4 4 1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Sau khi kiểm định độ tin cậy các thang đo, các biến quan sát đạt yêu cầu được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho kết quả như sau:
Bảng 4 15: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Hệ số KMO 0,850
Kiểm định Bartlett's của Sphericity
Chỉ số Chi-square 2045,796
Df 209
Qua bảng 4 15, ta thấy Sig =0,000 < 0,05 do đó kết luận giữa các biến có mối quan hệ với nhau Hệ số KMO= 0,850 > 0,5 cho thấy mức độ ý nghĩa của tập hợp dữ liệu đưa vào phân tích nhân tố khá cao, chứng tỏ mô hình phân tích nhân tố phù hợp
Bảng 4 16: Kết quả xoay ma trận nhân tố (lần 1)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Thành phần (Component) 1 2 3 4 5 6 TQ1 0,808 TQ5 0,773 TQ6 0,769 TQ3 0,712 TQ2 0,703 TQ4 0,690 0,329 SLC2 0,735 SLC1 0,728 0,350 SLC3 0,676 RCCD3 0,723 RCCD2 0,614 RCCD1 0,599 CLVH4 .844 CLVH6 0,353 .754 CLVH5 .735 CLVH2 0,671 CLVH1 0,301 .635 CLVH3 .582 CLHH5 0,755 CLHH2 0,401 0,720 CLHH1 0,637 CLHH3 0,624 CLHH4 0,582 STM1 0,886 STM2 0,385 0,792 STM3 0,304 0,697 STM4 0,619
Trong phân tích nhân tố EFA, ngoài căn cứ vào hệ số tải nhân tố factor loading và giá trị phân biệt Tiêu chuẩn xác định giá trị phân biệt như sau: Các biến nên có hệ số tải lớn chỉ trên một nhân tố Nếu "Cross-loadings" tồn tại (biến tải trên nhiều yếu tố), thì tải chéo nên khác nhau nhiều hơn 0,3 Có nghĩa là trong cùng một dòng, hệ số tải lớn nhất và hệ số tải tiếp theo phải chênh nhau ít nhất là 0,3 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003) Như vậy, căn cứ vào kết quả bảng 4 16 cho thấy, các Item đều đạt giá trị phân biệt
Để nhìn rõ kết quả phân tích nhân tố EFA tác giả tiến hành chạy kết quả lại với điều kiện factor loading từ 0,5 trở lên, kết quả như sau:
Bảng 4 17: Kết quả xoay ma trận nhân tố (lần 2)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Thành phần (Component) 1 2 3 4 5 6 TQ1 0,808 TQ5 0,773 TQ6 0,769 TQ3 0,712 TQ2 0,703 TQ4 0,690 SLC2 0,735 SLC1 0,728 SLC3 0,676 RCCD3 0,723 RCCD2 0,614 RCCD1 0,599 CLVH4 0,844 CLVH6 0,754 CLVH5 0,735 CLVH2 0,671 CLVH1 0,635 CLVH3 0,582 CLHH5 0,755 CLHH2 0,720 CLHH1 0,637 CLHH3 0,624 CLHH4 0,582 STM1 0,886 STM2 0,792 STM3 0,697 STM4 0,619
Kết quả trên ta thấy các biến thang đo đều có hệ số Factor Loading > 0,5 và gom thành 6 nhóm, mỗi nhóm sẽ đại diện cho một yếu tố, các yếu tố này sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy có 6 nhân tố được rút trích với giá trị Eigenvalue = 1,275 lớn hơn 1 và phương sai trích là 70,082%, nghĩa là 6 nhân tố này giải thích được 70,082% sự biến thiên của dữ liệu
Bảng 4 18: Kết quả rút trích nhân tố EFA
STT Yếu tố Mã hóa Diễn giải
1
Thói quen
lựa chọn của khách hàng
(TQ)
TQ1 Tôi giao dịch với BIDV CN Đồng Nai vì nó là NH đầu tiên tôi đã giao dịch.
TQ5 Tôi giao dịch với BIDV CN Đồng Nai vì nó gần nhà/ gần nơi làm việc.
TQ6 Tôi giao dịch với BIDV CN Đồng Nai vì nó có nhiều chi nhánh
TQ3 Tôi giao dịch với BIDV CN Đồng Nai vì công ty (gia đình) đã mở tài khoản cho tôi tại đây.
TQ2 Tôi giao dịch với BIDV CN Đồng Nai vì người thân đang giao dịch tại đây.
TQ4 Tôi giao dịch với BIDV CN Đồng Nai vì đã quen sử dụng dịch vụ của nó.
2
Sự lựa chọn của khách hàng (SLC)
SLC2 Tôi luôn cân nhắc nhiều yếu tố trước khi lựa chọn một NH.
SLC1 Tôi luôn so sánh giữa các NH trước khi lựa chọn. SLC3 Tôi cho rằng quyết định lựa chọn NH ban đầu rất quan
trọng.
3
Rào cản chuyển đổi
(RCCD)
RCCD3 Chuyển sang giao dịch với NH khác có khả năng gặp rủi ro trong việc chọn NH không thoả mãn được tôi.
RCCD2 Chuyển sang giao dịch với NH khác đồng nghĩa với việc phải suy nghĩ sẽ quyết định chọn NH nào để giao dịch.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
4 4 2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Sau khi kiểm định độ tin cậy các thang đo, các biến quan sát đạt yêu cầu được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho kết quả như sau:
RCCD1 Để chuyển sang sử dụng dịch vụ với NH khác, tôi phải mất thời gian tìm kiếm thông tin.
4
Chất lượng cảm nhận vô
hình (CLVH)
CLVH4 Ngân hàng luôn quan tâm đến lợi ích của khách hàng. CLVH6 Nhân viên ngân hàng có đủ kiến thức để giải đáp các
thắc mắc của bạn một cách thỏa đáng.
CLVH5 Địa điểm và thời gian giao dịch của ngân hàng thuận tiện đối với bạn.
CLVH2 Nhân viên ngân hàng hiểu rõ nhu cầu của bạn.
CLVH1 Ngân hàng cung cấp dịch vụ đúng như những gì đã giới thiệu và cam kết với khách hàng.
CLVH3 Nhân viên ngân hàng thể hiện sự quan tâm đến các nhu cầu của bạn. 5 Chất lượng cảm nhận hữu hình (CLHH)
CLHH5 Tài liệu về dịch vụ của BIDV CN Đồng Nai sạch sẽ, gọn gàng, đầy đủ, dễ hiểu.
CLHH2 BIDV CN Đồng Nai có cơ sở vật chất, trang thiết bị,… hiện đại.
CLHH1 BIDV CN Đồng Nai có vị trí thuận tiện.
CLHH3 Quầy giao dịch được bố trí khoa học và tiện lợi cho khách hàng.
CLHH4 Nhân viên ngân hàng có đồng phục đẹp, lịch sự và chuyên nghiệp.
6
Sự thỏa mãn của khách hàng (TM)
STM1 BIDV CN Đồng Nai đáp ứng nhu cầu của tôi.
STM2 BIDV CN Đồng Nai là ngân hàng lý tưởng để giao dịch. STM3 BIDV CN Đồng Nai thực hiện đúng như mong đợi của
tôi.
STM4 Chất lượng dịch vụ của BIDV CN Đồng Nai tốt so với các ngân hàng khác.
Bảng 4 19: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Qua bảng 4 17 cho thấy Sig =0,000 < 0,05 do đó kết luận giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể Hệ số KMO = 0,681 > 0,5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp
Bảng 4 20: Kết quả xoay ma trận nhân tố
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả bảng 4 18, cho thấy 4 biến thang đo gom thành 1 nhân tố, tất cả các biến thang đo đều có hệ số Factor Loading > 0,5
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy Eigenvalues = 2,439 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất; Tổng phương sai trích = 87,635% > 50% Điều này chứng tỏ 87,635% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố
4 5 Kết quả phân tích hồi quy4 5 1 Kết quả phân tích hồi quy 4 5 1 Kết quả phân tích hồi quy
Sau khi nhóm nhân tố EFA tác giả tiến hành phân tích hồi quy bội gồm: Biến phụ thuộc là Lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai (LTT); Biến độc lập bao gồm 7 nhân tố: Chất lượng cảm nhận hữu hình (CLHH); Chất lượng cảm nhận vô hình (CLVH); Sự thỏa mãn của khách hàng (STM); Rào cản
Thành phần (Component) 1 LTT1 LTT3 LTT2 LTT4 0,870 0,868 0,850 0,758 Hệ số KMO 0,681
Kiểm định Bartlett's của Sphericity
Chỉ số Chi-square 432,103
Df 4
chuyển đổi (RCCD); Sự lựa chọn (SLC); Thói quen lựa chọn (TQ) Kết quả hồi quy thể hiện như bảng sau:
Bảng 4 21: Kết quả hồi quy
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả mô hình hồi quy được thể hiện như sau:
LTT= −�, ��� + �, ��� ∗���� + �, ��� ∗���� + �, ��� ∗��� + �, ���∗
���� + �, ��� ∗��� + �, ��� ∗��
Kết quả phương trình cho thấy tất cả các biến còn lại đều có mối quan hệ đồng biến tới lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai, và tất cả đều có Sig nhỏ hơn 5% hay đều có ý nghĩa thống kê
Phương trình trên cho thấy:
- Hệ số βCLHH = 0,277: khi nhân tố Chất lượng cảm nhận hữu hình tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai lên 0,277 đơn vị
- Hệ số βCLVH = 0,244: khi nhân tố Chất lượng cảm nhận vô hình tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai lên 0,244 đơn vị
- Hệ số βSTM = 0,176: khi nhân tố Sự thỏa mãn tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai lên 0,176 đơn vị
Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến (Collinearity Statistics) B Sai số chuẩn Beta Độ dung sai Hệ số phóng đại phương sai
(VIF) 1 (Constant) -0,836 0,260 -3,215 0,002 CLHH 0,277 0,089 0,213 3,820 0,008 0,731 1,688 CLVH 0,244 0,069 0,185 3,556 0,000 0,639 1,566 STM 0,176 0,104 0,069 2,280 0,039 0,508 1,406 RCCD 0,487 0,070 0,412 6,997 0,000 0,500 2,001 SLC 0,267 0,113 0,197 2,364 0,020 0,501 1,967 TQ 0,350 0,087 0,265 4,005 0,000 0,398 2,515
- Hệ số βRCCD = 0,487: khi nhân tố Rào cản chuyển đổi tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai lên 0,487 đơn vị
- Hệ số βSLC = 0,267: khi nhân tố Sự lựa chọn của khách hàng tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai lên 0,267 đơn vị
- Hệ số βTQ = 0,350: khi nhân tố Thói quen của khách hàng tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai lên 0,350 đơn vị
Như vậy, kết quả nghiên cứu trên cho thấy có 5 nhân tố có ảnh hưởng tích cực đến lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với BIDV Chi nhánh Đồng Nai bao gồm: Chất lượng cảm nhận hữu hình (CLHH); Chất lượng cảm nhận vô hình (CLVH); Rào cản chuyển đổi (RCCD); Sự lựa chọn (SLC); Thói quen lựa chọn (TQ)
4 5 2 Kiểm định mô hình
4 5 2 1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4 19 cũng cho thấy kết quả kiểm định đa cộng tuyến và các hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ, chỉ giao động từ 1,406 đến 2,515 Với hệ số phóng đại phương sai VIF ở trên đều nhỏ hơn 10, điều này cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay các mối quan hệ giữa các biến độc lập (Chất lượng cảm nhận hữu hình (CLHH), Chất lượng cảm nhận vô hình (CLVH), Sự thỏa mãn (STM), Rào cản chuyển đổi (RCCD), Sự lựa chọn (SLC), Thói quen lựa chọn (TQ)) không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy xây dựng được
4 5 2 2 Kiểm định tương quan giữa các biến
Bảng 4 20 ta thấy hệ số Durbin-Watson = 2,150 và nằm trong khoảng từ 1 đến 3, điều này chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình xây dựng các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Đồng Nai
Bảng 4 22: Kết quả tóm lược của mô hình (Model Summaryb)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Model R 2
R R hiệu chỉnh2 Sai số tiêu chuẩn Hệ số Durbin-Watson
1 a
4 5 2 3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 4 20 cho thấy Adjusted R Square (R2 hiệu chỉnh) = 0 639, điều này chứng tỏ 63 9% lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Đồng Nai được giải thích bởi 6 nhân tố: Chất lượng cảm nhận hữu hình (CLHH), Chất lượng cảm nhận vô hình (CLVH), Sự thỏa mãn (STM), Rào cản chuyển đổi (RCCD), Sự lựa chọn (SLC), Thói quen lựa chọn (TQ)
4 6 Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm
Như chúng ta đã biết, hành vi của con người phụ thuộc vào nhiều nhóm yếu tố khác nhau, một trong những nhóm yếu tố đó xuất phát từ bản thân chúng ta như giới tính, độ tuổi, trình độ, thu nhập Đây là những yếu tố quyết định hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng Trong hành vi sử dụng và trung thành sử dụng dịch vụ của ngân hàng cũng vậy Đã có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng về yếu tố nhân khẩu học Để phân tích sự khác nhau giữa các nhóm KHCN phân biệt bởi yếu tố nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, trình độ học vần, thu nhập bình quân hàng tháng) của khách hàng đến lòng trung thành của KHCN đối với Ngân hàng BIDV Chi nhánh Đồng Nai, tác giả sử dụng các kiểm định sau: Levene test, Independent Samples T – test (kiểm định sự bằng nhau về 2 trung bình tổng thể) và ANOVA (kiểm định sự bằng nhau của trung bình nhiều tổng thể), phân tích sâu ANOVA
Trước khi thực hiện kiểm định Independent Samples T– test và INOVA, tác giả kiểm định sự bằng nhau về phương sai của tổng thể Kiểm định Levene test được thực hiện với giả thuyết H0: phương sai của tổng thể bằng nhau Nếu mức ý nghĩa Sig < 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ Nếu mức ý nghĩa Sig ≥ 0,05, giả thuyết H0 được chấp nhận, nghĩa là phương sai tổng thể bằng nhau có ý nghĩa thống kê
Kiểm định Independent Samples T– test với giả thuyết H0: không có sự khác biệt giữa 2 nhóm Nếu mức ý nghĩa Sig < 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ Nếu mức ý nghĩa Sig ≥ 0,05, giả thuyết H0 được chấp nhận Trường hợp kiểm định Levene test có Sig < 0,05 thì kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed được sử dụng Trường hợp Levene test có Sig ≥ 0,05 thì kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed được sử dụng
Kết quả phân tích ANOVA để so sánh sự khác nhau trong cảm nhận của KHCN được phân biệt bởi giới tính, độ tuổi, trình độ học vần, thu nhập bình quân hàng tháng
của KHCN về lòng trung thành Phân tích ANOVA được thực hiện với giả thuyết H0: không có sự khác nhau giữa các nhóm phân tích Nếu mức ý nghĩa Sig < 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ Nếu mức ý nghĩa Sig ≥ 0,05, giả thuyết H0 được chấp nhận Phân tích ANOVA được thực hiện trên cơ sở một số giả định phải được đáp ứng Căn cứ vào sự đáp ứng của các giả định này, phân tích ANOVA được phân chia thành hai trường hợp sau:
Kết quả kiểm định Levene test có mức ý nghĩa Sig ≥ 0,05, kết quả phân tích ở bảng ANOVA được sử dụng
Kết quả kiểm định Levene test có mức ý nghĩa Sig < 0,05, phân tích sâu ANOVA (thủ tục Post Hoc) tiếp tục được thực hiện
4 6 1 Giới tính của khách hàng
Sig của thống kê Levene = 0,729 (> 0,05) nên ở độ tin cậy 95% giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau” Và do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0 455> 0 05, như vậy với dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về lòng trung thành của khách hàng giữa các nhóm giới tính (nam, nữ) với nhau (Chi tiết kết quả xem phụ lục 2)
4 6 2 Độ tuổi của khách hàng
Sig của thống kê Levene = 0,257 (> 0,05) nên ở độ tin cậy 95% giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau” Và do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0,585> 0,05, như vậy với dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về lòng trung thành của khách hàng giữa các nhóm tuổi với nhau (dưới 20; từ 20 đến 30; từ 30 đến 50; trên 50 tuổi) (Chi tiết kết quả xem phụ lục 2)
4 6 3 Trình độ học vấn của khách hàng
Sig của thống kê Levene = 0,372 (> 0,05) nên ở độ tin cậy 95% giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau” Và do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0,632 > 0,05, như vậy với dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về lòng trung thành của khách
hàng giữa các nhóm tuổi với nhau (trung cấp; cao đẳng; đại học; khác) (Chi tiết kết quả xem phụ lục 2)
4 6 4 Thu nhập bình quân của khách hàng
Sig của thống kê Levene = 0,372 (> 0,05) nên ở độ tin cậy 95% giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau” Và do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng