a. Mô tả mẫu nghiên cứu
Bảng 3.15: Thống kê kết quả điều tra Descriptive Statistics
Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 120 trong đó có 18 phiếu bị loại do không hợp lệ. Kết quả có102 mẫu hợp lệ được dùng làm dữ liệu nghiên cứu.
khong 2 0 19,6 19,6 19,6 Co 8 2 80, 4 80,4 100,0
Nhu cầu sử dụng dịch vụ bảo lãnh trong tương lai
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent _________________ khong 15 ,7 14 14,7 14,7 Co 80 78,4 78,4 93, 1 Valid chua ro 7 6,9 6,9 100,0 Total 1 0 100,0 100,0 Total 102 100, 0 100,0
Trong 102 khách hàng được khảo sát thì đa số là những khách hàng có quan hệ lâu năm với ngân hàng (giá trị trung bình của thời gian khách hàng sử dụng dịch vụ bảo lãnh của Agribank - Chi nhánh Hà Nội là 3,25). Thời gian khách hàng sử dụng sản phẩm bảo lãnh trên 3 năm chiếm đến 49%.
Các khách hàng ngoài giao dịch với Agribank - Chi nhánh Hà Nội , họ còn có quan hệ với một số ngân hàng khác. Giá trị trung bình trong bảng khảo sát là 2,12 cho thấy phần lớn các khách hàng có quan hệ giao dịch trên hai ngân hàng tại thời điểm khảo sát.
Trong các sản phẩm dịch vụ bảo lãnh mà Agribank - Chi nhánh Hà Nội cung cấp cho khách hàng được khảo sát trong luận văn thì số lượng sản phẩm dịch vụ khách hàng sử dụng có giá trị trung bình là 2,82. Điều đó cho thấy trung bình một khách hàng không chỉ sử dụng 1 dịch vụ loại dịch vụ bảo lãnh của Agribank . Tuy nhiên nhìn chung khách hàng chưa sử dụng tối đa các sản phẩm dịch vụ mà Agribank cung cấp.
Bảng 3.17: Thống kê mô tả đánh giá và duy trì giao dịch của khách hàng
STT Nhân tố Biến quan sát ban đầu Biến quan sát còn lại Cronbach’s Alpha Biến bị loại F- Sự hữu hình 4 3 0,701 HH1 2 Sự tin cậy 5 5 0,852 3 Sự đảm bảo 3 3 0,679 4 Sự đồng cảm và đáp ứng 4 4 0,770 5 Giá cả dịch vụ 2 2 0,663
6 Mức độ hài lòng khi giao dịch với ngân hàng________
2 2 0,651
chấp nhận là 78,4%, chỉ có 15 khách hàng trên tổng số 102 khách hàng được khảo sát (chiếm 14,7%) không sẵn sàng xem Agribank - Chi nhánh Hà Nội là ngân hàng chính thức trong việc thực hiện các giao dịch của mình. Và 7 khách hàng chưa biết có sẵn sàng tìm đến AGRIBANK - CHI NHÁNH HÀ NỘI khi có nhu cầu trong tương lai hay không.
b. Đánh giá thang đo
-I- Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Corelation. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.
Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến:
- Những biến có chỉ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item - Total Correlation) từ 0,3 trở lên.
- Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:
V Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
V Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng tốt.
V Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện
Kết quả kiểm định các nhóm biến bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được trình bày cụ thể trong phụ lục 2 mục 2.1.
Như vậy, sau kiểm định Cronbach’s Alpha, có 1 biến quan sát là HH1 cần phải được loại bỏ trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:
chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu ”.
* Các tiêu chí trong phân tích EFA
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phương pháp EFA. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Neu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) xem xét giả thiết H0 độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Nếu như kiểm định này có ý nghĩa thống kê ( Sig < 0,05) thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
STT Nhân tố Biến quan sát Loại Giải thích thang đo ^HH HH2,HH3,HH4 Độc lập Sự hữu hình "2 TC TC1,TC2,TC3,TC4,TC5,DB1 Độc lập Sự tin cậy ^3 ^DB DB2,DB3 Độc lập Sự đảm bảo ^4 ^DC DC1,DC2,DC3,DC4 Độc lập Sự đồng cảm và đáp ứng ~5 ^GC GC1,GC2 Độc lập Giá cả dịch vụ
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
Chỉ số Factor Loading (hệ số tải nhân tố hay còn gọi là trọng số nhân tố), giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Factor Loading lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế.
Tóm lại, trong phân tích nhân tố khám phá cần phải đáp ứng các điều kiện:
• 0,5 ≤ KMO ≤ 1
• Kiểm định Bartlett có Sig < 0,05
• Eigenvalue ≥ 1
• Phương sai trích Total Varicance Explained ≥ 50%
• Factor Loading > 0,5
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA được trình bày cụ thể trong phụ lục 2 mục 2.2. Như vậy, sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì 18 biến quan sát ban đầu giảm đi 1 biến và được nhóm lại thành 6 nhân tố, đồng thời có sự biến đổi về cách nhóm các biến quan sát so với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.
c. Mô hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh
Như vậy, sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì 18 biến quan sát ban đầu giảm đi 1 biến và được nhóm lại thành 6 nhân tố, đồng thời có sự biến đổi về cách nhóm các biến quan sát so với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu. Bảng phân nhóm và đặt tên nhóm cho 6 nhân tố được tạo ra như sau:
hàng
Tổng số lượng biên quan sát độc lập: 17 Tổng số lượng biên quan sát phụ thuộc: 02
nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội. Mô hình tương quan tổng thể có dạng:
DG= f(HH,TC,DB,DC,GC) Trong đó: DG là biến phụ thuộc
HH,TC,DB,DC,GC là biến độc lập
Các biến được định lượng bằng cách tính điểm trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Việc xem xét trong các yếu tố trên, yếu tố nào thật sự tác động đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội sẽ thực hiện được bằng phương trình hồi quy tuyến tính:
Ket quả hồi quy mô hình được trình bày trong Bảng 3.29: Bảng kết quả mô hình hồi quy tuyến tính đa biến lần 1 trong phụ lục 2. Từ bảng kết quả hồi quy ta thấy có biến GC có Sig (hay p-value) = 0,329 lớn hơn 0,05, do đó biến độc lập này không có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5%, biến này bị loại khỏi mô hình.
Như vậy, với các giả thuyết đặt ra và với mức ý nghĩa 5%
• Chấp nhận giả thuyết H1, H2,H3,H4 nghĩa là “Sự hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Sự đảm bảo”, “Sự đồng cảm và đáp ứng” có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội
• Bác bỏ giả thuyết H5 nghĩa là “Giá cả dịch vụ” không ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội
Loại bỏ biến GC ra khỏi phương trình hồi quy, sau đó chạy lại phương trình hồi quy với biến được giữ lại và có kết quả như Bảng 3.30: Bảng kết quả mô hình hồi quy tuyến tính đa biến lần 2 phần phụ lục 2.
Như vậy, sau quá trình thực hiện phân tích hồi quy, tất cả các biến đều đạt mức ý nghĩa 5% (giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05) thể hiện các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Do đó một lần nữa khẳng định: “Sự hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Sự đảm bảo”, “Sự đồng cảm và đáp ứng” có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội.
e. Kiểm định mô hình
Để đánh giá mô hình là phù hợp cần thực hiện các kiểm định. Kết quả kiểm định được trình bày cụ thể trong phụ lục 2 mục 2.4. Qua đánh giá, mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Mô hình đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư, giả định quan hệ tuyến tính và giả định phương sai của sai số thay đổi không bị vi phạm.
Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu. Phương trình hồi quy không chuẩn hóa và phương trình hồi quy chuẩn hóa được viết lại:
N Minimu m Maximu m Mean Std, Deviation DC1 1 02 1 5 03^ 3" ,58 DC2 1 02 2 4 17 3, ,44 DC3 1 02 2 5 3, 78 , 66 DG= -0,073+ 0,123HH+ 0,223TC+ 0,268DB+ 0,381DC DG= 0,163HH+ 0,313TC+ 0,347DB+ 0,409DC
Từ phương trình hồi quy, ta có thể thấy các hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0. Như vậy, các biến độc lập HH, TC, DB, DC có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc DG. Hay nói cách khác, 4 yếu tố:
• HH-Sự hữu hình
• TC-Sự tin cậy
• DB-Sự đảm bảo
• DC-Sự đồng cảm và đáp ứng
tác động thuận chiều với Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội. Có nghĩa là khi những biến độc lập này phát triển theo hướng tích cực, thì sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo lãnh tại Agribank - Chi nhánh Hà Nội sẽ tăng lên theo chiều thuận. Như vậy, ngân hàng cần phải nỗ lực cải tiến, phát triển các nhân tố được này hơn nữa để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.