2.3. KẾT QUẢ KHẢO SÁT MỨC ĐỘ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ
2.3.4.2. Kiểm định hồi qui
Để kiểm định sự phù hợp giữa các nhân tố đánh giá và sự hài lòng của khách hàng, phương pháp hồi quy Enter được sử dụng với biến độc lập là 6 nhân tố được rút trích ra qua EFA.
13 Gerbing & Anderson (1988), “An Update Paradigro for Scale Development Incorporing Unidimensionality
Kết quả hồi qui tuyến tính cho thấy cả 6 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với sự hài lịng về chất lượng sản phẩm dịch vụ tại Agribank (giá trị Sig. < 0.05).
Phương trình hồi quy đối với các nhân tố có hệ số chuẩn hóa có dạng như sau:
Y = 3.253 + 0.487*X1 + 0.339*X2 + 0.307*X3 + 0.298*X4 + 0.353*X5 + 0.295*X6
Trong đó:
Y: Mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ
X1: Sự đồng cảm
X2: Kỹ năng phục vụ
X3: Độ tin cậy
X4: Thông tin
X5: Giá cả
X6: Phương tiện hữu hình
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta cho thấy nhân tố sự đồng cảm tác động mạnh nhất đến mức độ hài lòng của khách hàng (Beta=0.487); kế đến là giá cả (Beta=0.353); Kỹ năng phục vụ (Beta = 0.339); Độ tin cậy (Beta=0.307); Thông tin (Beta = 0.298) và Phương tiện hữu hình (Beta=0.168). Hệ số xác định R2 điều chỉnh của mơ hình trên là 0.741 thể hiện rằng các biến độc lập trong phương trình hồi quy giải thích được 74.1% biến thiên của biến phụ thuộc.
Giá trị Sig. của kiểm định F trong Bảng có giá trị rất nhỏ = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến hài lịng khách hàng, mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Kết quả cho thấy hệ số Tolerance thấp và Đo lường đa cộng tuyến (Hệ số phóng đại phương sai
VIF) không vượt quá 10). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
trong mơ hình này là nhỏ, khơng có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
Kiểm định sự hài lịng của từng nhóm khách hàng bằng phương pháp phân tích
phương sai một yếu tố (Kết quả chi tiết tại Bảng 2.7 và Phụ lục 7)
Phân tích phương sai một yếu tố - Anova là phương pháp so sánh trị trung bình của hai nhóm trở lên. Có hai phương pháp phân tích là phương pháp phân tích phương sai một yếu tố và hai yếu tố. Trong bài phân tích này, do mục đích của người viết là tìm hiểu ảnh hưởng của từng đặc điểm khách hàng đến một yếu tố hài lòng
chung, nên phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (one-way Anova) được sử dụng. Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố là một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau.
Với mức ý nghĩa là 5%
Đặt H0= {khơng có sự khác biệt (về phương sai) giữa các nhóm}
Bảng 2.7: Kết quả tổng hợp phân tích Anova
Tiêu chí
phân nhóm Levene Sig.
Kết luận
giả thuyết H0 Anova Sig.
Khác biệt về giá trị trung bình
Giới tính 0.230 Chấp nhận 0.076 Không
Thời gian 0.797 Chấp nhận 0.542 Khơng
Trình độ 0.826 Chấp nhận 0.618 Không
Độ tuổi 0.843 Chấp nhận 0.908 Không
Thu nhập 0.001 Bác bỏ 0.000 Có
Số lần sử dụng 0.000 Bác bỏ 0.000 Có
Số SPDV sử dụng 0.044 Bác bỏ 0.000 Có
Nguồn: tổng hợp từ kết quả phân tích phương sai một yếu tố
Dùng phương pháp kiểm định One - way ANOVA để phân tích giữa bảy tiêu chí phân nhóm khách hàng tại Agribank – Chi nhánh tỉnh Lâm Đồng với mức độ hài lòng. Kết quả chi tiết được thể hiện ở Phụ lục 7. Do giới hạn nội dung luận văn, người viết khơng lập luận mà rút trích thành kết quả tổng hợp theo Bảng 2.7
Từ bảng kết quả tổng hợp, có thể kết luận:
- Phân tích Anova giữa giới tính với mức độ hài lịng: khơng có sự khác biệt
trong đánh giá mức độ hài lòng về chất lượng sản phẩm dịch vụ giữa nam và nữ;
khơng có sự khác biệt giữa giá trị trung bình giữa các nhóm (nhóm Nam: Mean (chỉ
số hài lịng trung bình) = 3.1888, nhóm Nữ: Mean = 3.3661).
- Phân tích Anova giữa thời gian với mức độ hài lịng: khơng có sự khác biệt
giữa nhóm khách hàng sử dụng sản phẩm dịch vụ ngân hàng dưới 6 tháng và trên 6 tháng; khơng có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm này (nhóm dưới 6
- Phân tích Anova giữa trình độ khách hàng với mức độ hài lịng: khơng có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng ở những trình độ khác nhau; khơng có sự khác biệt
về giá trị trung bình giữa nhóm khách hàng sử dụng sản phẩm dịch vụ ngân hàng ở trình độ dưới đại học, đại học và trên đại học (nhóm dưới đại học Mean = 3.2709, nhóm đại học Mean = 3.2020 và nhóm trên đại học Mean =3.5).
- Phân tích Anova giữa độ tuổi của khách hàng với mức độ hài lịng: khơng có
sự khác biệt giữa nhóm khách hàng ở các độ tuổi khác nhau; khơng có sự khác biệt về
giá trị trung bình giữa nhóm khách hàng ở các độ tuổi khác nhau (nhóm < 25 Mean = 3.2286, nhóm từ 25 - 35 Mean = 3.2537, nhóm từ 36 – 45 Mean = 3.3077, nhóm từ 46 – 55 Mean = 3.1852 và nhóm > 55 Mean = 3.2941).
- Phân tích Anova giữa thu nhập của khách hàng với mức độ hài lịng: có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng ở các mức thu nhập khác nhau; có sự khác biệt về
giá trị trung bình giữa nhóm khách hàng ở các mức thu nhập khác nhau (nhóm dưới 3 triệu Mean = 4.1972; nhóm từ 3 - 6 triệu Mean = 3.0301; nhóm từ 7 - 10 triệu Mean = 3.1587; nhóm từ 11 - 15 triệu Mean = 2.6471 và nhóm ≥ 15 triệu Mean là 1.1743). Điều này cũng hoàn tồn trùng khớp với thực tế là các nhóm đối tượng khách hàng có thu nhập cao thường địi hỏi cao hơn về chất lượng dịch vụ hơn là những khoản khác như phí, lãi suất…
- Phân tích Anova giữa số lần sử dụng của khách hàng với mức độ hài lịng: có
sự khác biệt giữa nhóm khách hàng ở số lần sử dụng dịch vụ khác nhau trong thời
gian ba tháng; có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa nhóm khách hàng ở số lần sử dụng dịch vụ khác nhau (nhóm < 3 lần Mean = 1.8400, nhóm từ 3 - 6 lần Mean = 3.3906; nhóm từ 7 - 10 lần Mean = 3.3088, và nhóm >10 lần Mean = 3.4819). Điều này cũng hoàn toàn trùng khớp với thực tế là khách hàng càng hài lòng với chất lượng sản phẩm dịch vụ thì càng giao dịch nhiều hơn.
- Phân tích Anova giữa số sản phẩm dịch vụ sử dụng của khách hàng với mức độ hài lịng: có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng ở số lượng sản phẩm dịch vụ sử dụng; có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa nhóm khách hàng ở số lượng sản
phẩm, dịch vụ sử dụng (nhóm 1 SPDV Mean = 2.1316; nhóm 2 SPDV Mean = 3.0412; nhóm 3 SPDV Mean = 3.6118; nhóm 4 SPDV Mean = 3.6102; 5 SPDV Mean = 3.5833 và cuối cùng nhóm 6 SPDV Mean = 4.000). Điều này cũng hồn toàn
trùng khớp với thực tế là khách hàng càng hài lòng với chất lượng sản phẩm dịch vụ thì càng sử dụng nhiều sản phẩm, dịch vụ do ngân hàng cung cấp.
Biểu đồ 2.17: Biểu đồ khảo sát sản phẩm, dịch vụ khách hàng sử dụng
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát
Như vậy, có ba tiêu chí phân nhóm khách hàng có sự khác biệt. Để biết chính xác sự khác biệt giữa các nhóm, cần phải tiến hành kiểm định sâu Anova. Trong cả ba trường hợp này, do giá trị Sig trong bảng Anova và trong bảng Test of Homogeneity of Variances đều nhỏ hơn 0.05 nên người viết tiếp tục sử dụng phương thức kiểm định Dunnett’s T3 cho phần phân tích sự khác biệt giữa các giá trị trung bình. Kết quả cho ra bảng Multiple Comparisons, dấu * thể hiện sự khác biệt giữa các cặp giá trị trung bình.
Kết quả phân tích sâu Anona như sau:
- Phân tích Anova giữa thu nhập của khách hàng với mức độ hài lòng: với độ tin cậy khá cao, có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm người có thu nhập > 15 triệu với các nhóm cịn lại, và khác biệt lớn nhất với nhóm có thu nhập < 3 triệu.
- Phân tích Anova giữa số lần sử dụng của khách hàng với mức độ hài lòng: với mức ý nghĩa quan sát <0.05 có sự khác biệt giữa nhóm có số lượng giao dịch trên 10 lần với các nhóm cịn lại, trong đó sự khác biệt là lớn nhất so với nhóm có số lượng giao dịch < 3 lần.
- Phân tích Anova giữa số sản phẩm dịch vụ sử dụng của khách hàng với mức độ hài lòng: với độ tin cậy cao, có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm khách hàng sử dụng 6 sản phẩm, dịch vụ với các nhóm cịn lại, trong đó có sự khác biệt lớn nhất khi so sánh với nhóm khách hàng chỉ sử dụng 1 sản phẩm, dịch vụ.