Thang đo được đánh giá thông qua các phương pháp: đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.1 Phân tích Cronbach,sAlpha
Các biến quan sát được đặt tên theo tên tắt viết tắt nhân tố của nhóm biến quan sát, kết hợp với số thứ tự của biến quan sát của nhân tố đó trong thang đo. Kết quả Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo được trình bày ở Bảng 4.1
STC2 18.61 10.589 0.620 0.749 STC3 18.99 10.278 0.627 0.746 STC4 18.95 10.419 0.625 0.747 STC5 18.75 12.280 0.247 0.836 STC6 18.62 10.752 0.592 0.756 Cronbach’s Alpha = 0.796 > 0.6
Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất: STC5 = 0.247 không thỏa điều kiện *Sự tin cậy (STC) sau khi loại STC5
STC1 15.14 8.041 0.657 0.797 STC2 14.78 8.328 0.627 0.806 STC3 15.16 7.959 0.654 0.798 STC4 15.12 8.108 0.647 0.800 STC6 14.79 8.475 0.598 0.813 Cronbach’s Alpha = 0.836
Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất: 0.598 2. Sự hiệu quả (SHQ)
SHQ4 14.56 7.078 0.673 0.805
SHQ5 14.59 7.211 0.645 0.813
Cronbach’s Alpha = 0.844
Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 0.599 3. Sự bảo đảm (SBD) SBDl 15.25 7.260 0.654 0.774 SBD2 15.28 6.959 0.649 0.774 SBD3 14.94 7.145 0.606 0.787 SBD4 14.87 7.291 0.594 0.791 SBD5 14.88 7.587 0.563 0.799 Cronbach’s Alpha = 0.820
Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 0.563 4. Phương tiện hữu hình (PTHH)
PTHHl 14.41 7.268 0.554 0.752 PTHH2 14.47 6.983 0.611 0.733 PTHH3 14.45 7.251 0.529 0.761 PTHH4 14.39 6.979 0.604 0.735 PTHH5 14.22 7.967 0.538 0.759 Cronbach’s Alpha = 0.788
Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 0.529 5. Sự đồng cảm (SDC)
SDCl 15.00 8.209 0.605 0.797
SDC2 14.62 8.054 0.624 0.792
SDC3 14.56 8.288 0.579 0.804
6. Giá dịch vụ (GDV)
GDV1 7.85 2.320 0.619 0.686
GDV2 ^Z83 2.460 0.576 0.734
GDV3 7.85 2.486 0.638 0.668
Cronbach’s Alpha = 0.775
Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 0.576 II. BIẾN PHỤ THUỘC
Sự hài lòng (SHL)
SHL1 7.13 1.509 0.677 0.733
SHL2 7.12 1.544 0.650 0.760
SHL3 7.10 1.500 0.668 0.742
Cronbach’s Alpha = 0.814
Alpha thành phần “STC” cho thấy biến STC5 (Hóa đơn, chứng từ giao dịch qua dịch vụ Internet Banking cá nhân của VietinBank được cung cấp đầy đủ và chính xác) có hệ số tương quan biến tổng thấp hơn 0.3 (0.247) nên loại biến này ra khỏi thang đo. Thực hiện lại Cronbach’s Alpha sau khi loại biến STC5, kết quả
Cronbach’s Alpha tăng từ 0.796 lên 0.836 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, thấp nhất là 0.598 (STC6). Do đó, cả 5 biến quan sát còn lại của thành phần “STC” được chấp nhận và tiếp tục được dùng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự hiệu quả (SHQ): thực hiện kiểm định Hệ số tin cậy Cronbac’s Alpha của thành phần “SHQ” cho kết quả Cronbac’s Alpha 0.844 lớn hơn 0.6 và các hệ số tương quan tổng đều lớn hơn 0.3, thấp nhất là 0.599 (SHQ1).
Do đó, tất cả 5 biến quan sát của thành phần “SHQ” được chấp nhận trong phân tích EFA.
Thành phần Sự bảo đảm (SBD): kết quả kiểm định Hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha của thành phần “SBD” cho thấy các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, thấp nhất là 0.563 (SBD5), Cronbach’s Alpha là 0.820 (> 0.6) thỏa điều kiện. Do đó, cả 5 biến quan sát của thành phần “SBD” được chấp nhận trong phân tích EFA.
Thành phần Phương tiện hữu hình (PTHH): kết quả kiểm định Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần “PTHH” cho thấy kết quả Cronbach’s Alpha là 0.788 lớn hơn 0.6 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, thấp nhất là 0.529 (PTHH3). Do đó, tất cả 5 biến quan sát của thành phần “PTHH” được chấp nhận trong phân tích EFA.
Thành phần Sự đồng cảm (SDC): thực hiện kiểm định Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần “SDC” cho kết quả Cronbach’s Alpha 0.827 lớn hơn 0.6 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, thấp nhất là 0.579 (SDC3). Do đó, cả 5 biến quan sát của thành phần “SDC” được chấp nhận trong phân tích EFA.
Thành phần còn lại của thang đo biến độc lập để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Internet Banking của VietinBank là sự cạnh tranh về giá (GDV) có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (thấp nhất là GDV2 bằng 0.576) và trị số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 (0.755). Như vậy thang đo thành phần sự cạnh tranh về giá (GDV) thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy Cronbach’s Alpha. Do đó, tất cả các biến quan sát của thành phần này được chấp nhận và sử dụng trong bước phân tích nhân tố khám phá EFA.
Tương tự, thang đo biến phụ thuộc Sự hài lòng (SHL) được đo bằng 03 biến quan sát từ SHL1 đến SHL3. Cronbach’s Alpha của thang đo này đạt 0.814, lớn hơn
0.6 và các hệ số tương quan biến tổng đều cao hơn 0.3. Như vậy, 03 biến quan sát trên sẽ được giữ lại cho bước phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
(Số liệu chi tiết kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo được thể hiện chi tiết tại Phụ lục 2)
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1 Kết quả EFA đối với các nhân tố Biến độc lập
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm khi tiến hành phân tích nhân tố:
- Kiểm định giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể dựa vào hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa Barlett ≤ 0.05 (Hair và cộng sự, 2006).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5 , tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố ≤ 0.5 (Hair và cộng sự, 2006).
- Chọn các nhân tố có giá trị EigenValue ≥ 1 và phương sai trích được ≥ 50% (Anderson và Gerbing, 1988).
- Khác biệt về 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.
Thực hiện phân tích nhân tố EFA với các biến độc lập đạt tiêu chuẩn. Kết quả phân tích nhân tố khám phá như sau:
Kiểm định Bartlett’s cho (p_value) sig=0.000 < 0.05. Điều này đã bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể). Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau. Đồng thời hệ số KMO là 0.908 (0.5 < KMO < 1), chứng tỏ phân tích nhân tố cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp. Tổng phương sai trích đạt 61.793% > 50%, nhưng khi thực hiện phân tích
Component Matrix Component 1 SHL 1 0.861 SHL 2 0.856
nhân tố theo Principal Components với phép quay Varimax: biến quan sát SHQ3 tải lên 2 nhân tố (SHQ3 tải lên nhân tố số 1 và 4), khác biệt hệ số tải của biến quan sát SHQ3 giữa nhân tố 1 và nhân tố 4 nhỏ hơn 0.3, loại biến SHQ3 ra khỏi thang đo. Đồng thời, loại biến PTTH5 do biến này có hệ số tải nhỏ hơn 0.5.
Tiếp tục chạy EFA sau khi loại PTHH5 và SDC3, có 6 nhân tố được rút trích tại mức giá trị Eigenvalues là 1.287 (> 1) với tổng phương sai trích bằng 61.779% (>50%). Tổng phương sai trích cho biết 6 nhân tố này giải thích được 61.779% biến thiên của dữ liệu. Với phép quay Varimax cho thấy tất cả các nhân tố có hệ số
truyền tải lên nhân tố đạt yêu cầu (>0.5), đảm bảo mức ý nghĩa trong phân tích nhân tố. Hệ số KMO = 0.902 (0.5 < KMO < 1), mức ý nghĩa Sig.= 0.000 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
(Số liệu chi tiết kết quả phân tích EFA cho biến độc lập được thể hiện chi tiết tại Phụ lục 2)
4.2.2.2 Kết quả EFA đối với các nhân tố biến phụ thuộc
03 biến quan sát của thang đo “SHL” được phân tích theo phương pháp Principal Components với phép quay Varimax. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy: Giả thiết Ho là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể đã bị bác bỏ bởi kiểm định Bartlett’s (sig=0.000 < 0.05). Đồng thời hệ số KMO= 0.716 (0.5 < KMO < 1), chứng tỏ phân tích nhân tố cho việc nhóm các biến này lại với nhau là hoàn toàn phù hợp. Phân tích EFA trích được 1 nhân tố tại mức giá trị Eigenvalues là 2.187 (>1) và tổng phương sai trích được là 72.906% (> 50%); tức là khả năng sử dụng của 01 nhân tố này để giải thích cho 3 biến quan sát ban đầu là 72.906%.
quan sát (Alpha)
(%)
Biến độc lập
Sự tin cậy 5 0.836 61.779 Đạt yêu
cầu Sự hiệu quả 5 0.844 Sự đảm bảo 5 0.820 Phương tiện hữu hình 5 0.788 Sự đồng cảm 5 0.827 Chi phí 3 0.775 Biến phụ thuộc Sự hài lòng 3 0.814 72.906 Đạt yêu cầu
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) (Số liệu chi tiết kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc được thể hiện chi tiết tại Phụ lục 2)
Như vậy, các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy các thang đo khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.
H2 Sự hiệu quả có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Internet Banking của VietinBank H3 Sự bảo đảm có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Internet Banking của VietinBank H Phương tiện hữu hình có tác động cùng chiều đến sự hài lòng
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.2.3 Mô hình nghiên cứu sau khi đánh giá thang đo
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Cả 06 thành phần của Biến độc lập và 01 thành phần của Biến phụ thuộc đều được giữ nguyên như mô hình đề xuất ban
đầu:
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu sau khi đánh giá thang đo
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
H5
hàng cá nhân đối với dịch vụ Internet Banking của VietinBank
H6
Sự cạnh tranh về giá có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Internet Banking của VietinBank
SHL Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 350 350 350 350 350 350 350 **. Corre lation is signi
leant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Tổng hợp kết quả SPSS)
4.3 Trình bày kết quả kiểm định giả thuyết
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc, và giữa từng biến độc lập với nhau.
4.3.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Ma trận tương quan Bảng 4.5 cho thấy giữa các biến độc lập STC, SHQ, SBD, PTHH, SDC, GDV và biến phụ thuộc SHL đều có tương quan tuyến tính với nhau. Cụ thể, mối quan hệ giữa biến Sự tin cậy (STC) và Sự hài lòng của khách hàng (SHL) là r = 0.643 là mối tương quan thuận, có nghĩa là sự tin cậy càng cao thì sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ càng cao. Tương tự, tương quan thuận giữa Sự hiệu quả (SHQ) và Sự hài lòng của khách hàng (SHL) là r = 0.640,..., r = 0.429 chỉ ra mối quan hệ giữa chi phí và sự hài lòng là mối tương quan thuận, có nghĩa rằng sự cạnh tranh về giá càng cao thì sự hài lòng dịch vụ càng cao.
Các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05). Điều này chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy có tương quan giữa các biến độc lập, nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
12 429 SBD . 186 . 033 . 20 5.635 . 000 . 684 1.46 2 PTHH . 170 .029 . 20 5.756 .000 . 745 1.34 2 GDV . 072 . 028 . 09 2.633 . 009 . 781 1.28 0 STC . 260 . 031 . 30 8.333 . 000 . 676 1.48 0 SDC . 095 .031 . 11 3.079 .002 . 707 1.41 5 SHQ . 210 . 033 _________.2 47 6.422 . 000 . 628 1.59 3
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) (Số liệu chi tiết kết quả phân tích tương quan được thể hiện chi tiết tại Phụ lục 2)
4.3.2 Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa.
Vì vậy, để diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy bao gồm các giả định sau:
- Không có hiện hiện đa cộng tuyến
- Phương sai của phần dư không đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
4.3.2.1 Giả định mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Đa cộng tuyến sẽ gây khó khăn trong việc phân tích sự ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Vấn đề của hiện tượng này là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R square vẫn khá cao.
Ở phần phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau, ta thấy rằng giữa các biến phụ thuộc có quan hệ tương quan với các biến độc lập và cũng như giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau. Nếu mối tương quan khá chặt sẽ dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình. Vì vậy, chúng ta phải dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF). Chỉ khi VIF vượt quá 2, thì mô hình mới xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức không phải ước lượng phù hợp nhất). Từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng mô hình hồi quy.
Để biết được mô hình có bị hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta có thể dùng đồ thị Scatter Plot để giải thích. Qua biểu đồ 4.1 ta nhận thấy giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không theo hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.1 Đồ thị phân tán Scatter Plot
Scatterplot Dependent Variable: SHL
Regression standardized Predicted Value
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.3.2.3 Giả định phân phối chuẩn phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do sau: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, chúng ta thực hiện nhiều cách khác nhau để dò tìm vi phạm. Nghiên cứu thực hiện khảo sát phân phối chuẩn của phần dư bằng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ Q-Q plot.
Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư 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) nên không vi phạm giả thiết biến phụ thuộc có phân bố chuẩn theo mỗi giá trị biến