4.2.2.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo
Mô hình SERVQUAL khi áp dụng vào từng loại hình dịch vụ và từng thị trƣờng cụ thể cần phải có sự điều chỉnh cho phù hợp. Do đó, mô hình nghiên cứu về sự hài lòng khách hàng về dịch vụ thẻ của ngân hàng cũng phải kiểm định lại cho phù hợp. Các thành phần của thang đo sẽ đƣợc kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha. Sau đó, toàn bộ các biến quan sát sẽ đƣợc phân tích nhân tố khám phá (EFA) để khám phá cấu trúc thang đo. Kế tiếp, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Cronbach‟s alpha của Độ tin cậy là 0,862 > 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến
Độ tin cậy (REL) anpha=0,862
TC1 17,39 14,725 ,596 ,849 TC2 16,85 14,851 ,608 ,847 TC3 17,17 15,090 ,621 ,845 TC4 17,24 13,565 ,706 ,830 TC5 16,83 13,877 ,743 ,823 TC6 16,79 13,554 ,666 ,838
Cronbach‟s alpha của Đồng cảm là 0,622 > 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) DC1, DC5< 0.3 nên Loại DC5 trƣớc. kiểm định lại lần 2 cho thấy Cronbach‟s alpha >0.6, biến DC1 <0.3 -> loại biến DC1 và chạy lại cho thấy Cronbach‟s alpha=0,740 và hệ số tƣơng quan biến tổng >0,3nên đạt yêu cầu và đƣa vào phân tích EFA tiếp theo.
Bảng 4.6: phân tích Cronbach’s alpha của các biến Đồng cảm lần 1
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến Đồng cảm (EMP), anpha=0,622 DC1 12,87 11,486 ,207 ,656 DC2 12,45 9,360 ,609 ,449 DC3 12,21 9,591 ,472 ,515 DC4 12,57 10,302 ,469 ,523 DC5 12,63 12,066 ,183 ,658
Bảng 4.7: phân tích Cronbach’s alpha của các biến Đồng cảm lần 2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến Đồng cảm (EMP), anpha=,658 DC1 9,82 8,625 ,220 ,740 DC2 9,40 6,786 ,643 ,451 DC3 9,16 7,153 ,464 ,573 DC4 9,53 7,677 ,483 ,564
Bảng 4.8: phân tích Cronbach’s alpha của các biến Đồng cảm lần 3
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến
Đồng cảm (EMP), anpha=0,740
DC2 6,59 4,438 ,573 ,645
DC3 6,34 3,910 ,589 ,628
DC4 6,71 4,648 ,537 ,686
Cronbach‟s alpha của PTHH là 0,871> 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA.
Bảng 4.9: Bảng phân tích Cronbach’s alpha của các biến PTHH
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến PTHH, anpha=0,871 PTHH1 15,54 20,833 ,735 ,839 PTHH2 15,62 23,160 ,649 ,854 PTHH3 15,44 24,848 ,603 ,861 PTHH4 15,62 25,617 ,595 ,863 PTHH5 15,63 21,396 ,736 ,838 PTHH6 15,49 22,394 ,736 ,838
Cronbach‟s alpha của HQPV là 0,766> 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) HQHĐ5<0.3 nên loại bỏ HQHDD5 và chạy lại. Chạy lần 2 Cronbach‟s alpha của HQHĐ là 0,809 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA.
Bảng 4.10: Bảng phân tích Cronbach’s alpha của các biến HQPV lần 1
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến HQPV, anpha=0,766 HQPV1 13,00 11,115 ,566 ,713 HQPV2 12,76 10,580 ,641 ,684 HQPV3 13,00 10,140 ,670 ,672 HQPV4 13,37 12,148 ,574 ,715 HQPV5 12,58 13,751 ,260 ,809
Bảng 4.11: Bảng phân tích Cronbach’s alpha của các biến HQPV lần 2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến HQPV, anpha=0,809 HQPV1 9,40 8,201 ,603 ,772 HQPV2 9,16 7,923 ,647 ,751 HQPV3 9,41 7,652 ,655 ,747 HQPV4 9,77 9,132 ,615 ,771
Cronbach‟s alpha của Đảm bảo (DB) là 0,808> 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến DAM BAO, anpha=0,808
DB1 13,81 15,179 ,574 ,777
DB2 13,71 15,094 ,567 ,779
DB3 13,49 14,950 ,560 ,782
DB4 13,49 14,623 ,632 ,759
DB5 13,45 14,942 ,639 ,758
Cronbach‟s alpha của Giá cả (GC) là 0,790> 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA.
Bảng 4.13: Bảng phân tích Cronbach’s alpha của các biến Giá cả
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến GIÁ CẢ, anpha=0,790 GC1 5,32 3,204 ,650 ,695 GC2 5,26 3,621 ,578 ,771 GC3 5,56 2,855 ,676 ,668
Bảng 4.14: Bảng phân tích Cronbach’s alpha của các biến Tiếp cận
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến TIẾP CẬN anpha=0,774 ML1 9,49 6,239 ,516 ,752 ML2 9,40 6,441 ,543 ,736 ML3 9,39 6,079 ,630 ,691 ML4 9,34 5,985 ,620 ,696
Cronbach‟s alpha của Tiếp cận là 0,774 > 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA.
Cronbach‟s alpha của Sự hài lòng (HL) là 0,836> 0,6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích EFA
Bảng 4.15:Bảng phân tích Cronbach’s alpha của các biến Hài lòng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến-tổng thể Alpha nếu
loại biến SỰ HÀI LÕNG, anpha=0,836 HL1 9,24 7,958 ,666 ,792 HL2 9,50 8,514 ,621 ,812 HL3 9,37 8,149 ,624 ,811 HL4 9,36 7,267 ,758 ,749
4.2.2.2 Phân tích nhân tố EFA
Kết quả phân tích EFA lần 1: Kết quả thống kê Chi-bình phƣơng của kiểm
định Bertlett đạt giá trị 5394,398 với mức ý nghĩa sig = 0,000 và hệ số KMO =0,826 , do vậy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét rên phạm vi tổng thể nên kết quả EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Phƣơng sai trích đƣợc là 62,315% (lớn hơn 50%) thể hiện rằng các nhân tố trích ra đƣợc giải thích 62,315% biến thiên của dữ liệu; 6 yếu tố đƣợc trích tại giá trị Eigenvalue = 1,534>1 thỏa điều kiện phân tích nhân tố EFA.
QUAN SÁT CÁC THÀNH PHẦN ATHQ PTHH TC DB ML GC DC3 ,810 HQPV3 ,768 HQPV1 ,758 HQPV2 ,742 DC2 ,724 HQPV4 ,719 DC4 ,704 PTHH6 ,828 PTHH5 ,807 PTHH1 ,806 PTHH2 ,751 PTHH4 ,723 PTHH3 ,716 TC5 ,795 TC4 ,761 TC2 ,755 TC3 ,730 TC6 ,697 TC1 ,318 ,658 DB5 ,807 DB1 ,773 DB4 ,681 DB2 ,323 ,632 ML3 ,792 ML4 ,757 ML2 ,737 ML1 ,653 GC1 ,851 GC3 ,836 GC2 ,747
Tuy nhiên, TC1, DB2, DB3 tải lên 2 nhân tố, loại DB3 vì hiệu số <0,3 tiếp tục chạy xoay nhân tố lần 2.
biến đƣợc nhóm thành 6 nhân tố, KMO = 0,825, kiểm định Bartlett‟s Test < 0.05 có ý nghĩa về mặt thống kê, phƣơng sai trích = 62,765% cho biết 6 nhóm nhân tố này giải thích đƣợc 62,765% độ biến thiên của dữ liệu, eigenvalue = 1,525> 1. KMO 0.825 >0.5, sig <0.05 .
Kết quả phân tích nhân tố lần cuối, thang đo chất lƣợng dịch vụ gồm 30 biến quan sát, theo kiểm định Cronbach‟s alpha thì các quan sát này đều phù hợp. Và kiểm định KMO và Barlett‟s trong phân tích factor cho thấy sig = 0,000 và hệ số KMO rất cao (0,825 > 0,5) nên phân tích EFA thích hợp sử dụng trong nghiên cứu này. TC1, DB2 tải lên 2 nhân tố có hiệu số > 0,3 nên nhóm vào nhân tố có hệ số tải lớn hơn.DC2, DC3, DC4, HQPV1, HQPV2, HQPV3, HQPV4: gộp thành 1 nhân tố đặt tên là ATHQ. Do đó việc nhóm 6 nhân tố cho biến độc lập là phù hợp.
Phân tích nhân tố EFA đối với Sự hài lòng
Phƣơng sai trích đƣợc là 67,028%, sig=0,000, eigenvalue=2,681 và KMO là 0,744 nên đạt yêu cầu.
Bảng 4.17:Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
QUAN SÁT HỆ SỐ TẢI KMO Phƣơng sai trích eigenvalue HL4 ,881 HL1 ,820 0,744 67,028 2,681 HL3 ,787 HL2 ,783
Nhƣ vây, với tất cả các kết quả thu đƣợc từ độ tin cậy Cronbach‟s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Các biến quan sát đã đại diện đƣợc cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo.
Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy Phƣơng sai trích ATHQ 7 0,881 62,765 ĐỘ TIN CẬY 6 0,862 PTHH 6 0,871 TIẾP CẬN 4 0,774 ĐẢM BẢO 4 0,782 GIÁ CẢ 3 0,790 SỰ HÀI LÕNG 4 0,744 67,028
4.2.2.3. Mô hình nghiên cứu hiệu chính
Mô hình nghiên cứu thực nghiệp cũng có 6 biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc sự hài lòng. Tuy nhiên, các biến quan sát đã có sự thay đổi so với mô hình nghiên cứu ban đầu. Trong đó giả thuyết H4, H2 đƣợc phát biểu trong chƣơng 2 là “Hiệu quả phục vụ ảnh hưởng trực tiếp đáng kể với sự hài lòng của khách hàng” và “Sự đồng cảm ảnh hưởng trực tiếp đánh kể với sự hài lòng của khách hàng” đƣợc gom lại và phát biểu bằng 1 giả thuyết mới H4a: “An toàn hiệu quả ảnh hưởng trực tiếp đánh kể với sự hài lòng khách hàng”.
Sơ đồ 4.2: Mô h nh hiệu chỉnh sau khi chạy EFA
SỰ TIN CẬY (H1)
PHƢƠNG TIỆN HỮU HÌNH (H3)
AN TOÀN HIỆU QUẢ (H4a) SỰ BẢO ĐẢM(H5) GIÁ CẢ (H7) TIẾP CẬN (H6) SỰ HÀI LÒNG KH VỀ DV THẺ
4.2.2.4. Phân tích tƣơng quan và hồi quy tuyến tính Phân tích tƣơng quan
Theo kết quả thu đƣợc chạy tƣơng quan ở phụ lục 3 ta thấy có độ tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Nhận thấy mức độ giải thích của các biến độc lập với biến phụ thuộc là khá cao, đủ điều kiện để phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy:
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến cho thấy hệ số xác định R2 (RSquare) là 0,586, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,578 nghĩa là mô hình đã giải thích đƣợc 57.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng. Giá trị thống kê F đƣợc tính ra từ hệ số R2 của mô hình đạt giá trị 80,817 tại mức ý nghĩa sig. = 0.000 rất nhỏ, điều này cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp.
Tiêu chí hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập đều < 2 nên không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập nên mô hình đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đa biến đƣa ra là phù hợp để tiếp tục nghiên cứu.
Từ bảng phân tích hồi quy, 2 biến độc lập PTHH, ATHQ hệ số sig. > 0.05, 4 biến độc lập TC, DB, GC, ML có hệ số sig. < 0.05 nên mối quan hệ giữa biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng với 4 biến độc lập này đƣợc thể hiện nhƣ sau:
SHL=0,268TC+0,175DB+0,330GC+0,303ML+E
Bảng 4.19: Bảng phân tích hồi quy
Mô hình
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -,998 ,201 -4,967 ,000 TC ,329 ,050 ,268 6,586 ,000 ,730 1,371 PTHH ,053 ,035 ,055 1,519 ,130 ,916 1,092 ATHQ ,073 ,039 ,072 1,866 ,063 ,822 1,216 DB ,166 ,038 ,175 4,342 ,000 ,746 1,341 GC ,354 ,040 ,330 8,937 ,000 ,887 1,128 ML ,347 ,045 ,303 7,661 ,000 ,774 1,292
Dựa vào phƣơng trình hồi quy tuyến tính, có thể kết luận: các giả thuyết H2, H4a, không phù hợp, các giả thuyết H1, H5, H6, H7 đƣợc chấp nhận và đƣợc kiểm định phù hợp.
Hệ số Beta chuẩn hóa của biến độc lập Giá cả có giá trị lớn nhất đạt 0.330 có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mỗi đơn vị tăng lên trong đánh giá về Giá cả thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.330 đơn vị.
Hệ số Beta chuẩn hóa của biến độc lập Tiếp cận đạt 0.303 nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mỗi đơn vị tăng lên trong đánh giá về Tiếp cận thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.303 đơn vị.
Hệ số Beta chuẩn hóa của biến độc lập Tin cậy đạt 0.268 nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mỗi đơn vị tăng lên trong đánh giá về Tin cậy thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.268 đơn vị.
Hệ số Beta chuẩn hóa của biến độc lập Đảm bảo đạt 0.175 nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mỗi đơn vị tăng lên trong đánh giá về Đảm bảo thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.175 đơn vị.
Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phƣơng pháp OSL đƣợc thực hiện với một số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này đƣợc đảm bảo. Do vậy để đảm bảo cho độ tin cậy của mô hình, việc dò tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.
Về giả định liên hệ tuyến tính: phƣơng pháp đƣợc sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot . Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dƣ không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư: Đƣợc kiểm tra qua biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot . Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dƣ có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.991). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đƣờng chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dƣ có phân phối chuẩn.
H nh 4.1: Đồ thị phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa
H nh 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: nhƣ đã đề cập ở phần phân tích tƣơng quan, giữa các biến độc lập có tƣơng quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mô hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến là tƣơng đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình này là nhỏ, không ảnh hƣởng đáng kể đến kết quả hồi quy.