21 biến quan sát đã đạt yêu cầu sau khi kiểm tra mức độ tin cậy Cronbach’s alpha đều được đưa vào phân tích nhân tố. Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố được tiến hành. Để khẳng định mức độ phù hợp của thang đo với 21biến
quan sát trong nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám khá EFA. Phương pháp rút trích nhân tố được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp Principal Components AnaRATyis (PCA) với phép xoay vuông góc Varimax và chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - OlKin Measure of Sampling Adequacy) được dùng để phân tích sự thích hợp của các nhân tố. Giá trị KMO lớn hơn 0.4 thì nhân tố đó được sử dụng.
4.2.3.1. Phân tích nhân tố khám phá với 6 thang đo về chất lượng dịch vụ tín dụng thể nhân tại ngân hàng Vietcombank Bình Thuận
Sau khi chạy EFA nhiều lần với từng yếu tố được loại bỏ sau khi kiểm định độ tin cậy của các biến thì 18 biến quan sát của 6 thang đo độc lập được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Một số vấn đề cần chú ý khi phân tích EFA:
i. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
ii. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
iii. Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố, là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, cần chú ý về khác biệt của hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
iv. Thứ tư, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
v. Thứ năm, số lượng nhân tố được xác định dựa vào hệ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, hệ số này phải có giá trị ≥ 1.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of Sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett’s (phụ lục 4.3.) với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,665 > 0,5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp và đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố từ 18 biến khảo sát.
Sau khi xoay nhân tố, hệ số tải nhân tố của 21 biến trong bảng ma trận xoay các nhân tố (phụ lục 4.3) > 0,5 đạt yêu cầu. Nghiên cứu đi đến kết luận thang đo được chấp nhận. Phương sai trích được 71,729% đạt yêu cầu lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011) giá trị phương sai trích cho biết 6 nhân tố được rút trích được giải thích được 71,729% biến thiên của dữ liệu. Từ đây, nghiên cứu rút ra kết luận thang đo được chấp nhận và 18 biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể của mẫu điều tra là 300 mẫu.
Bảng 4.3. Ma trận xoay các nhân tố sau khi tiến hành phân tích
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 6 RES4 ,899 RES2 ,894 RES3 ,890 RES5 ,686 REL3 ,834 REL2 ,795 REL4 ,788 REL1 ,662 RAT1 ,884 RAT2 ,877 ASS2 ,865 ASS1 ,787 ASS3 ,619 TAN2 ,838 TAN1 ,785 TAN3 ,731 EMP2 ,905 EMP1 ,902
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: tổng hợp từ nghiên cứu của nhóm tác giả)
Dựa vào kết quả của bảng xoay nhân tố, báo cáo cho thấy có 6 nhân tố được rút trích đạt yêu cầu đặt ra là hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,5 và chênh lệch giữa các hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,3.
Tên của các nhân tố được rút trích ra vẫn giữ nguyên không đổi và ra đúng mô hình đề xuất ban đầu của đề tài.
4.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá với thang đo sự hài lòng chung
Đối với thang đo sự hài lòng chung về chất lượng dịch vụ tín dụng thể nhân , sau khi phân tích các nhân tố khám phá EFA trích được 1 nhân tố tại Eigenvalues là 2,063. Kiểm định KMO và Bartlett’s có giá trị là 0,671 và mức ý nghĩa sig là 0.000, hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 đạt tiêu chuẩn đặt ra (xem phụ lục 4.3.2).
Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích components, nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố, từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 67.434% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.4. Ma trận các nhân tố thang đo sự hài lòng chung của sinh viên Nhân tố Biến 1 SAS2 ,864 SAS1 ,821 SAS3 ,776 Eigenvalues 2.063 Phương sai trích 67.434%
(Nguồn: tổng hợp từ nghiên cứu của nhóm tác giả)
Điều này chứng tỏ 3 biến con SAS1, SAS2, SAS3 đủ điều kiện để đo lường biến SAS.
Như vậy, mô hình nghiên cứu ban đầu qua kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, 7 thang đo đề xuất đều đạt yêu cầu và có ý nghĩa thống kê. Các thang đo trên sẽ được sử dụng cho phân tích kiểm định tiếp theo.
Tiếp sau đó, tác giả tiến hành xác định nhân tố đại diện theo cách tính bình quân nhằm làm tiền đề cho bước phân tích mô hình hồi qui.
COMPUTE TAN=(TAN1 + TAN2 + TAN3)/3. EXECUTE.
COMPUTE REL=(REL1+REL2 + REL3 + REL4)/4. EXECUTE.
COMPUTE RES=(RES1 + RES2 + RES3 + RES4 + RES5)/5. EXECUTE.
COMPUTE ASS=(ASS1 + ASS2 + ASS3 + ASS4)/4. EXECUTE.
COMPUTE EMP=(EMP1 + EMP2 + EMP3)/3. EXECUTE.
COMPUTE EMP=(EMP1 + EMP2)/2. EXECUTE.
COMPUTE RAT=(RAT1 + RAT2)/2. EXECUTE.
COMPUTE SAS=(SAS1 + SAS2 + SAS3)/3. EXECUTE.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy mô hình, tác giả tiến hành phân tích tương quan bằng kiểm định Pearson, tác dụng là để kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập (vì điều kiện trước nhất để phân tích hồi quy làbiến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì cần loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.Trong kiểm định này, giả thuyết H0 được xây dựng: hệ số tương quan giữa các biến bằng 0. Do đó nếu Sig. này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau và khi hệ số tương quan càng lớn, tương quan này càng chặt. Nếu Sig. lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.Ngoài ra kiểm định này cũng dùng để nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số VIF) sau đó.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích kiểm định Pearson Correlations
TAN REL RES ASS EMP RAT SAS
Pearson Correlation 1 ,032 ,162** ,103 ,081 ,104 ,347 Sig. (2-tailed) ,586 ,005 ,076 ,160 ,073 ,022 TAN N 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation ,032 1 ,009 ,033 -,004 ,031 ,167** Sig. (2-tailed) ,586 ,875 ,572 ,951 ,592 ,050 REL N 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation ,162** ,009 1 ,277** ,084 ,283** ,315** Sig. (2-tailed) ,005 ,875 ,000 ,146 ,000 ,000 RES N 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation ,103 ,033 ,277** 1 ,075 ,290** ,341** Sig. (2-tailed) ,076 ,572 ,000 ,196 ,000 ,000 ASS N 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation ,081 -,004 ,084 ,075 1 ,091 ,116** Sig. (2-tailed) ,160 ,951 ,146 ,196 ,114 ,048 EMP N 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation ,104 ,031 ,283** ,290** ,091 1 ,294** Sig. (2-tailed) ,073 ,592 ,000 ,000 ,114 ,000 RAT N 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation ,047 ,067 ,315** ,341** ,016 ,294** 1 Sig. (2-tailed) ,422 ,251 ,000 ,000 ,778 ,000 SAS N 300 300 300 300 300 300 300
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Như vậy các biến độc lập như TAN, REL, RES, ASS, EMP, RAT đều có tương quan với biến phụ thuộc SAS, số liệu tiếp tục được sử dụng để phân tích hồi quy. 4.2.4. Phân tích hồi quy mô hình
Tác giả tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc được đề cập ở phần 4.2.4.1.
Căn cứ vào mô hình lý thuyết đã đề xuất, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả sự hài lòng của khách hàng sử dụng tín dụng thể nhân tại ngân hàng Vietcombank Bình Thuận là
SAS=β0 + β1*TAN + β2*REL + β3*RES + β4*ASS + β5*EMP + β6*RAT + e Các biến độc lập (Xi):
- (TAN) nhân tố cơ sở vật chất phục vụ cho công tác cung ứng dịch vụ tín dụng thể nhân tại Ngân hàng
- (REL) nhân tố độ tin cậy thể hiện khả năng cung ứng dịch vụ chính xác, đúng giờ và uy tín, tôn trọng các cam kết, giữ lời hứa với khách hàng. - (RES) nhân tố Mức độ đáp ứng thể hiện khả năng giải quyết vấn đề nhanh
chóng, xử lý hiệu quả các khiếu nại, sẵn sàng giúp đỡ và đáp ứng tốt các yêu cầu của khách hàng .
- (ASS) nhân tố Sự đảm bảo, tính chuyên nghiệplà yếu tố tạo nên sự tín nhiệm, tin tưởng cho khách hàng thông qua sự chuyên nghiệp, kiến thức chuyên môn giỏi, phong thái lịch thiệp, khả năng giao tiếp tốt, nhờ đó khách hàng cảm thấy yên tâm khi sử dụng dịch vụ của ngân hàng.
- (EMP) nhân tố sự đồng cảm chính là sự quan tâm, chăm sóc khách hàng ân cần, dành cho khách hàng sự đối xử chu đáo tốt nhất có thể, giúp cho khách hàng cảm thấy mình là thượng khách của ngân hàng.
- (RAT) nhân tố Lãi suất và phí bao gồm: lãi suất cho vay hợp lý, chi phí phát sinh trong quá trình vay phù hợp nhằm mang đến sự hài lòng của khách hàng.
Biến phụ thuộc (Y): (SAS) sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ vay tín dụng thể nhân.
Bằng việc sử dụng phương pháp enter tức là các biến độc lập được đưa vào cùng một lúc để phân tích hồi quy tuyến tính bội. Kiểm định các hệ số, độ dốc của các biến độc lập, kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua hệ số xác định R², hiệu chỉnh và kiểm định F, đồng thời chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF. Cuối cùng là kiểm tra sự vi phạm các giả định của hồi quy để đảm bảo mô hình phù hợp với lý thuyết hồi quy. Dữ liệu thu được kết quả theo bảng phụ lục 7.
Bảng 4.6. Tóm tắt mô hình sử dụng phương pháp Enter với 6 nhân tố
Model R R² R²
hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng
1 ,446a ,499 ,482 ,63121
a. Predictors: (Constant), RAT, REL, EMP, TAN, ASS, RES b. Dependent Variable: SAS
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy bội
Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số đã chuẩn hoá Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Sai số chuẩn Beta T Sig. Hệ số Tolerance Hệ số phóng đại phương saiVIF (Constant) 2,011 ,344 5,844 ,000 TAN ,044 ,045 ,048 1,032 ,045 ,963 1,138 REL ,045 ,045 ,052 ,999 ,019 ,998 1,102 RES ,167 ,045 ,208 3,695 ,000 ,863 1,159 ASS ,234 ,055 ,238 4,241 ,000 ,871 1,148 EMP ,021 ,034 ,032 ,607 ,044 ,982 1,118 RAT ,108 ,036 ,171 3,041 ,003 ,866 1,155
Đánh giá sự phù hợp của mô hình 6 nhân tố, qua bảng 4.6. hệ số xác định mô hình R² hiệu chỉnh có giá trị là 0,482. Điều này nói lên rằng mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 48,2%. Trị số R² bằng 0,499 cho thấy sự biến thiên của biến hài lòng được giải thích bởi 6 thành phần.
Dựa vào bảng 4.7. cho thấy các giá trị sig của các thành phần đều nhỏ hơn 0,05, nên các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng, do các hệ số hồi qui đều mang dấu dương. Giá trị hồi qui chuẩn của các biến độc lập trong mô hình có giá trị báo cáo lần lượt là: cơ sở vật chất TAN là 0,048thang đo độ tin cậy REL điểm, 0.052 điểm, độ đáp ứng RES là 0,208 điểm, tính chuyên nghiệp sự đảm bảo ASS là 0.238 điểm, sự đồng cảm EMP là 0,032 và cuối cùng phí và lãi suất RAT là 0,171 điểm. Tương ứng ta có kết quả của mô hình hồi qui chưa chuẩn hóa sau:
SAS= 2,011+ 0,044*TAN + 0,045*REL + 0,167*RES + 0,234*ASS + 0,021*EMP + 0,108*RAT + e
Mô hình cho thấy các biến độc lập đều ảnh hưởng thuận chiều với mức độ hài lòng của khách hàng với độ tin cậy là 95%. Qua phương trình hồi qui ta thấy, nếu các biến độc lập còn lại không đổi thì khi khách hàng đánh giá về cơ sở vật chất tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ cho vay tín dụng thể nhân được cung ứng bởi ngân hàng Vietcombank Bình Thuận tăng lên 0.044 điểm, tuy mức độ ảnh không nhiều nhưng vẫn ảnh hưởng thuận chiều đến mức độ hài lòng của khách hàng. Và cũng tương tự đối với các biến độc lập khác…
Dựa vào phương trình hồi qui tác giả nhận thấy nhân tố có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng đó là nhân tố đảm bảo, tính chuyên nghiệp. Điều này cũng dễ hiểu theo tâm lý chung của khách hàng khi lựa chọn sử dụng dịch vụ của bất kỳ ngân hàng nào thì khách hàng vẫn phải quan tâm đến nghiệp vụ của nhân viên (là người tiếp xúc trực tiếp) thái độ, khả năng giao tiếp tốt, giải đáp thắc mắc của khách hàng nhanh chóng kịp thời nhờ đó khách hàng cảm thấy yên tâm khi sử dụng dịch vụ của ngân hàng. Tiếp theo đó là nhân tố độ đáp ứng của ngân hàng đối với khách hàng khả năng giải quyết khiếu nại sẵn sàng giúp đỡ và đáp ứng tốt các yêu cầu của khách hàng.
Và đứng hàng thứ ba đó là các khoản phí và lãi suất, điều này cho thấy ngân hàng Vietcombank Bình thuận chỉ cần tác động vào 3 nhân tố đã được liệt kê ở trên cũng làm thay đổi mạnh mẽ đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ vay tín dụng thể nhân tại ngân hàng.
Bảng 4.8. Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 117,968 6 11,328 72,106 ,000b
Residual 132,142 293 ,110
1
Total 240,110 299
a. Dependent Variable: SAS
b. Predictors: (Constant), RAT, REL, EMP, TAN, ASS, RES
Phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig bằng 0.00 (nhỏ hơn 0.05), nghĩa là mô hình hồi qui phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5%. Thống kê giá tri F bằng 72.106 được đùng để kiểm định giả thuyết H0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là rất có ý nghĩa với p-value nhỏ hơn 0.05, ta có thể bác bỏ H0 cho rằng các biến độc lập trong mô hình có quan hệ dương đối với biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ vay tín dụng thể nhân tại ngân hàng Vietcombank Bình Thuận.
Tổng quát kết quả kiểm định mô hình hồi qui với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả hồi quy
H1: TAN có ảnh hưởng cùng chiều đến SAS Chấp nhận H1 H2: REL có ảnh hưởng cùng chiều đến SAS Chấp nhận H2 H3: RES có ảnh hưởng cùng chiều đến SAS Chấp nhận H3 H4:ASS có ảnh hưởng cùng chiều đến SAS Chấp nhận H4 H5: EMP có ảnh hưởng cùng chiều đến SAS Chấp nhận H5 H6: RAT có ảnh hưởng cùng chiều đến SAS Chấp nhận H6
Thông qua kết quả bảng 4.9, ta thấy các giả thuyết đều được chấp nhận, vì khi tăng