7. Bố cục đề tài:
3.3.5. Kiểm định mô hình:
3.3.5.1. Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson:
Sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Nếu giữa 2 biến có sự tƣơng quan chặt thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô h nh những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.
Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa.
Cần xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tƣơng quan pearson > 0.3. H1 (+)H1 (+) Sự tin cậy Sự thấu cảm Phƣơng tiện hữu h nh
Năng lực phục vụ Sự thấu cảm Sự hài lòng Giới tính Độ tuổi Tr nh độ Nghề nghiệp Thu nhập H2 (+)H2 (+) H3 (+) H4 (+)H 4 (+) H5 (+)
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu mối quan hệ chất lƣợng dịch vụ và sự thoả mãn khách hàng
Trong phân tích tƣơng quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều đƣợc xem xét nhƣ nhau.
Phân tích hệ số tƣơng quan đƣợc tiến hành cho 5 biến : 4 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ ( Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 198 ).
Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm biến (giá trị trung b nh) với:
X1 đại diện cho TC1, TC2, TC3, TC4, TC5, DU1
X2 đại diện cho THC1, THC2, THC3, THC4
X3 đại diện cho HH1, HH2, HH3, HH4
X4 đại diện cho NLPV3, NLPV4, HH5
Y đại diện cho TM1, TM2, TM3
Gọi phƣơng tr nh hồi quy chƣa chuẩn hóa của mô h nh có dạng nhƣ sau:
Y = β0 + β1X1 + β1X2 + β1X3 + β1X4
Bảng 3.7: Kết quả phân tích Pearson về Các nhân tố tác động đến sự thoả mãn của khách hàng Correlations X1 X2 X3 X4 Y s Pearson Correlation 1 .504** .632** .541** .667** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 X2 Pearson Correlation .504** 1 .565** .519** .644** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 X3 Pearson Correlation .632** .565** 1 .586** .699** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 X4 Pearson Correlation .541** .519** .586** 1 .554** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 Y Pearson Correlation .667** .644** .699** .554** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150
Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05 do vậy các cặp biến đều tƣơng quan và có ý nghĩa thống kê.
Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập ( Bảng 3.7 ), ta thấy nhân tố X1 (Sự tin cậy) có tƣơng quan mạnh nhất với nhân tố X3 (Phƣơng tiện hữu h nh) (0,632). Kế tiếp, nhân tố X2 (Sự thấu cảm) cũng có tƣơng quan đáng kể với nhân tố X3 ( 0,565) và nhân tố X4 (Năng lực phục vụ) cũng lại có tƣơng quan nhiều nhất đến X3 (0,586). Nhƣ vậy, ta thấy hệ số tƣơng quan của các cặp biến độc lập tƣơng
tác nhau cũng khá lớn (lớn hơn 0,4) nên khi phân tích hồi quy cần chú ý đến tính đa cộng tuyến của các biến độc lập.
Theo bảng 3.7, với mức ý nghĩa 1% ( tức xác suất chấp nhận giả thuyết sai là 1%) th nhân tố X1 (Sự tin cậy) có Pearson correlation = 0,667; nhân tố X2 (Sự thấu cảm) có Pearson correlation = 0,644; nhân tố X3 (Phƣơng tiện hữu h nh) có Pearson correlation =0,699; nhân tố X4 (Năng lực phục vụ) có Pearson correlation = 0,554 có ý nghĩa tƣơng quan với biến phụ thuộc là “ Sự thoả mãn”.
3.3.5.2. Phân tích hồi quy bội:
Đối với mỗi ngân hàng, sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ Internet Banking là rất quan trọng. Mục tiêu của các ngân hàng đó là có thể thoả mãn tốt nhất sự hài lòng của khách hàng nên các ngân hàng luôn không ngừng cải thiện chất lƣợng dịch vụ IB của ngân hàng, do vậy việc phân tích các nhân tố ảnh hƣởng tới sự hài lòng của khách hàng là việc làm vô cùng cần thiết. Chính v vậy, phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để phân tích sự tác động của các biến độc lập ( 4 biến ) tới biến phụ thuộc ( sự thoả mãn ) trong phần này.
Giả thiết về những nhân tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ IB của VCB:
Bảng 3.8: Giả thiết về những nhân tố tác động đến chất lƣợng IB
Giả thiết Nội dung
H1 Sự tin cậy có tác động dƣơng (+) đến chất lƣợng dịch vụ IB của VCB H2 Sự thấu cảm có tác động dƣơng (+) đến chất lƣợng dịch vụ IB của VCB H3 Phƣơng tiện hữu h nh có tác động dƣơng (+) đến chất lƣợng dịch vụ IB
của VCB
H4 Năng lực phục vụ có tác động dƣơng (+) đến chất lƣợng dịch vụ IB của VCB
Áp dụng phân tích hồi quy vào mô h nh, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với 4 nhân tố đã đƣợc kiểm định hệ số tƣơng quan (X1, X2, X3, X4) và biến phụ thuộc (Y). Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn là phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt Enter. Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy lần 1 đƣợc tr nh bày nhƣ sau:
Bảng 3.9: Bảng kết quả phân tích hồi quy lần 1
Nhân tố Beta
chuẩn hóa Sig.
Tolerance VIF Giá trị So sánh Giá trị So sánh X1 .288 .000 .541 0,541 > 0,0001 1,847 1,847 < 10 X2 .287 .000 .609 0,609> 0,0001 1,641 1,641 < 10 X3 .317 .000 .477 0,477 > 0,0001 2,096 2,096 < 10 X4 .064 .339 .575 0,575 > 0,0001 1,741 1,741 < 10 (Nguồn phụ lục 7)
Từ bảng kết quả hồi quy trên ta thấy có 1 biến có Sig. (hay p-value) không đạt mức ý nghĩa 5% = 0,05 đó là : X4 = 0,339 > 5%. Loại bỏ biến X4 ra khỏi phƣơng tr nh hồi quy, sau đó chạy lại mô h nh hồi quy với biến đƣợc giữ lại và có kết quả nhƣ bảng sau:
Bảng 3.10: Bảng kết quả phân tích hồi quy lần 2
Nhân tố Beta
chuẩn hóa Sig.
Tolerance VIF Giá trị So sánh Giá trị So sánh X1 0,303 .000 0,569 0,569>0,0001 1,756 1,756<10 X2 0,301 .000 0,644 0,644>0,0001 1,552 1,552<10 X3 0,337 .000 0,519 0,519> 0,0001 1,926 1,926<10 (Nguồn phụ lục 7)
Với kết quả thống kê, tất cả các biến đều có Sig. < 0,05; đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,0001; đều có hệ số phóng đại phƣơng sai VIF < 10. Nhƣ vậy các biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô h nh. Phƣơng tr nh hồi quy chuẩn hóa lúc này:
Bảng 3.11: Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
R 0,795
R2 0,632
R2 hiệu chỉnh 0,624
Sig của kiểm định F 0,000 0,000 < 0,05
F 83,441
Hệ số Durbin-Watson 2,046 0 < 2,046 <4
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa Y = 0,303X1 + 0,301X2 + 0,337X3
(Nguồn phụ lục 7)
Bảng 3.12: Bảng kết quả hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .360 .224 1.609 .110 X1 .321 .071 .303 4.548 .000 X2 .322 .067 .301 4.816 .000 X3 .338 .070 .337 4.834 .000 (Nguồn phụ lục 7)
a. Kiểm định các giả thiết: Kiểm định đa cộng tuyến:
Theo bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy lần 2 ( Bảng 3.10) đƣợc tr nh bày ở trên. Ta thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10: VIF(X1) = 1,756; VIF(X2) = 1,552; VIF(X3) = 1,926 nên không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Một bƣớc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mô hình từ dữ liệu nào cũng đều là chứng minh sự phù hợp của mô hình ( Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 ). Để biết mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu th chúng ta dung thƣớc đo là hệ số xác định R2, R2 càng gần đến 1 th mô h nh đã xây dựng càng thích hợp. Theo bảng 3.11 ta có R2 = 0,632 và R2 hiệu chỉnh = 0,624 > 0,5. Nhƣ vậy mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu lên mức 62,4%.( Nghĩa là trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc Sự hài lòng thì có 62,4% sự biến động là do các biến độc lập ảnh hƣởng, còn lại là do sai số ngẫu nhiên hoặc các các yếu tố khác ngoài mô h nh, nhƣ vậy mô h nh đƣa ra chỉ giải thích đƣợc thực tế ở mức độ tƣơng đối cao.)
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.
Với kết quả thống kê của bảng 3.11, ta thấy trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, tất cả các biến đều có Sig. < 0,05; đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,0001; đều có hệ số phóng đại phƣơng sai VIF < 10. Nhƣ vậy các biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình.
Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin – Watson đạt đƣợc là 2,046 (nằm trong khoảng từ 0 đến 4) và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô h nh. Nhƣ 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.
Kiểm định giả thiết về ý nghĩa của hệ số hồi quy:
Các giá trị thống kê dùng để kiểm định giả thuyết này là t và mức ý nghĩa hai phía quan sát đƣợc của kiểm định t đối với giả thuyết về các hệ số hồi quy thể hiện trong 2 cột cuối cùng của bảng 3.12
Dựa trên kết quả của bảng 3.12, ta thấy mức giá trị thống kê t có mức ý nghĩa = 0,000 chứng tỏ rằng giả thuyết H0 : Bi = 0 có thể bị bác bỏ với độ tin cậy rất cao (99%), cũng đồng nghĩa với các biến đều có ý nghĩa trong mô h nh.
Từ bảng phân tích hồi quy (Bảng 3.12), ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng và 3 biến độc lập đƣợc thể hiện trong phƣơng tr nh sau:
Y = 0,303X1 + 0,301X2 + 0,337X3
Y : Sự hài lòng X1: Sự tin cậy X2: Sự thấu cảm
X3: Phƣơng tiện hữu h nh
Theo phƣơng tr nh hồi quy ở trên cho thấy Sự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Sự tin cậy (Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,303), sự thấu cảm
(Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,301), phương tiện hữu hình (Hệ số Bêta chuẩn hóa là 0,337).
Các hệ số Bêta chuẩn hóa đều > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều đến chất lƣợng dịch vụ IB của Vietcombank.
Trong 3 thành phần đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ IB của Vietcombank, cả 3 thành phần ảnh hƣởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng ( với mức ý nghĩa rất nhỏ Sig = 0 < 0,05 ). Nhƣ vậy, ta chấp nhận 3 giả thuyết H1, H2,H3 đặt ra.
3.3.6. Thảo luận về mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu đã xác định đƣợc thang đo những yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ IB của Vietcombank CN Tp.HCM gồm 6 thành phần và 24 biến quan sát. Đó là nhân tố tin cậy (TC), nhân tố đáp ứng (DU), nhân tố hữu hình (HH), nhân tố năng lực phục vụ (NLPV), nhân tố thấu cảm (THC), nhân tố thỏa mãn (TM). Thang đo đƣợc kiểm định là đáp ứng yêu cầu về giá trị, độ tin cậy và sự phù hợp của mô hình.
Tuy nhiên, từ kết quả kiểm định hồi quy cho thấy chỉ còn 3 yếu tố đƣợc chấp nhận là có ý nghĩa thống kê: Sự tin cậy (TC), sự thấu cảm (THC), phƣơng tiện hữu h nh (HH); tƣơng ứng với 3 giả thuyết đƣợc chấp nhận H1, H2,H3
Nghiên cứu cho thấy, giá trị trung bình của các biến thuộc nhân tố Sự thỏa mãn từ 3,71-3,84điểm (Phụ lục 4) ; lớn hơn mức giữa của thang đo likert 5 điểm nhƣng không cao và chƣa đạt đến giá trị “ Tốt” = 4 điểm trong bảng câu hỏi khảo sát. Cho thấy mức độ thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ IB của Vietcombank CN Tp.HCM là chƣa cao.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng này, tác giả đã đƣa ra đƣợc mô h nh nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu chất lƣợng dịch vụ Internet banking tại Vietcombank CN TP.HCM. Dựa trên mô h nh đố, tác giả phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến CLDV IB. Nội dung phân tích bao gồm tr nh bày phƣơng pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài; thông tin về mẫu khảo sát; kiểm định các thang đo; kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và phân tích hồi quy, xác định mô h nh các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ Internet banking tại Vietcombank CN Tp.HCM.Các kết quả phân tích bằng mô h nh SPSS trong chƣơng 3 đều cho kết quả tin cậy của dữ liệu, phù hợp để cho ra các đánh giá và giải pháp nghiên cứu. Từ kết quả phân tích, qua chƣơng 4 tác giả sẽ đề xuất ra nhóm giải pháp tác động đến những nhân tố ảnh hƣởng đến CLDV IB nhằm nâng cao CLDV IB tại Vietcombank CN TP.HCM.
Chƣơng 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƢƠNG VIỆT NAM - CHI NHÁNH TP. HỒ CHÍ
MINH NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ INTERNET- BANKING