6. CẤU TRÖC CỦA LUẬN VĂN
2.2.3.1 Phân tích nhân tố các thành phần thang đo chất lƣợng dịch vụ tác động
động đến sự hài lòng
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất: Giá trị của kiểm định KMO = 0,911 >0,5 cho ta thấy đƣợc phân tích nhân tố phù hợp với bộ dữ liệu.
Giá trị của kiểm định Bartlett's Test of Sphericity = 2859,107757 và mức ý
nghĩa sig. = 0,0000 <0,05 điều này cho thấy kết quả EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu [xem Phụ lục 7.1.1].
Ngoài ra phƣơng sai trích có đƣợc 56,772 (lớn hơn 50%) điều này thể hiện 6 nhân tố đƣợc trích ra đã giải thích đƣợc 56,772% biến thiên của bộ dữ liệu [xem Phụ lục 7.1.2].
Các hệ số tải điều lớn 0,5. Nhƣng bên cạnh đó có một số biến không có hệ số
trong ma trận xoay nhân tố [xem Phụ lục 7.1.3] đó là các biến: Q6DTC3, Q6DTC4, Q6DTC5, Q6NLPV5, Q6PTHH4, Q6PTHH5, Q6GC5, Q6SCT5. Vì thế nên tác giả
tiến hành loại các biến này ra và chạy lại phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố lần hai và đƣợc kết quảnhƣ sau: Giá trị kiểm định KMO = 0,9 >0,5 cho ta thấy phân tích nhân tố là phù hợp với bộ dữ liệu.
Giá trị của kiểm định Bartlett's Test of Sphericity = 1981,468210 và mức ý
nghĩa sig. = 0,0000 <0,05 điều này cho thấy kết quả EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu [xem Phụ lục 7.2.1].
Phƣơng sai trích có đƣợc 62,964006 (lớn hơn 50%) điều này thể hiện 6 nhân tố đƣợc trích ra đã giải thích đƣợc 62,964006% biến thiên của bộ dữ liệu [xem Phụ
lục 7.2.2]. Các hệ số tải điều lớn 0,5 [xem Phụ lục 7.2.3].
Nhƣ vậy sau khi phân tích nhân tố, từ mô hình nghiên cứu ban đầu có 7 nhân tố và 35 biến ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng thì mô hình sau khi phân tích chỉ còn lại 6 nhân tố và 23 biến đƣợc thể hiện trong bảng sau:
Bảng 2.26 Kết quả phân tích nhân tố EFA
STT Tên Nhân tố hiKý ệu BiSếốn Tên Biến
1 Khảnăng đáp ứng KNDU 7 Q6ML4, Q6ML5, Q6SCT3,Q6SCT4, Q6KNDU3, Q6KNDU4, Q6KNDU5. 2 Giá cả GC 5 Q6GC1, Q6GC2, Q6GC3, Q6GC4, Q6ML3 3 Nâng lực phục vụ NLPV 5 Q6NLPV3, Q6NLPV4, Q6KNDU1, Q6KNDU2, Q6PTHH3 4 Mạng lƣới ML 2 Q6ML1, Q6ML2 5 Phƣơng tiện hữu hình PTHH 2 Q6PTHH1, Q6PTHH2 6 Độ tin cậy DTC 2 Q6DTC1, Q6DTC2
Đối với nhân tố Khảnăng đáp ứng sẽđƣợc tạo thành từ các biến KNDU =
0,714Q6ML4 + 0,682Q6SCT3 + 0,662Q6SCT4 + 0,570 Q6KNDU5 + 0,539 Q6ML5 + 0,537 Q6KNDU3 + 0,533 Q6KNDU4. Nhân tố này có biến tác động
mạnh nhất là Q6ML4 (Chỗ đặt máy ATM có bãi đậu xe an toàn) có hệ số tải là
0,714. Điều này đúng với thực tế khi khách hàng vào máy ATM giao dịch không ai muốn bị thất thoát tài sản, nhất là phƣơng tiện đi lại.
Đối với nhân tố Giá Cả sẽ đƣợc tạo thành từ các biến sau: GC =
0,796Q6GC2 + 0,7Q6GC4 + 0,668Q6GC3 + 0,633Q6GC1 + 0,532Q6ML3. Trong
đó biến Q6GC2 (Phí thƣờng niên chấp nhận đƣợc) là quan trọng nhất có hệ số tải 0,796 cao nhất trong nhóm biến của nhân tố giá cả. Điều này cho thấy chi phí mở
thẻ, chi phí giao dịch hay lãi suất cạnh tranh không đƣợc khách hàng đánh giá cao
bằng phí thƣờng niên của thẻ ATM.
Nhân tố Năng lực phục vụ NLPV = 0,676Q6KNDU1 + 0,667Q6NLPV4 +
0,601Q6NLPV3 + 0,540Q6KNDU2 + 0,52Q6PTHH3. Trong nhân tố này biến quan sát Q6KNDU1 (Tính liên kết giữa các NH) đƣợc khách hàng đánh giá cao hơn các
biến khác. Điều này phù hợp với thực tế, nếu thẻ ATM của một NH có liên kết với nhiều NH khác, có nghĩa là có thể rút tiền ở nhiều máy ATM của các NH khác, thì sẽlàm tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng thẻ.
Nhân tố Mạng lƣới ML = 0,796Q6ML2 + 0,732Q6ML1. Biến quan sát Q6ML2 (Mạng lƣới rộng khắp) đƣợc đánh giá cao có hệ số tải 0,796 điều này cho thấy mạng lƣới của NH càng rộng thì sẽ làm mức độ hài lòng của khách hàng có thể tăng lên. Tƣơng tựPhƣơng tiện hữu hình và Độ tin cậyđƣợc tạo thành từ các biến quan sát sau:
PTHH = 0,777Q6PTHH2 + 0,684Q6PTHH1 DTC = 0,783Q6DTC2 + 0,682Q6DTC1 2.2.3.2 Phân tích nhân tốđối với sự hài lòng
Kết quả phân tích nhân tố này ta nhận đƣợc giá trị kiểm định KMO =0,838 và giá trị kiểm định Bartlett's Test of Sphericity = 303,163 và giá trị Sig. = 0,000<0,5 [xem Phụ Lục 7.3.1] cho ta thấy đƣợc nhân tố này đạt yêu cầu. Ngoài ra nhân tốnày đạt giá trị phƣơng sai trích là 56,851 >50% đạt yêu cầu. Điều này cho ta
biết nhân tố này diễn giải đƣợc 56,851% sự biến thiên của bộ dữ liệu [xem Phụ Lục 7.3.2].
Vậy nhân tố đo lƣờng mức độ hài lòng gồm 5 biến: SHL1, SHL2, SHL3, SHL4 và SHL5.
Nhƣ vậy sau khi phân tích Crobach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá, mô hình nghiên cứu có sựthay đổi. Từ 7 nhân tốảnh hƣởng đến mức độ hài lòng thì giờ chỉ còn lại 6 nhân tốtrong đó nhân tố Sự cảm thôngđã bị loại khỏi mô hình và
mô hình sau khi điều chỉnh nhƣ sau:
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
2.2.3.3 Giả thuyết nghiên cứu
H1: Giá cả hợp lý sẽ có mối quan hệ cùng chiều (+) với mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM. Có nghĩa là, khi giá cả càng hợp lý sẽ làm
tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
H2: Độ tin cậy sẽ có mối quan hệ cùng chiều (+) với mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻATM. Có nghĩa là, khi độ tin cậy tăng sẽ làm tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
H3: Năng lực phục vụ sẽ có mối quan hệ cùng chiều (+) với mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻATM. Có nghĩa là, Năng lực phục vụ tăng sẽ làm tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
H4: Khảnăng đáp ứng sẽ có mối quan hệ cùng chiều (+) với mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻATM. Có nghĩa là, Khả năng đáp ứng tăng sẽ làm tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
H5: Phƣơng tiện hữu hình sẽ có mối quan hệ cùng chiều (+) với mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻATM. Có nghĩa là, Phƣơng tiện hữu hình
tăng sẽlàm tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
H6: Mạng lƣới sẽ có mối quan hệ cùng chiều (+) với mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻATM. Có nghĩa là, Mạng lƣới tăng sẽlàm tăng mức
độ hài lòng của khách hàng.
Để kiểm định các giả thuyết trên ta sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy
đa biến tuyến tính.
2.2.4 Phân tích hồi quy đa biến tuyến tính cho mô hình
Theo mô hình trên có tất cả 6 nhân tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM. Mỗi nhân tố đƣợc đo lƣờng bằng một số
biến, trong phân tích hồi quy này, mỗi nhân tố sẽ là một biến độc lập. Để một nhân tố trở thành một biến độc lập thì tác giả sẽ tính giá trị trung bình của các biến bên trong nhân tốđó.
Từ các nhân tố trên ta tính lại nhƣ sau:
+ Độ tin cậy sẽ đƣợc tác giả tính lại thành biến có tên DTC = (Q6DTC1+ Q6DTC2)/2.
+ Năng lực phục vụ tác giả tính lại thành biến NLPV = (Q6NLPV3 + Q6NLPV4 + Q6KNDU1 + Q6KNDU2 + Q6PTHH3)/5.
+ Khả năng đáp ứng tính lại thành biến KNDU = (Q6ML4, Q6ML5, Q6SCT3, Q6SCT4, Q6KNDU3, Q6KNDU4, Q6KNDU5)/7.
+ Phƣơng tiện hữu hình tính lại thành biến PTHH = (Q6PTHH1+ Q6PTHH2)/2. + Mạng lƣới tính lại thành biến ML = (Q6ML1+ Q6ML2)/2.
+ Giá cả tính lại thành biến GC= (Q6GC1 + Q6GC2 + Q6GC3 +Q6GC4 + Q6ML3)/5
+ Sự hài lòng tính lại thành biến SHL = (SHL1 + SHL2 + SHL3 + SHL4 +SHL5)/5 Mô hình hồi quy của nghiêm cứu nhƣ sau:
SHL=α0+β1DTC+ β2NLPV+ β3KNDU + β4PTHH + β5ML + β6GC
Ứng với giả thuyết nghiên cứu trên điều tác giả mong đợi là các hệ số β > 0.
Để kiểm chứng điều này, ta xem phần kết quả phân tích hồi qui sau:
Bảng 2.27: Kết quả hồi qui lần thứ nhất
Tên Biến Hệ số Beta kiểm định tGiá trị Sig.
VIF Hệ R bình phƣơng Giá trị Sig. kiểm định Anova Hằng số 0,324 0,118 0,65 0,000 DTC 0,037 0,368 1,458 NLPV 0,154 0,014 2,258 KNDU 0,308 0,000 3,031 PTHH 0,182 0,000 1,517 ML -0,019 0,708 1,877 GC 0,281 0,000 1,879 (Nguồn: Phụ lục 8.1)
Kết quả phân tích hồi qui lần thứ nhất từ bảng 2.27 cho thấy giá trị hệ số xác
định mô hình có R Square = 0,65 > 0,5 cho thấy mô hình phù hợp với thực tế 65% [xem Phụ lục 8.1.1]. Giá trị Sig. trong bảng phân tích ANOVA Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta có thể nói mô hình hồi qui bội phù hợp với bộ dữ liệu và sử dụng đƣợc [xem Phụ lục 8.1.2]. Tiếp theo, tác giả phân tích bảng Coefficients cho ta biết các hệ sốβ,
xác định các biến có ý nghĩa trong thống kê hay không cũng nhƣ mô hình hồi qui có bịđa cộng tuyến không.
- Đối với biến DTC có hệ sốβ1 = 0,037, giá trị Sig. = 0,368 >0,05 nên biến này sẽkhông có ý nghĩa trong thống kê và sẽ bị loại khỏi mô hình.
- Với biến NLPV có hệ sốβ2 = 0,154, giá trị Sig. = 0,014 <0,05 nên biến này có ý nghĩa trong thống kê và giá trị WIF = 2,258 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa công tuyến. Vậy đây là biến tốt đối với mô hình nên đƣợc giử lại.
- Biến KNDU có hệ số β3 = 0,308, giá trị Sig. = 0,000<0,05 biến này có ý
nghĩa thống kê và giá trị WIF = 3,031<10 nên biến không làm cho mô hình bị đa
cộng tuyến.
- Biến PTHH có hệ số β4 =0,182, giá trị Sig. = 0,000 <0,05 biến này có ý
nghĩa thống kê và giá trị WIF = 1,517 <10 nên biến này không làm cho mô hình bị đa cộng tuyến.
- Biến ML có hệ sốβ5 = - 0,019; giá trị Sig. = 0,708 >0,05 biến này không có
ý nghĩa trong thống kê và sẽ bị loại khỏi mô hình.
- Biến GC có hệ số β6 = 0,281; giá trị Sig. = 0,000<0,05 biến này có ý nghĩa
thống kê và có giá trị WIF =1,879 <10 nên biến này không làm cho mô hình bị đa
cộng tuyến.
Qua lần phân tích hồi qui tuyến tính thứ nhất, tác giảđã chỉ ra hai biến trong
mô hình không có ý nghĩa thống kê đó là biến ML (mạng lƣới) và DTC (độ tin cây) vì thế tác giả đã loại hai biến này khỏi mô hình hồi qui. Điều này đồng nghĩa với các giả thuyết H2 và H6 sẽ bị bác bỏ.
Bảng 2.28: Kết quả phân tích hồi qui lần thứ hai
Tên Biến Hệ số Beta kiểm định tGiá trị Sig.
VIF Hệ R bình phƣơng Giá trị Sig. kiểm định Anova Hằng số 0,339 0,089 0,641 0,000
NLPV 0,169 0,005 2,091
KNDU 0,303 0,000 2,235
PTHH 0,184 0,000 1,468
GC 0,284 0,000 1,785
(Nguồn: Phụ lục 8.2)
Phân tích hồi qui tuyến tính lần thứ hai từ bảng 2.28 ta đƣợc hệ số xác định R =
0,648 điều này có nghĩa là mô hình phù hợp với thực tế 64,8% [xem Phụ lục 8.2.1]. Mặc khác ta cũng nhận đƣợc Giá trị Sig. trong bảng phân tích ANOVA Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta có thể nói mô hình hồi qui bội phù hợp với bộ dữ liệu và sử dụng
đƣợc. Tiếp theo, ta xem kết quả bảng Coeffcients trong bảng này cho ta thấy đƣợc tất cả các biến độc lập điều thỏa điều kiện, tất cả các biến điều đƣợc giữ lại trong mô hình cụ thểnhƣ sau [xem Phụ lục 8.2.3].
- Biến NLPV có β1 = 0,169 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập
khác đƣợc cốđịnh lại thì nếu tăng hoặc giảm NLPV lên một đơn vị thì SHL sẽtăng
hoặc giảm đi 0,169 đơn vị; giá trị Sig. = 0.005 < 0.05 thỏa điều kiện và biến này có
ý nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 2,091 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
- Biến KNDU có β2 = 0,303 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập
khác đƣợc cốđịnh lại thì nếu tăng hoặc giảm KNDU lên một đơn vị thì SHL sẽtăng
hoặc giảm đi 0,303 đơn vị; giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 thỏa điều kiện và biến này có ý
nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 2,235 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
- Biến PTHH có β3 = 0,184 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập
khác đƣợc cốđịnh lại thì nếu tăng hoặc giảm PTHH lên một đơn vị thì SHL sẽtăng
hoặc giảm đi 0,184 đơn vị; giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 thỏa điều kiện và biến này có ý
nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 1,468 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
- Biến GC có β4 = 0,284 điều này có ý nghĩa khi tất cả các biến độc lập khác
giảm đi 0,284 đơn vị; giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 thỏa điều kiện và biến này có ý
nghĩa trong thống kê; giá trị WIF = 1,785 <10 nên biến này không làm cho mô hình bịđa cộng tuyến.
Phƣơng trình hồi qui của nghiên cứu là:
SHL = 0,339 + 0,169NLPV + 0,303KNDU + 0,184PTHH + 0,284GC
Với kết quả phân tích hồi qui cho thấy các giả thuyết nghiên cứu trừ hai giả
thuyết loại bỏ (H2, H6) thì tất cả các giả thuyết còn lại điều phù hợp và tác giả sẽ
chấp nhận hết các giả thuyết còn lại. Từ phƣơng trình hồi qui cho mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM tại Sacombank Tiền Giang, cho thấy có bốn yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đó là: NLPV, KNDU,
PTHH và GC. Trong đó thì yếu tố KNDU tác động lớn nhất đến mức độ hài lòng.
Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế. Trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ, một điều quan trọng là dịch vụ của bạn có khả năng đáp ứng đến đâu đối với nhu cầu của
ngƣời sử dụng dịch vụ. Điều này rất dễ dàng nhận thấy khi hai nhà cung cấp dịch vụ
giống nhau nhƣng ai có khả năng đáp ứng yêu cầu của khách hàng nhiều hơn sẽ
chiếm đƣợc nhiều khách hàng. Và dịch vụ thẻ ATM tại Sacombank Tiền Giang
cũng vậy. Nhƣng trên thực tế, muốn nâng cao đƣợc khả năng đáp ứng cho khách hàng không phải là việc làm của một ngày, hai ngày mà đây phải trải qua một quá trình tìm hiểu, xây dựng lâu dài. Tóm lại dịch vụ thẻ ATM của NH Sacombank Tiền Giang có khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng thì sẽ có nhiều lợi thế trong việc chiếm và giữ chân khách hàng.
Nhƣ vậy sau khi phân tích hồi qui mô hình nghiên cứu các yếu tốảnh hƣởng
đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ ATM tại Sacombank Tiền giang chỉ còn lại bốn nhân tốnhƣ sau:
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu sau khi phân tích hồi qui 2.2.5 Kiểm định một số giả thuyết khác.
Đến đây, nghiên cứu đã tìm ra đƣợc các nhân tố chính ảnh hƣởng đến mức
độ hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ ATM của Sacombank Tiền Giang. Nhƣng
bên cạnh đó có một vấn đề cần quan tâm là ngoài các nhân tố này thì mức độ hài lòng còn bị ảnh hƣởng biến quan sát nào hay không. Vì thế tác giả cần kiểm định một số giả thuyết sau:
2.2.5.1 Một số giả thuyết
Tác giả kiểm định một số giả thuyết về việc làm nhiễu kết quả nghiên cứu bởi các biến khác nhƣ sau:
- G1: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng giữa giới tính nam và nữ khác nhau.
- G2: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi các độ tuổi là khác nhau.
- G3: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng giữa ngƣời độc thân và
- G4: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi các nhóm nghề
nghiệp khác nhau là khác nhau.
- G5: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi trình độ học vấn khác nhau là khác nhau.
- G6: Mức độ hài lòng của khách hàng bị ảnh hƣởng bởi ngƣời có mức thu