Ng 4-7: Kt qu phân tích t ng quan

Một phần của tài liệu ẢNH HƯỞNG CỦA MARKETING QUAN HỆ (RELATIONSHIP MARKETING) ĐẾN SỰ TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG - MỘT NGHIÊN CỨU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM.PDF (Trang 48)

tin S cam k t Truy n thông Qu n tr xung đ t S c m thông S trung thành Pearson Correlation 0.659** 0.617** 0.602** 0.620** 0.671** Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 255 255 255 255 255 Ngu n: x lý d li u thu th p c a tác gi

K t qu trên cho th y bi n ph thu c S trung thành có m i t ng quan v i 5 bi n đ c l p m c ý ngha 5%, trong đó có t ng quan m nh nh t v i bi n S c m thông (r = 0.671), bi n Ni m tin (r = 0.659). Bi n S trung thành t ng quan y u nh t v i bi n Truy n thông (r = 0.602).

Tuy nhiên đ xác đnh s t ng quan này có tuy n tính hay không và m c đ

quan tr ng c a t ng nhân t trong s tác đ ng đ n s trung thành c a khách hàng

ph ng pháp phân tích h i qui đ c s d ng.

Trong phân tích h i qui, 5 bi n đ c l p g m: Ni m tin (NT), S cam k t(CK) và Truy n thông (TT), Qu n tr xung đ t (XD), S c m thông (CT), 1 bi n ph thu c là S trung thành (LTT).

Phân tích h i qui đ c th c hi n b ng ph ng pháp h i quy t ng th các bi n (ph ng pháp Enter) v i ph n m m SPSS 11.5.

4.5.2 ánh giá s phù h p c a mô hình

H s R2 th ng đ c s d ng đ đánh giá s phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính đ i v i d li u, v i nguyên t c R2 càng g n 1 thì mô hình đã xây d ng càng phù h p v i t p d li u m u.

Trong mô hình này, có R2 là 0.617, cho th y mô hình này là phù h p, R2đi u ch nh là 0.609 (nh h n R2), do đó, dùng R2đi u chnh đ đánh giá s an toàn h n

vì nó không th i ph ng m c đ phù h p c a mô hình (Hoàng Tr ng và M ng Ng c, 2008). R2đi u ch nh là 0.609 t c là gi i thích đ c 60.9% bi n thiên s trung thành b i các bi n thiên ni m tin, s cam k t, truy n thông, qu n tr xung đ t, s c m

thông, 30.1% còn l i thay đ i trong s trung thành mô hình không gi i thích đ c. Mô hình h i qui phù h p v i t p d li u đ tin c y 95% (K t qu th ng kê F trong mô hình có sig. = .000). (Xem Ph l c 8). 4.5.3 Ý ngha c a các h s h i qui B ng 4-8: K t qu phân tích h i qui Thành ph n H s ch a chu n hóa H s

chu n hóa t Sig. B Sai s Beta H ng s .175 .180 .968 .334 NT (Ni m tin) .251 .058 .245 4.359 .000 CK (S cam k t) .161 .057 .155 2.846 .005 TT (Truy n thông) .121 .045 .144 2.666 .008 XD (Qu n tr xung đ t) .146 .055 .148 2.665 .008 CT (C m thông) .247 .051 .271 4.840 .000 Ngu n: x lý d li u thu th p c a tác gi

K t qu cho th y, c 5 y u t : Ni m tin (sig. = .000), S cam k t (sig. = .005), Truy n thông (sig. = .008), Qu n tr xung đ t (sig. = .008) và S c m thông (sig. = .000), h s beta l n l t là 0.251, 0.161, 0.121, 0.146, 0.247. i u này có ngha là, đ tin c y 95%, khi y u t Ni m tin thay đ i 1 đ n v s làm S trung thành c a khách hàng thay đ i 0.251 đ n v, khi y u t S cam k t thay đ i 1 đ n

v s làm S trung thành c a khách hàng thay đ i 0.161 đ n v, khi y u t Truy n thông thay đ i 1 đ n v s làm S trung thành c a khách hàng thay đ i 0.121 đ n v

và khi y u t Qu n tr xung đ t thay đ i 1 đ n v s làm S trung thành c a khách hàng thay đ i 0.146 đ n v, khi y u t S c m thông thay đ i 1 đ n v s làm S trung thành c a khách hàng thay đ i 0.247 đ n v. Nh v y, trong 5 nhân t tác

đ ng đ n s trung thành c a khách hàng thì hai nhân t Ni m tin và S c m thông có tác đ ng m nh nh t.

4.5.4 Ki m ch ng các gi đ nh c a mô hình h i qui.

Ki m tra gi đnh không có hi n t ng đa c ng tuy n

a c ng tuy n là hi n t ng mà trong đó có s t n t i c a nhi u h n m t m i quan h tuy n tính chính xác. T c là gi a các bi n đ c l p có th có m t bi n

nào đó đ c bi u di n b i t h p tuy n tính c a các bi n còn l i. Hi n t ng này s d n đ n nh ng h u qu nghiêm tr ng trong phân tích h i qui nh ki m đnh t s không còn ý ngha, d u c a các c l ng h s h i qui có th sai (Nh m, 2008). Vi c ki m tra đ c th c hi n thông qua nhân t phóng đ i ph ng sai VIF.

K t qu cho th y hi n t ng đa c ng tuy n không có nh h ng đ n k t qu gi i thích c a mô hình v i VIF c a m i bi n l n nh t b ng 2.050 (<10). Quy t c là

khi VIF v t quá 10 đó là d u hi u c a đa c ng tuy n (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2005).

(Xem Ph l c 8)

Ki m tra gi đnh liên h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p

M t cách đ n gi n đ th c hi n ki m đnh này là v đ th phân tán gi a các ph n d và giá tr d đoán đã chu n hóa, ph n d đã chu n hóa đ c th hi n trên tr c tung và giá tr d đoán đã chu n hóa đ c th hi n trên tr c hoành. N u gi

đnh quan h tuy n tính và ph ng sai không thay đ i th a mãn thì ph n d s phân tán ng u nhiên trên đ th (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2005).

K t qu cho th y, ph n d đã chu n hóa phân tán ng u nhiên trên đ th , không t o thành hình d ng nh t đ nh nào, nh v y, giá tr d đoán và ph n d đ c l p nhau. Mô hình h i qui là phù h p.

(Xem Ph l c 8)

Ki m tra gi đnh ph ng sai c a ph n d không đ i

Th c hi n ki m đ nh t ng quan h ng Spearman cho các bi n đ c l p và ph n d đã chu n hóa.

Gi thuy t: H0 – H s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0.

V i m c ý ngha Sig cho th y không th bác b gi thuy t H0. Ta có th k t lu n ph ng sai c a ph n d không đ i (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2005).

(Xem Ph l c 8)

Ki m tra gi đnh ph n d có phân ph i chu n

Có nhi u lý do làm ph n d không phân ph i chu n nh : s l ng các ph n

d không đ nhi u đ phân tích, ph ng sai không ph i là h ng s ho c s d ng sai mô hình…Tuy nhiên, chúng ta c ng ch k v ng ph n d phân ph i g n chu n vì luôn có s chênh l ch do l y m u. Có 2 cách th ng s d ng đ ki m tra phân ph i chu n c a ph n d . Cách th nh t là v đ th Histogram c a ph n d chu n hóa, n u đ th có d ng đ ng cong phân ph i chu n n m ch ng lên bi u đ t n s và có Mean x p x 0 và giá tr đ l ch chu n x p x 1 thì xem nh ph n d có phân ph i g n chu n. Cách th hai là v đ th P-P plot, đ th này th hi n các giá tr c a các

đi m phân v c a phân ph i c a bi n ph n d theo các phân v c a phân ph i chu n. N u trên đ th P-P plot các đi m này không n m quá xa đ ng th ng c a phân ph i chu n thì có th xem nh ph n d có phân ph i g n chu n (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2005).

nghiên c u này, đ th Histogram c a ph n d chu n hóa có d ng đ ng cong phân ph i chu n, giá tr Mean x p x b ng 0 và đ l ch chu n x p x b ng 1 (0.99). Nh v y, gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.

(Xem Ph l c 8)

Ki m tra gi đnh tính đ c l p c a ph n d

Ki m đ nh tính đ c l p c a ph n d b ng tr th ng kê Durbin-Watson (d=1.958) n m trong kho ng t 1 đ n 3 t c các ph n d đ c l p v i nhau (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2005).

(Xem Ph l c 8)

4.5.5 Tóm t t k t qu ki m đnh các gi thuy t c a mô hình h i qui

Sau khi ki m tra các vi ph m gi đnh trong phân tích mô hình h i qui, k t qu là mô hình h i qui c a m u có th đ c s d ng các c l ng cho các h s h i qui c a t ng th . Nh v y, k t qu phân tích h i qui b i cho th y c 5 thành ph n c a RM: Ni m tin, S cam k t, Truy n thông, Qu n tr xung đ t và S c m thông đ u có s tác đ ng cùng chi u đ n S trung thành c a khách hàng.

4.6 Ki m đnh tr trung bình

4.6.1 Ki m đnh gi thuy t có s khác bi t v các thành ph n RM và s trung thành g a khách hàng nam và n

ki m đnh có hay không s khác nhau v ni m tin đ i v i ngân hàng, v

đánh giá s cam k t, truy n thông, qu n tr xung đ t, s c m thông c a ngân hàng, s trung thành gi a khách hàng nam và n , ta s d ng ph ng pháp ki m đnh Independent samples T-Test.

Thành ph n Ni m tin c a RM

i v i ni m tin (NT), k t qu T-Test cho th y đ tin c y 95%, gi i tính có

nh h ng đ n m c đ ni m tin c a khách hàng vì Sig c a T-Test=0.000 đ t m c có ý ngha (v i ki m đnh Levene có Sig = .000 – tr ng h p ph ng sai không b ng nhau). S li u th ng kê mô t cho th y n có ni m tin đ i v i ngân hàng cao

h n nam (m c đ ni m tin trung bình c a n là 4.0818, c a nam là 3.7739). (Xem Ph l c 9).

Thành ph n S cam k t c a RM

i v i s cam k t (CK), k t qu T-Test cho th y đ tin c y 95%, không có s khác nhau nào v m c đ đánh giá s cam k t c a ngân hàng gi a nam và n . V i ki m đnh Levene có Sig = .419 – tr ng h p ph ng sai b ng nhau, ta có Sig c a T-Test= 0.318. S li u th ng kê mô t cho th y m c đ đánh giá s cam k t trung bình c a nam là 3.7780 và n là 3.7031 không có s khác bi t đáng k .

(Xem Ph l c 9).

Thành ph n Truy n thông c a RM

i v i truy n thông (TT), k t qu T-Test cho th y không có s khác nhau nào v m c đ đánh giá truy n thông gi a nam và n đ tin c y 95%. V i ki m

đnh Levene có Sig = .01 – tr ng h p ph ng sai không b ng nhau, ta có Sig c a T-Test= 0.979. S li u th ng kê mô t cho th y m c đ đánh giá truy n thông trung bình c a nam là 3.6538 và n là 3.6563 không có s khác bi t có ý ngha.

(Xem Ph l c 9).

i v i qu n tr xung đ t (XD), k t qu T-Test cho th y không có s khác nhau nào v m c đ đánh giá qu n tr xung đ t gi a nam và n đ tin c y 95%. V i ki m đnh Levene có Sig = 0.450– tr ng h p ph ng sai b ng nhau, ta có Sig c a T-Test= 0.363. S li u th ng kê mô t cho th y m c đ đánh giá qu n tr xung

đ t trung bình c a nam là 3.6766 và n là 3.6049 không có s khác bi t có ý ngh a. (Xem Ph l c 9).

Thành ph n S c m thông c a RM

i v i s c m thông (CT), k t qu T-Test cho th y đ tin c y 95%, gi i tính có nh h ng đ n m c đ đánh giá s c m thông c a ngân hàng vì Sig c a T- Test=0.07 đ t m c có ý ngh a (v i ki m đnh Levene có Sig = .553 – tr ng h p

ph ng sai b ng nhau). S li u th ng kê mô t cho th y n đánh giá s c m thông c a ngân hàng th p h n nam (m c đ c m nh n s c m thông trung bình c a n là 3.4571, c a nam là 3.6867).

(Xem Ph l c 9)

S trung thành

i v i s trung thành (LTT), k t qu T-Test cho th y đ tin c y 95%, gi i tính có nh h ng đ n m c đ trung thành c a khách hàng vì Sig c a T-Test=0.022

đ t m c có ý ngh a (v i ki m đnh Levene có Sig = .020 – tr ng h p ph ng sai

không b ng nhau). S li u th ng kê mô t cho th y n có m c đ trung thành cao

h n nam (m c đ trung thành trung bình c a n là 3.7196, c a nam là 3.5385). (Xem Ph l c 9).

4.6.2 Ki m đnh gi thuy t có s khác bi t v các thành ph n RM và s trung thành g a khách hàng có đ tu i khác nhau

ki m đnh có hay không s khác nhau v đánh giá ni m tin đ i v i ngân

hàng, đánh giá s cam k t, truy n thông, qu n tr xung đ t, s c m thông c a ngân hàng, s trung thành gi a các khách hàng có nhóm tu i khác nhau, ta s d ng

ph ng pháp ki m đnh Oneway ANOVA.

Theo b ng k t qu Test of Homogeneity of Variances, v i m c ý ngh a Sig = 0.241 có th nói ph ng sai đánh giá ni m tin c a các nhóm tu i không khác nhau m t cách có ý ngha th ng kê. Nh v y, k t qu phân tích ANOVA có th s d ng

đ c.

Theo k t qu phân tích ANOVA, v i m c ý ngh a Sig.<0.05 (Sig = 0.018), nên có th k t lu n có s khác bi t có ý ngha th ng kê v m c đ đánh giá ni m tin

đ i v i ngân hàng gi a các nhóm tu i khác nhau. Ti p t c phân tích sâu ANOVA

đ tìm xem s khác bi t gi a các nhóm.

Theo k t qu phân tích sâu ta th y ch có s khác bi t có ý ngh a th ng kê v i đ tin c y 95% gi a nhóm 18-25 tu i và nhóm >45 tu i vì m c ý ngha quan sát

ki m đnh chênh l ch trung bình c p <0.05 (Sig = 0.023). Nhìn vào s li u th ng kê mô t có th th y khách hàng càng l n tu i thì m c đ đánh giá ni m tin đ i v i

ngân hàng có xu h ng càng t ng.

(Xem Ph l c 10.1)

Thành ph n S cam k t c a RM

Theo b ng k t qu Test of Homogeneity of Variances, v i m c ý ngh a Sig = 0.305 có th nói ph ng sai đánh giá v s cam k t c a các nhóm tu i không khác nhau m t cách có ý ngha th ng kê. Nh v y, k t qu phân tích ANOVA có th s d ng đ c.

Theo k t qu phân tích ANOVA, v i m c ý ngh a Sig.<0.05 (Sig = 0.179), nên có th k t lu n v i đ tin c y 95% không có s khác bi t v m c đ đánh giá s

cam k t c a ngân hàng gi a các khách hàng có nhóm tu i khác nhau. (Xem Ph l c 10.1)

Thành ph n Truy n thông c a RM

i v i truy n thông (TT), ki m đnh ANOVA cho th y đ tin c y 95% không có s khác bi t v m c đ đánh giá truy n thông c a ngân hàng gi a các khách hàng có nhóm tu i khác nhau (ki m đnh Levene có Sig=0.393, ki m đnh F trong ANOVA có Sig=0.145 không đ t m c có ý ngh a v i đ tin c y 95%).

Thành ph n Qu n tr xung đ t c a RM

i v i qu n tr xung đ t (XD), ki m đnh ANOVA cho th y đ tin c y 95% không có s khác bi t v m c đ đánh giá qu n tr xung đ t c a ngân hàng gi a các khách hàng có nhóm tu i khác nhau (ki m đnh Levene có Sig=0.564, ki m đ nh F trong ANOVA có Sig=0.141 không đ t m c có ý ngha v i đ tin c y 95%).

(Xem Ph l c 10.1)

Thành ph n S c m thông c a RM

i v i s c m thông (CT), ki m đnh ANOVA cho th y đ tin c y 95% không có s khác bi t v m c đ c m nh n s c m thông c a ngân hàng gi a các khách hàng có nhóm tu i khác nhau (ki m đnh Levene có Sig=0.363, ki m đnh F

trong ANOVA có Sig=0.085 không đ t m c có ý ngh a v i đ tin c y 95%). (Xem Ph l c 10.1)

S trung thành

i v i s trung thành (LTT), ki m đ nh ANOVA và k t qu Post Hoc Tests cho th y:

- Có s khác bi t gi a 2 nhóm khách hàng t 18-25 tu i và l n h n 45 tu i v m c đ trung thành đ i v i ngân hàng (ki m đnh Levene có Sig=0.912,

Một phần của tài liệu ẢNH HƯỞNG CỦA MARKETING QUAN HỆ (RELATIONSHIP MARKETING) ĐẾN SỰ TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG - MỘT NGHIÊN CỨU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM.PDF (Trang 48)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(104 trang)