4. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
2.3.3.Quy trình phân tích số liệu
Các dữ liệu thu thập được từ phiếu điều tra sẽ được tổng hợp vào tệp dữ liệu Excel „‟Phản hồi biểu mẫu‟‟ (Phụ lục 2) và tiếp tục được nhập vào phần mềm SPSS 16.0 để hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu thông qua các bước:
- Bước 1: Mã hóa và làm sạch dữ liệu.
- Bước 2: Kiểm tra độ tin cây của dữ liệu bằng hệ số Cronbach Alpha và loại đi biến không phù hợp cho đến khi đạt độ tin cậy chấp nhận được.
- Bước 3: Phân tích dữ liệu bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
- Bước 4: Phân tích tương quan
27
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Nội dung chương 2 chủ yếu đề cập đến các vấn đề trong phương pháp nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu lý thuyết được xác lập với 5 yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng. Bên cạnh đó, 7 giả thuyết nghiên cứu cũng được đưa ra để kiểm định trong chương sau, trong đó có 5 giả thuyết chính tương ứng với 5 yếu tố chất lượng dịch giống như trong mô hình và 2 giả thuyết còn lại có vai trò để xem xét rõ hơn về lòng trung thành của khách hàng. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu định tính cũng đã bước đầu giản lược thang đo cho phù với thực tế hơn. Việc kiểm định, hoàn thiện thang đo cũng như các kết quả nghiên cứu định tính sẽ được trình bày chi tiết, cụ thể trong chương tiếp theo.
28
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Mô tả mẫu
Cuộc khảo sát được tiến hành trong giai đoạn từ tháng 03 đến tháng 04 năm 2016, thông qua việc gửi trực tiếp bản câu hỏi bằng giấy đến người trả lời và gửi link (sử dụng google biểu mẫu) qua mail và facebook. Có 170 bản câu hỏi được phát ra trong đó 157 câu trả lời hợp lệ. Các câu trả lời có đặc điểm chính như sau:
- Giới tính: có 69 người là nam, chiếm 43,95% và 88 người là nữ, chiếm 56,05%. - Ngân hàng đang sử dụng dịch vụ: có 30 người đang dùng dịch vụ của ngân hàng Agribank, chiếm 19,11%; 32 người đang giao dịch với Vietinbank, chiếm 20,38%; 28 người dùng dịch vụ của Vietcombank, chiếm 17,83%; 20 người dùng BIDV, chiếm 12,74%; 14 người dùng Techcombank, chiếm 8,92%; 6 người dùng ACB, chiếm 3,82%; 6 người dùng của VP Bank, chiếm 3,82%; 3 người dùng (chiếm 1,91%) đối với MB, VIB, Đông Á Bank; 2 người dùng (chiếm 1,27%) đối với Sacombank, HD Bank, TP Bank và Maritimebank; và ở các ngân hàng sau đây chỉ có 1 người dùng (chiếm 0,64%) là Seabank,, PVcomBank,, SHB, Eximbank.
- Thời gian giao dịch với Ngân hàng: có 48 người đã dùng dịch vụ của ngân hàng dưới 1 năm, chiếm 30,57% ; có 60 người dùng từ 1 năm đến 3 năm, chiếm 38,22%; có 49 người dùng trên 3 năm, chiếm 31,21%.
Bảng 5. Thống kê thông tin mẫu
Đặc điểm Mẫu n = 157
Tần số Tỷ lệ % % Tích lũy
Giới tính
Nam 69 43,95% 43,95%
Nữ 88 56,05% 100,00%
Ngân hàng đang giao dịch
Agribank 30 19,11% 19,11%
Vietinbank 32 20,38% 39,49%
29 Đặc điểm Mẫu n = 157 Tần số Tỷ lệ % % Tích lũy BIDV 20 12,74% 70,06% Techcombank 14 8,92% 78,98% ACB 6 3,82% 82,80% VPBank 6 3,82% 86,62% Các Ngân hàng khác 21 13,38% 100,00%
Thời gian giao dịch
Dưới 1 năm 48 30,57% 30,57%
Từ 1 đến 3 năm 60 38,22% 68,79%
Trên 3 năm 49 31,21% 100,00%
(Nguồn: Do tác giả tổng hợp từ dữ liệu khảo sát)
Mẫu khảo sát trên cho thấy đa số người dược khảo sát hiện đang sử dụng dịch vụ của 4 ngân hàng lớn (Agribank, Vietcombank, Vietinbank, BIDV), chiếm đến 70% số người trả lời. Do các ngân hàng này có quy mô, mạng lưới rộng lớn, xuất hiện khắp từ nông thôn đến thành thị trong khi các ngân hàng còn lại hầu hết chỉ tập trung ở các đô thi lớn và hầu như không có điểm giao dịch ở nông thôn. Ngoài ra, yếu tố lịch sử hình thành từ rất sớm cũng là một nguyên nhân dẫn đến có nhiều đối tượng được khảo sát là khách hàng của những ngân hàng này. Bên cạnh đó, về khía cạnh thời gian sử dụng dịch vụ một ngân hàng, các kết quả trả lời phân bố gần như đều nhau đối với các khoảng thời gian dưới 1 năm, từ 1- 3 năm và trên 3 năm. Nhìn chung, mẫu khảo sát thu được tương đối phù hợp với đề tài nghiên cứu.
30
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.2. Kiểm định thang đo
3.2.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach‟s Alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của các thang đo. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát và những thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach‟s Alpha từ 0,8 trở lên đến 0,95 biểu hiện một thang đo lường tốt và từ 0,7 đến 0,8 là có thể sử dụng được. Ngoài ra, với các khái niệm nghiên cứu mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu thì hệ số này từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach‟s Alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Tuy nhiên, nếu Cronbach‟s Alpha ≥ 0,6 thì thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy, nhưng không được lớn hơn 0,95 vì sẽ bị vi phạm trùng lắp trong đo lường. Trong lĩnh vực ngân hàng, đề tài nghiên cứu này cũng có thể coi là mới trong bối cảnh nghiên cứu hiện tại. Do vậy, trong nghiên cứu nàu sẽ chấp nhận các biến có Cronbach‟s Alpha lớn hơn 0,6.
Đồng thời, khi đánh giá độ tin cậy của thang đo còn cần quan tâm đến hệ số tương quan biến tổng - hệ số tương quan của một biến đối với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này
Agribank BIDV Vietcombank Vietinbank Các NH khác < 1 năm 1 - 3 năm > 3 năm
Biểu đồ 2. Cơ cấu các ngân hàng đang giao dịch
31
với các biến khác càng cao. Do đó, theo Nunnally và Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Kết quả cho thấy Cronbach‟s Alpha của Độ tin cậy là 0,709; Cronbach‟s Alpha của sự đảm bảo là 0,864; Cronbach‟s Alpha của Phương tiện hữu hình là 0,799; Cronbach‟s Alpha của khả năng đáp ứng là 0,822 ; Cronbach‟s Alpha của Sự thông cảm là 0,744 và Cronbach‟s Alpha của Lòng trung thành khách hàng là 0,888.
Bảng 6. Độ tin cậy Cronbach’s alpha của các biến độc lập
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Rel1 11,62 3,351 0,511 0,338
Rel2 11,41 3,051 0,583 0,591
Rel3 11,64 3,103 0,469 0,667
Rel4 11,43 3,478 0,428 0,685
Độ tin cậy (rel) Cronbach’s alpha = 0,709
Ass1 11,12 4,735 0,816 0,781
Ass2 10,78 6,158 0,643 0,855
Ass3 11,06 5,490 0,667 0,845
Ass4 11,10 5,143 0,740 0,814
Sự đảm bảo (ass) Cronbach’s alpha = 0,864
Tan1 14,54 7,494 0,452 0,798
Tan2 14,76 6,027 0,702 0,721 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tan3 14,84 6,148 0,624 0,747
Tan4 15,11 6,397 0.596 0,756
Tan5 15,01 6,602 0,541 0,774
Phƣơng tiện hữu hình (tan) Cronbach’s alpha = 0,799
Res1 10,59 5,924 0,410 0,867
Res2 10,77 4,268 0,757 0,720
32
Res4 10,99 4,288 0,724 0,737
Khả năng đáp ứng (res) Cronbach’s alpha = 0,822
Emp1 6,98 2,519 0,575 0,655
Emp2 6,96 2,607 0,623 0,612
Emp3 7,01 2,250 0,532 0,721
Sự thông cảm (emp) Cronbach’s alpha = 0,744
loy1 7,29 2,619 0,808 0,818
loy2 7,51 2,341 0,794 0,839
loy3 7,27 2,944 0,762 0,864
Lòng trung thành khách hàng (loy) Cronbach’s alpha = 0,888
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Tất cả các biến đều thỏa mãn hệ số Cronbach‟s alpha lớn hơn 0,7 và các tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Tuy nhiên, ở thang đo về Khả năng đáp ứng, việc loại bỏ biến quan sát res1 có thể làm cho hệ số Cronbach‟s alpha đạt giá trị 0,867 > 0,822 – giá trị của Cronbach‟s alpha khi vẫn còn res1. Vì vậy, biến res1 bị loại khỏi thang đo, độ tin cậy của thang đo Khả năng đáp ứng được đánh giá lại thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 7. Độ tin cậy Cronbach’s alpha mới của biến Khả năng đáp ứng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Res2 7,01 2,801 0,748 0,811
Res3 6,94 2,881 0,744 0,815 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Res4 7,23 2,742 0,747 0,812
Khả năng đáp ứng (res) Cronbach’s alpha = 0,867
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Nhìn chung, sau khi loại biến, các thang đo đều đã được chấp nhận và sẽ tiếp tục được phân tích nhân tố để kiểm định thang một lần nữa.
33
3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi độ tin cậy của thang đo được khẳng định, kĩ thuật phân tích nhân tố khám phá được thực hiện nhằm giảm bớt hay rút gọn các biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis và phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất (Mayer, Gamst, Guarino A.J., 2000). Trong phân tích nhân tố khám phá cần thỏa mãn những tiêu chí sau:
0,5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaise- Mayer- Olkin) được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị KMO lớn có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trích > 50%, cho biết các nhân tố được trích ra phải giải thích được hơn 50% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5 và giá trị phân biệt giữa các factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 trong một biến.
Hệ số Eigenvalue ≥ 1 (Gerbing & Anderson, 1998)
3.2.2.1. Phân tích nhân tố đối với thang đo chất lƣợng dịch vụ ảnh hƣởng đến lòng trung thành khách hàng
Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 cho thang đo chất lượng dịch vụ với 19 biến quan sát (sau khi đã loại biến res1 ở phần trên) thu được như sau: hệ số KMO = 0,908 và kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,644E3 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể, kết quả EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Phương sai trích đạt 60,18% > 50%, cho thấy các nhân tố được trích ra giải thích được 60,18% biến thiên của dữ liệu; 3 yếu tố được trích với giá trị Eigenvalue >1. Hầu hết các biến quan sát có trọng số nhân tố đạt yêu cầu (lớn hơn 0,5), tuy nhiên cũng có vài trường hợp khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố nhỏ hơn 0,3 nên ta loại bỏ lần lượt từng biến quan sát không đáp ứng được yêu cầu này.
34
Bảng 8. Ma trận xoay – Phân tích EFA lần 1
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 Res3 0,797 Ass4 0,793 Res4 0,763 Ass1 0,739 Ass3 0,735 Res2 0,710 Emp1 0,682 Ass2 0,578 Tan1 0,515 Tan2 0,767 Tan3 0,744 Tan5 0,702 Tan4 0,331 0,594 Emp3 0,382 0,546 Emp2 0,351 0,512 0,456 Rel3 0,776 Rel2 0,756 Rel4 0,400 0,577 Rel1 0,388 0,498
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Ta thấy biến rel1 có hệ số tải nhân tố < 0,5 nên biến này sẽ bị loại đầu tiên, 18 biến quan sát còn lại được đưa vào phân tích EFA lần 2 cho ra kết quả 3 yếu tố trích với phương sai trích là 61,247%. Hệ số KMO = 0,905 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,558E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
35
Tiếp theo, ở ma trận xoay của phân tích EFA lần 2 (Phụ lục 3) có emp2 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến là thấp nhất, bằng 0,044 <0,3 nên loại biến emp2, phân tích EFA lần 3 với 17 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 61,599%. Hệ số KMO = 0,897 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,439E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Sau khi phân tích EFA lần 3 (Phụ lục 3), ta có ass2 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến là thấp nhất là 0,048 <0,3 nên loại biến ass2, tiếp tục phân tích EFA lần 4 với 16 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 61,934%. Hệ số KMO = 0,901 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,297E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Do trong ma trận xoay của phân tích EFA lần 4 (Phụ lục 3), khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến của emp3 là 0,098 <0,3 nên loại tiếp biến emp3, phân tích EFA lần 5 với 15 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 63,453%. Hệ số KMO = 0,906 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,209E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Phân tích EFA lần 5 (Phụ lục 3) cho thấy vẫn còn biến rel4 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến bằng 0,183 < 0,3 nên biến rel4 bị loại, phân tích EFA lần 6 với 14 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 65,637%. Hệ số KMO = 0,905 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,164E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Xem xét kết quả phân tích EFA lần 6 (Phụ lục 3), khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến của tan1 vẫn nhỏ hơn 0,3 nên tiếp tục loại biến tan1, phân tích EFA lần 7 với 13 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 67,469%. Hệ số KMO = 0,903 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,069E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
36
Tiếp tục, ở ma trận xoay của phân tích EFA lần 7 (Phụ lục 3) có tan4 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến bằng 0,272 < 0,3 biến tan4 bị loại, phân tích EFA lần 8 với 12 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 68,807%. Hệ số KMO = 0,898 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 972,773 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000. Các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị.
Bảng 9. Kết quả phân tích KMO và Bartlett cho thang đo chất lượng dịch vụ
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy .898 Bartlett‟s Test of Sphericity Approx. Chi- Square 972.773 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Df 66
Sig. .000
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Theo kết quả phân tích nhân tố lần cuối, thang đo chất lượng dịch vụ gồm 12 biến quan sát được xếp vào trong 3 nhân tố với phương sai trích đạt 68,807%. Kiểm định KMO và Bartlett‟s trong phân tích factor cho thấy Sig.= 0,000 và hệ số KMO khá cao (0,898> 0,5) nên phân tích EFA thích hợp sử dụng trong nghiên cứu này.
Bảng 10. Ma trận xoay – Phân tích EFA lần cuối
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 Res3 0,820 Ass4 0,816 Res4 0,806 Ass1 0,754 Emp1 0,743 Res2 0,728 Ass3 0,712 Tan2 0,822 Tan3 0,755
37
Tan5 0,739
Rel3 0,853
Rel2 0,769
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Sau khi phân tích nhân tố, thang đo ban đầu đã được rút gọn lại thành 3 thành phần với 13 biến quan sát. Thang đo sau hiệu chỉnh đã đạt đủ điều kiện tiêu chuẩn và 68,807% độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 3 nhân tố trên. Các nhân tố được đặt tên, định nghĩa, mã hóa như sau:
Bảng 11. Thang đo chất lượng dịch vụ hiệu chỉnh sau phân tích nhân tố
Nhân tố Tên nhân tố Định nghĩa Mã hóa Các biến
1
Hiệu quả phục vụ (Service efficiency)
Khả năng phục vụ khách hàng hiệu quả và tận tâm Sef
Ass1, ass3, ass4, res2, res3, res4, emp1
2 Phương tiện hữu hình (Tangibles)
Cơ sở vật chất của ngân
hàng Tan Tan2, tan3, tan5 3 Độ tin cậy (Reliability) Sự chính xác, kịp thời, bảo mật trong giao dịch với khách hàng