. Hay thành phần an tồn – tin cậy và sự hài lịng cĩ quan hệ cùng chiều.
• H3: Thành phần thực hiện được đánh giá càng nhiều thì khách hàng càng hài lịng về dịch vụ và ngược lại. Hay thành phần thực hiện và sự hài lịng cĩ quan hệ cùng chiều.
• H4: Thành phần đáp ứng được đánh giá càng nhiều thì khách hàng càng hài lịng về dịch vụ và ngược lại. Hay thành phần đáp ứng và sự hài lịng cĩ quan hệ cùng chiều.
• H5: Thành phần liên hệ được đánh giá càng nhiều thì khách hàng càng hài lịng về dịch vụ và ngược lại. Hay thành phần liên hệ và sự hài lịng cĩ quan hệ cùng chiều.
• H6: Thành phần hệ thống sẵn cĩ được đánh giá càng nhiều thì khách hàng càng hài lịng về dịch vụ và ngược lại. Hay thành phần hệ thống sẵn cĩ và sự hài lịng cĩ quan hệ cùng chiều.
Như vậy, đề tài tiến hành đánh giá CLDV Internet Banking và nghiên cứu mối quan hệ giữa CLDV (cụ thể là các thành phần CLDV: hiệu quả, an tồn – tin cậy, thực hiện, đáp ứng, liên hệ, hệ thống sẵn cĩ) và sự hài lịng của khách hàng.
Bảng 11: Các nhân tố mới và biến quan sát
Thành phần Biến quan sát
Hiệu quả
Cĩ thể truy cập vào trang web VCB một cách nhanh chĩng Dễ tìm kiếm thơng tin cần thiết trên trang web
Sử dụng trang web của VCB khơng địi hỏi nhiều nỗ lực Cấu trúc trang web dễ sử dụng
An tồn – Tin cậy
Thơng tin cá nhân và các giao dịch được bảo mật tốt Cảm thấy yên tâm trong các giao dịch trực tuyến Dịch vụ Internet Banking của VCB là an tồn
Anh/Chị tin tưởng vào dịch vụ Internet Banking của VCB VCB đã tạo cho Anh/Chị sự tin cậy
Thực hiện
VCB thực hiện dịch vụ Internet Banking đúng như cam kết Các giao dịch trực tuyến được xử lý chính xác
Các dịch vụ (chuyển khoản, thanh tốn, thơng tin về tài khoản) được thực hiện nhanh chĩng qua trang web
Trang web đảm bảo thực hiện chính xác các thao tác của dịch vụ IB
Đáp ứng
Trang web của VCB cĩ thiết kế đẹp và bắt mắt VCB phản hồi kịp thời các thắc mắc, khiếu nại
VCB nhanh chĩng giải quyết vấn đề xảy ra trong giao dịch trực tuyến
Liên hệ Dễ dàng liên lạc với VCB qua bộ phận hỗ trợ trực tuyến trên website
VCB đã tạo được sự liên hệ tốt với khách hàng
Hệ thống sẵn cĩ
Trang web VCB luơn cung ứng sẵn các tiện ích của dịch vụ IB Hệ thống website của VCB luơn sẵn sàng để sử dụng dịch vụ IB
- Các biến quan sát đều khơng cĩ phân phối chuẩn do Sig. < 0,05 – bác bỏ giả thiết H0 cho rằng biến quan sát cĩ phân phối chuẩn (xem phụ lục 6.1)
- Thành phần an tồn – tin cậy, liên hệ, hệ thống sẵn cĩ, hiệu quả khơng cĩ phân phối chuẩn do Sig. < 0,05 (xem phụ lục 6.2) nên sử dụng kiểm định phi tham số Kruskal Wallis để biết mối liên hệ với biến độ tuổi, thu nhập.
Hai nhân tố cịn lại là thực hiện và đáp ứng cĩ phân phối chuẩn nên sử dụng kiểm định tham số ANOVA để biết mối liên hệ với biến độ tuổi, thu nhập.