Nguồn ổng hợp từ ảng câu h i Phụ lục số 8]
c) Phương pháp kiểm định thang đo
Nunnally & Burnstein (1994) cho rằng biến có tƣơng quan tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn các yếu tố (thang đo) hi nó có độ tin cậy Conbach „s Alpha lớn hơn 0.6.
d) Phương pháp phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố hám phá đƣợc sử dụng chủ yếu thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu dùng trong nghiên cứu. Phân tích chỉ có giá trị khi hệ số KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1. Độ giá trị hội tụ: các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại (Hair và các cộng sự, 1998). Thang đo chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và EigenValue có giá trị lớn hơn 1 (Jun&ctg, 2002).
e) Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội
Mơ hình hồi quy bội để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng: Y = 0 + 1X1 + 2X2 + 3X3 + … + nXn
Trong đó: Y: sự hài lịng của khách hàng (biến phụ thuộc) n : hệ số của các biến độc lập ; Xn: các biến độc lập
2.4.3.3. Tiến hành phương pháp phân tích nhân tố a) Phân tích nhân tố EFA a) Phân tích nhân tố EFA
Kết quả của bảng KMO and Bartlett's Test (Bảng 1 Phụ lục 3) cho ta thấy giá trị KMO = 0,613 => 0,5 < KMO < 1 nên mơ hình phân tích nhân tố EFA chọn là đủ điều kiện và thích hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett‟s test với mức nghĩa Sig
Mức độ Diễn giải 1 Hồn tồn hơng đồng 2 Không đồng 3 Khơng có iến 4 Đồng 5 Hoàn toàn đồng
0.000 nên các iến quan sát có tƣơng quan với nhau x t trên phạm vi tổng thể. Các hệ số Communalities của các biến đều > 0.5 (Bảng 2 Phụ lục 3).
Đồng thời, tại mức giá trị Eigenvalue 1 và với phƣơng pháp rút trích Principal Componants và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố từ các biến phân tích có mối liên quan với nhau. Phƣơng sai trích đƣợc của 5 nhân tố ằng 76,646%, có nghĩa là 5 nhân tố này giải thích đƣợc 76,646% iến thiên của dữ liệu (Bảng 5 Phụ lục 3). Bảng 2.17: Phân tích nhân tố khám phá Hệ số tải nhân tố thành phần Biến quan sát 1 2 3 4 5 YTG2 0,867 YTG3 0,819 YTG1 0,691 TC3 0,867 TC4 0,798 DC4 0,743 TC1 0,656 KNDU3 0,845 NLPV2 0,773 KNDU2 0,689 NLPV4 0,675 KNDU1 0,632 DC1 0,879 TC2 0,762 DC3 0,713 DC2 0,657 NLPV1 0,834 NLPV3 0,745 KNDU4 0,619
Phương pháp rút trích Phân tích thành phần nhân tố chính
Phương pháp xoay nhân tố: Phép xoay Varimax với phân phối Kaiser - Xoay với 8 lần lặp
Nguồn ết quả phân tích của SPSS từ dữ liệu đề tài
- Dựa vào bảng kết quả Rotated Component Matrixa (bảng 2.17) ta có 5 nhân tố đƣợc tạo nên từ sự tƣơng quan giữa các biến bao gồm:
Nhân tố thứ nhất gồm các biến: YTG2, YTG3, YTG1
Nhân tố thứ hai gồm các biến: KNDU3, NLPV2, KNDU2, NLPV4, KNDU1 Nhân tố thứ ba gồm các biến: DC1, TC2, DC3, DC2
Nhân tố thứ tƣ gồm các biến: TC3, TC4, DC4, TC1
Nhân tố thứ năm gồm các biến: NLPV1, NLPV3, KNDU4
b) Tiến hành tìm hệ số CRONBACH„S ANPHA cho từng nhân tố mới ở trên
- Nhân tố thứ nhất:
Bảng 2.18: Hệ số Cron ach‟s Alpha của nhân tố thứ nhất
Nhân tố mới thứ nhất: Cronbach‟s Alpha = 0,769
Biến quan sát Tƣơng quan iến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
YTG2 0,712 0,734
YTG3 0,701 0,698
YTG1 0,674 0,712
Nguồn ết quả phân tích sự tin cậy của P từ dữ liệu đề tài
Hệ số tin cậy Cron ach‟s Anpha của thành phần của nhân tố thứ nhất là 0,759, đều lớn hơn hệ số Cron ach‟s Anpha của các iến đo lƣờng thành phần của nhân tố thứ nhất (nhỏ nhất là 0,698, lớn nhất là 0,734) (Bảng 2.18) nên các iến này đều đƣợc chấp nhận để sử dụng trong mơ hình phân tích EFA.
- Nhân tố thứ hai:
Bảng 2.19: Hệ số Cron ach‟s Alpha của nhân tố thứ hai
Nhân tố mới thứ hai: Cronbach‟s Alpha = 0,732
Biến quan sát Tƣơng quan iến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
KNDU3 0,645 0,698
NLPV2 0,619 0,711
KNDU1 0,589 0,739
NLPV4 0,617 0,678
KNDU2 0,576 0,665
Nguồn ết quả phân tích sự tin cậy của P từ dữ liệu đề tài
Từ kết quả bảng 2.19 cho thấy, hệ số Cron ach‟s Anpha nếu bỏ đi iến “KNDU1” (Cán bộ tín dụng ln cố gắng hồn thành sớm nhất hồ sơ cho ông/ à) đo lƣờng thành phần của nhân tố thứ hai là 0,739, lớn hơn hệ số tin cậy Cron ach‟s Anpha của thành phần của nhân tố thứ hai là 0,732. Tuy nhiên, sự lớn hơn này rất nhỏ, đồng thời tác giả nhận định yếu tố lịng nhiệt tình và chăm sóc hách hàng hết mình của CBTD đối với các khách hàng của mình cũng là một trong những nhân tố quan trọng giúp khách hàng cảm thấy mình đƣợc tiếp đón và hỗ trợ tối đa, từ đó có thể làm khách hàng cảm thấy dễ chịu và hài lòng khi sử dụng dịch vụ tín dụng tại ngân hàng, tạo tiền đề cho việc tiếp tục sử dụng gắn bó lâu dài với ngân hàng. Vậy nên, tác giả vẫn giữ biến “KNDU1” trong nhân tố đầu tiên, từ đó nên các iến này đều đƣợc chấp nhận để sử dụng trong mơ hình phân tích EFA.
- Nhân tố thứ ba:
Bảng 2.20: Hệ số Cron ach‟s Alpha của nhân tố thứ ba
Nhân tố mới thứ ba: Cronbach‟s Alpha = 0,732
Biến quan sát Tƣơng quan iến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
DC1 0,687 0,698
TC2 0,589 0,667
DC3 0,558 0,702
DC2 0,647 0,686
Hệ số tin cậy Cron ach‟s Anpha của thành phần của nhân tố thứ a là 0,732, đều lớn hơn hệ số Cron ach‟s Anpha của các iến đo lƣờng thành phần của nhân tố thứ a (nhỏ nhất là 0,667, lớn nhất là 0,702) (Bảng 2.20), nên các iến này đều đƣợc chấp nhận để sử dụng trong mơ hình phân tích EFA
- Nhân tố thứ tƣ:
Bảng 2.21: Hệ số Cron ach‟s Alpha của nhân tố thứ tƣ
Nhân tố mới thứ tư: Cronbach‟s Alpha = 0,763
Biến quan sát Tƣơng quan iến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
TC3 0,624 0,678
TC4 0,698 0,723
DC4 0,512 0,628
TC1 0,702 0,743
Nguồn ết quả phân tích sự tin cậy của P từ dữ liệu đề tài
Hệ số tin cậy Cron ach‟s Anpha của thành phần của nhân tố thứ a là 0.763, đều lớn hơn hệ số Cron ach‟s Anpha của các iến đo lƣờng thành phần của nhân tố thứ a (nhỏ nhất là 0,628, lớn nhất là 0,743) (Bảng 2.21), nên các iến này đều đƣợc chấp nhận để sử dụng trong mơ hình phân tích EFA.
- Nhân tố thứ năm:
Bảng 2.22: Hệ số Cron ach‟s Alpha của nhân tố thứ năm
Nhân tố mới thứ năm: Cronbach‟s Alpha = 0,712
Biến quan sát Tƣơng quan iến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
NLPV1 0,572 0,687
NLPV3 0,612 0,717
KNDU4 0,538 0,676
Nguồn ết quả phân tích sự tin cậy của P từ dữ liệu đề tài
Từ kết quả bảng 2.22 cho thấy, hệ số Cron ach‟s Anpha nếu bỏ đi iến “NLPV3” (Cán bộ tín dụng nắm rõ tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp) đo lƣờng thành phần của nhân tố thứ năm sẽ là 0,717 lớn hơn hệ số tin cậy Cron ach‟s Anpha của thành phần nhân tố thứ năm là 0,712. Tuy nhiên, sự lớn hơn này rất nhỏ, đồng thời tác giả nhận định yếu tố “cán bộ tín dụng nắm rõ tình hình hoạt động kinh
doanh của doanh nghiệp” là rất quan trọng. Khi cán bộ tín dụng nắm rõ tình hình hoạt động doanh nghiệp, một mặt có thể giúp ngân hàng kiểm sốt đƣợc rủi ro và có giải pháp kịp thời khi tình hình doanh nghiệp gặp hó hăn. Mặt khác, khơng phải doanh nghiệp nào cũng có cơ cấu tổ chức bài bản bao gồm các phòng tƣ vấn tài chính, phịng kế hoạch chiến lƣợc cho doanh nghiệp của mình. Do đó, trong vai trị là ngƣời thẩm định tín dụng và giám sát tài chính của hách hàng, CBTD đƣợc tiếp cận rất nhiều báo cáo chiến lƣợc ngành do hệ thống VCB cập nhật và biên soạn, hi đó CBTD có thể đƣa ra những lời tƣ vấn về tài chính và chiến lƣợc hoạt động hiệu quả cho doanh nghiệp nhờ nắm vững tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp đó. Nhờ đó. Nếu ngân hàng thực hiện đƣợc điều này sẽ giúp hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp mang lại hiệu quả, nhờ đó sẽ làm cho khách hàng cảm thấy rất hài lịng và có ấn tƣợng tốt với ngân hàng, từ đó làm cho hách hàng sẽ duy trì sử dụng dịch vụ tín dụng đối với ngân hàng lâu dài. Vậy nên, tác giả vẫn giữ biến “NLPV3” (Cán bộ tín dụng nắm rõ tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp) trong nhân tố thứ năm, từ đó nên các iến này đều đƣợc chấp nhận để sử dụng trong mơ hình phân tích EFA .
Để xác định đƣợc mối quan hệ giữa các thành phần của mức độ hài lòng và mức độ hài lòng tổng thể, chúng ta cần phải xác định đƣợc các nhân tố của các thành phần đó và nhân tố mức độ hài lịng tổng thể, đồng thời lập nên mơ hình hồi quy tuyến tính giữa chúng. Nhƣng trƣớc hết, chúng ta sẽ xây dựng nhân tố của thang đo mức độ hài lòng, bằng cách lập nên một nhân tố chung cho tất cả các biến.
Phân tích nhân tố (EFA) biến phụ thuộc “Mức độ hài lòng”:
Trƣớc tiên ta kiểm định các quan sát của nhân tố bằng hệ số Cron ach‟s Alpha:
Bảng 2.23: Hệ số Cron ach‟s Alpha của biến phụ thuộc “Mức độ hài lòng”
Biến phụ thuộc “Mức độ hài lòng”: Cronbach‟s Alpha = 0,683
Biến quan sát Tƣơng quan iến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
HL1 0,612 0,643
HL2 0,498 0,578
HL3 0,534 0,598
HL4 0,587 0,637
Hệ số tin cậy Cron ach‟s Anpha của thành phần của nhân tố mức độ hài lòng là 0,683, lớn hơn hệ số Cron ach‟s Anpha của các iến đo lƣờng thành phần của nhân tố này (nhỏ nhất là 0,578, lớn nhất là 0,643) (Bảng 2.23), nên các iến này đều đƣợc chấp nhận để sử dụng trong mơ hình phân tích EFA .
c) Tiến hành phân tích nhân tố (EFA)
Kết quả phân tích (Bảng 18 Phụ lục 3) cho thấy giá trị KMO kiểm định đƣợc là 0,685> 0.5 và giá trị kiểm định Bartlett‟s có Sig. 0,003 < 0,05 nên chấp nhận mơ hình EFA và các biến trong mơ hình này có tƣơng quan tới nhau.
Và phƣơng sai trích đƣợc đã giải thích đƣợc đến 67,116% sự biến thiên của dữ liệu (Bảng 19 Phụ lục 3). Ta đặt tên nhân tố này là mức độ hài lịng của khách hàng và kí hiệu là HL.
Sau hi đặt tên lại các nhân tố theo Phụ lục 4, ta đƣợc mơ hình hiệu chỉnh nhƣ sau:
Mơ hình phân tích đ hiệu chỉnh:
2.4.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter với 5 biến độc lập là: H1, H2, H3, H4, H5. Với mức nghĩa là 5% ết quả phân tích nhƣ sau:
Sự thỏa mãn
Khả nẳng đáp ứng và năng lực phục vụ khách hàng của CBTD (H2)
Sự đồng cảm của CBTD với khách hàng (H3)
Sự tin cậy hách hàng đối với ngân hàng (H4)
Sự đa dạng về dịch vụ sản phầm và sự am hiểu về doanh nghiệp của CBTD (H5)
Ta có R2 hiệu chỉnh (R Spuare) = 0,568 có nghĩa là 56,8% biến thiên sự thoả mãn trong công việc đƣợc thực hiện hay ta có thể nói rằng độ phù hợp của mơ hình này là 56,8%. (Bảng 21 Phụ lục 3)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phƣơng sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 10 (tất cả đều bằng 1) nên mơ hình khơng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. (Bảng 23 Phụ lục 3)
Phân tích ANOVA cho thấy thơng số F có giá trị Sig. = 0.000, chứng tỏ rằng
mơ hình xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc với mức nghĩa 5%. (Bảng 22 Phụ lục 3)
Nhƣng ết quả tại bảng Coefficientsa cho ta thấy 2 biến độc lập là “Sự đồng cảm của CBTD với khách hàng” (H3) có (Sig. = 0,601>0.05), “Sự đa dạng về dịch vụ sản phầm và sự am hiểu về doanh nghiệp của CBTD” (H5) có (Sig. = 0,676>0.05) đều lớn hơn mức ý nghĩa của mơ hình nên ta loại bỏ hai biến trên và chạy lại mơ hình hồi quy.
Bảng 2.24: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy Khái qt mơ hìnhb Khái qt mơ hìnhb Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của phép tính Durbin- Watson 1 0,712a 0,622 0,573 0,66870580 1,612
Nguồn ết quả phân tích hồi quy tuyến tính của P từ dữ liệu đề tài
Bảng 2.25: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
ANOVAb Mơ hình Tổng các ình phƣơng Bậc tự do (df) Trung bình các ình phƣơng Giá trị F Giá trị Sig. 1 Hồi quy 15,254 3 5,498 12,457 .000a
Nguồn ết quả phân tích hồi quy tuyến tính của P từ dữ liệu đề tài
Sau khi loại hai biến H3 và H5 ta thu đƣợc mơ hình với R2 hiệu chỉnh = 0,573 tức là các biến độc lập đã giải thích đƣợc 57,3% sự biến thiên của mức độ hài lịng khi sử dụng dịch vụ tín dụng của VCB BD. (Bảng 2.24)
Kiểm định F đƣợc sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai vẫn làm một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Bảng 2.25, kết quả phân tích
ANOVA có thơng số F với giá trị Sig. 0.000 điều này chứng tỏ khi các biến độc lập
kết hợp lại trong mơ hình sẽ giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc. Kết quả này có nghĩa là mơ hình hồi quy xây dựng đƣợc là phù hợp với dữ liệu thu thập đƣợc.
Ngoài ra, mơ hình có giá trị thống kê Durbin-Watson: 1<d=1,612<3. Vậy nên, mơ hình khơng tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Bảng 2.26: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Nguồn ết quả phân tích hồi quy tuyến tính của P từ dữ liệu đề tài
Kết quả hồi quy sau khi loại hai biến độc lập là H3, H5:
Phần dƣ 12,376 26 0,412 Tổng 28,258 29 a. Biến độc lập: H1, H2, H4 b. Biến phụ thuộc: HL Coefficientsa Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đ
chuẩn hóa Giá trị t Giá trị Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) 6,322E-16 0,134 0,000 1,000 H1 0,504 0,165 0,504 4,367 0,000 1,000 1,000 H2 0,425 0,165 0,425 3,283 0,002 1,000 1,000 H4 0,258 0,165 0,356 2,326 0,031 1,000 1,000 a. Biến phụ thuộc: HL
Theo kết quả bảng trên ta thấy các hệ số Sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Do đó ta có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có tác động đến mức độ hài lòng của hách hàng đối với dịch vụ tín dụng của VCB BD. Các nhân tố độc lập này đều có nghĩa trong mơ hình và có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc HL (mức độ hài lòng của khách hàng), do các hệ số đều khác 0 và mang dấu dƣơng. Cụ thể, hệ số Sig. của biến “Yếu tố giá” (H1) là 0,000, của biến “Khả nẳng đáp ứng và năng lực phục vụ khách hàng của CBTD” (H2) là 0,002, của biến “Sự tin cậy khách hàng đối với ngân hàng” (H4 ) là 0,031. Hệ số tự do ở đây là 6,322E-16 rất nhỏ, gần nhƣ ằng 0, kiểm định t có giá trị Sig. =1, nên chấp nhận giả thuyết H0, tức là ta loại bỏ hệ số này ra khỏi phƣơng trình.
Tiếp đến, tác giả tiến hành kiểm định phần dƣ của mơ hình bằng Kiểm định
WHITE của EVIEW phiên bản 5.0 do SPSS 16.0 chƣa hỗ trợ việc kiểm định phần dƣ.
Theo kết quả kiểm định WHITE khơng có tích chéo của EVIEW 5.0. Từ dữ liệu khảo sát ta thấy các giá trị Prob hay P-Value đều lớn hơn mức nghĩa 5% nên mơ hình khơng có hiện tƣợng phƣơng sai của sai số thay đổi và tuân thủ các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính. [Phụ lục 5]
Với các hệ số của biến nhân tố vừa tìm đƣợc ta xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
HL = 0.504 H1 + 0.425 H2 + 0.258 H4
Hay: Mức độ hài lòng của khách hàng = 0,504 (Yếu tố giá) + 0,425 (Khả năng đáp ứng và năng lực phục vụ khách hàng của CBTD) + 0,258 (Sự tin cậy khách hàng đối với ngân hàng).
Mơ hình này giải thích đƣợc 57,3% sự thay đổi của biến mức độ hài lòng của