* Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo chất lượng dịch vụ thẻ ATM theo mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Từ kết quả kiểm định lại độ tin cậy thang đo (Phụ lục 4.2), có thể thấy Cronbach Alpha của các thang đo: “Năng lực phục vụ”, “Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng”, “Uy tín và độ tiếp cận”, “Phương tiện hữu hình” ở mức khá tốt (α lần lượt là 0,910; 0,714; 0,623; 0,608) và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều >0,3 chứng tỏ thang đo lường là tốt và có mức độ tương quan cao.
** Phân tích tương quan
Phân tích tương quan nhằm để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị hệ số tương quan Pearson bằng 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính, ngược lại nếu giá trị tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích tương quan (xem tại Phụ lục 6) cho thấy 5 nhân tố: “Năng lực phục vụ”, “Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng”, “Uy tín và độ tiếp cận”, “Phương tiện hữu hình” và “Khả năng đáp ứng” đều có mối liên hệ tuyến tính với nhân tố “Sự hài lòng ”. Trong đó, nhân tố “Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng” có liên hệ chặt chẽ nhất với nhân tố “Sự hài lòng” (hệ số Pearson: 0,432). Kế tiếp là 2 nhân tố “Phương tiện hữu hình” và “Uy tín và độ tiếp cận” có mối liên hệ tuyến tính với nhân tố “Sự hài lòng” gần bằng nhau (hệ số Pearson: 0,294 và 0,289). Nhân tố “Năng lực phục vụ” cũng có liên hệ khá chặt với nhân tố “Sự hài lòng” (hệ số Pearson: 0,233), và cuối cùng “Khả năng đáp ứng” là nhân tố có mối liên hệ tuyến tính ít chặt chẽ với nhân tố “Sự hài lòng” nhất (hệ số Pearson: 0,168) .
Ngoài ra, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy không có mối tương quan nào giữa 5 nhân tố (Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách
hàng, Uy tín và độ tiếp cận, Phương tiện hữu hình, Khả năng đáp ứng) với nhau thông qua hệ số Pearson (= 0) nên không có hiện tượng đa cộng tuyến.
** Phân tích hồi quy tuyến tính
Bảng 2.4 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.005E013 .046 .000 1.000 Năng lực phục vụ .233 .047 .233 5.013 .000 1.000 1.000 Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng .432 .047 .432 9.278 .000 1.000 1.000 Uy tín và độ tiếp cận .289 .047 .289 6.205 .000 1.000 1.000 Phương tiện hữu hình .294 .047 .294 6.324 .000 1.000 1.000
Khả năng đáp ứng .168 .047 .168 3.608 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
“Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả”
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giải quyết được mục tiêu mà nghiên cứu cũng như các giả thuyết đã đề ra là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate DurbinWatson
1 .663a .439 .428 .75615977 2.127
a. Predictors: (Constant), Khả năng đáp ứng, Phương tiện hữu hình, Uy tín và độ tiếp cận, Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng, Năng lực phục vụ
b. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 115.910 5 23.182 40.544 .000b
Residual 148.090 259 .572
Total 264.000 264
a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
b. Predictors: (Constant), Khả năng đáp ứng, Phương tiện hữu hình, Uy tín và độ tiếp cận, Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng, Năng lực phục vụ
phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng khách hàng; thành phần nào tác động mạnh nhất lên sự hài lòng.
Kết quả phân tích hồi quy tại bảng 2.4 cho thấy, hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,428 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 42,8%. Nói cách khác khoảng 42,8% sự biến thiên của mức độ hài lòng khách hàng về chất lượng dịch vụ thẻ ATM được giải thích bởi các nhân tố đưa vào mô hình. Trong khoa học xã hội, khả năng giải thích trên 30% là đã có thể được sử dụng trong thực tiễn để đưa ra những nhận định ban đầu về các mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Đặc biệt với hồi quy đa biến, khả năng giải thích trong khoa học xã hội thường không cao (Phạm Thùy Giang, 2012). Ở đây, khả năng giải thích đạt 42,8% cho thấy khả năng ứng dụng thực tiễn của mô hình tuy rằng mức độ giải thích chưa cao.
Kiểm định F (Bảng Anova) cho thấy mức ý nghĩa bằng 0 (Sig.F = 0,00) nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 5% chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Bên cạnh đó, độ phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập trong mô hình =1, nhỏ hơn nhiều so với 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy. Kết quả phân tích trên cũng cho thấy, tất cả 5 biến đưa vào mô hình đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 5%).
Qua kết quả tại bảng 2.4, ta có thể thấy Hệ số Beta chuẩn hóa của 5 thành phần: Năng lực phục vụ (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,233), Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,432), Uy tín và độ tiếp cận (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,289), Phương tiện hữu hình (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,294), Khả năng đáp ứng (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,168) đều > 0 chứng tỏ 5 thành phần trên đều có tác động thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu được chấp nhận và được kiểm định phù hợp.
Từ những kết quả trên, phương trình hồi quy thiết lập như sau:
Trong đó:
SHL : Sự hài lòng của khách hàng NLPV : Năng lực phục vụ
SĐCTH: Sự đồng cảm và chính sách thu hút khách hàng UTTC : Uy tín và độ tiếp cận
PTHH : Phương tiện hữu hình KNĐU : Khả năng đáp ứng
** Kiểm định Anova
Phân tích Anova để xem xét mối quan hệ giữa giới tính, độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian sử dụng thẻ, số lượng ngân hàng khách hàng sử dụng thẻ có tác động thế nào đến sự hài lòng về dịch vụ thẻ ATM của Agribank Bình Thuận.
Các giả thuyết H0 được đề ra:
(1) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa khách hàng nam và nữ (2) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có
độ tuổi khác nhau
(3) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có mức thu nhập khác nhau.
(4) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có trình độ học vấn khác nhau
(5) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau
(6) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng thẻ khác nhau.
(7) H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có sử dụng thẻ ATM của các ngân hàng khác nhau.
Và các giả thuyết H1
(2’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau.
(3’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có mức thu nhập khác nhau.
(4’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có trình độ học vấn khác nhau.
(5’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.
(6’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng thẻ khác nhau.
(7’) H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có sử dụng thẻ ATM của các ngân hàng khác nhau.
Qua kết quả kiểm định Anova (xem tại Phụ lục 8) ta thấy mức ý nghĩa của biến Giới tính sig =0,646 > 0,05 nên giả thuyết H0 được chấp nhận có nghĩa là không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa nhóm khách hàng nam và nữ.
Các biến Độ tuổi, Thu nhập, Trình độ học vấn, Nghề nghiệp, Thời gian sử dụng thẻ, Số lượng ngân hàng khách hàng sử dụng thẻ có mức ý nghĩa sig <0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 có nghĩa là có khác biệt về sự hài lòng giữa nhóm khách hàng có độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian sử dụng thẻ, số lượng ngân hàng khách hàng sử dụng thẻ khác nhau ở độ tin cậy 95%.
Kết quả Anova cho thấy có sự khác biệt nhưng không cho ta biết cụ thể khác biệt giữa thành phần nào trong mỗi nhóm khách hàng. Để biết được điều này tác giả sử dụng phép kiểm định hậu Anova (Anova post hoc tests) với phương pháp kiểm định thống kê Tamhane’s T2.
Kết quả kiểm định hậu Anova (xem tại Phụ lục 8) cho thấy với mức ý nghĩa α=5%:
Có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng có độ tuổi: + Từ 1822 với từ 2340 (sig=0,004<0,05)
+ Trên 50 với từ 2340 (sig=0,000<0,05) + Trên 50 với từ 4150 (sig=0,021<0,05)
Có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng có thu nhập:
+ Dưới 5 triệu đồng với từ 5dưới 9 triệu đồng (sig=0,000<0,05) + Từ 9dưới 15triệu đồng với từ 5dưới 9 triệu đồng (sig=0,014<0,05) Về trình độ học vấn: ngoài nhóm khách hàng có trình độ học vấn dưới phổ
thông trung học và nhóm khách hàng có trình độ học vấn phổ thông trung học không có sự khác biệt (sig>0,05), còn lại các nhóm khách hàng khác đều có sự khác biệt (sig=0,000<0,05)
Có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng có nghề nghiệp:
+ Cán bộ, nhân viên nhà nước với chủ kinh doanh (sig=0,019<0,05) Có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng có thời gian sử dụng thẻ:
+ Dưới 1 năm với từ 1 dưới 2 năm (sig=0,000<0,05) + Dưới 1 năm với từ 2 dưới 3 năm (sig=0,013<0,05) + Dưới 1 năm với trên 3 năm (sig=0,015<0,05)
Có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng có số lượng ngân hàng đang giao dịch thẻ:
+ 1 ngân hàng với từ 23 ngân hàng (sig=0,011<0,05)