Tiêu chí
Trình độ học vấn
(Nguồn: Kết qu xử lý SSS22)
Từ kết quả điều tra cho thấy trong số 350 mẫu thì có 55 người tương đương với 15,7% có trình độ học vấn ở mức THPT, 22,9% trong số họ có học vấn là Trung cấp, 26,9% (tương đương 94 người) có trình độ Đại học trở lên và chiếm tỉ lệ cao nhất là nhóm người có trình độ học vấn Cao đẳng với 121 người (tương đương 34,6%). Vì địa bàn tỉnh Đồng Nai tập trung nhiều cụm Khu công nghiệp và lượng dân nhập cư từ các địa bàn tỉnh khác đến lập nghiệp đông nên trình độ học vấn từ trung học phổ thông, trung cấp và Cao đẳng khá cao, điều này đòi hỏi cách thức tiếp cận với nhóm đối tượng khách hàng phải phù hợp.
Bảng 4.15 Mẫu điều tra theo thời gian đã giao dịch với ngân hàng BIDV
Tiêu chí
Thời gian đã giao dịch với Ngân
hàng BIDV
Dựa vào bảng 4.15 cho ta thấy chiếm tỉ lệ cao nhất là nhóm khách hàng có thời gian đã giao dịch với ngân hàng BIDV trong khoảng thời gian từ 1 đến 05 năm với 43,7% (tương đương 153 người). Nhóm đứng thứ 2 là nhóm khách hàng có thời gian giao dịch với ngân hàng BIDV dưới 1 năm, chiếm tỉ lệ 34,3% (tương đương 120 người), và nhóm khách hàng trên 5 năm là 22%. Điều đó cho thấy số lượng khách hàng mới đến giao dịch tại Chi nhánh Ngân hàng BIDV cũng tương đối cao.
4.3 Kiểm ịnh ộ tin cậ Cronbach’s A pha
4.3.1 Kiểm ịnh ộ tin cậ Cronbach’s A pha cho thang o các bi n ộc lập.
Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho các thang đo để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ KH cá nhân và thang đo biến phụ thuộc “Chất lượng dịch vụ” được trình bày trong Bảng 4.16, Bảng 4.17 và phụ lục 6. Điều kiện được trình bày trong Mục 3.5.1 đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để xem xét sự phù hợp của biến quan sát trong cùng một thang đo đồng thời thỏa mãn 2 tiêu chí: hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Hair và cộng sự, 2007) và hệ số tương quan biến – tổng thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,3 (Nunnally và Bernstein, 1994). Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho chúng ta thấy các thang đo để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ khách hàng bảng sau:
55
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo cho các biến độc lập
STT 1 2 3 4 5
Từ kết quả kiểm định thang đo để đo lường yếu tố Nhân viên (NV) cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,874 > 0,7 và các biến quan sát NV1, NV2, NV3, NV4, NV5 và NV6 có hệ số tương quan với biến tổng là 0,617; 0,684; 0,589; 0,563; 0,822; 0,804 đều lớn hơn 0,3. Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát NV1, NV2, NV3, NV4, NV5 và NV6 lần lượt là 0,863; 0,852; 0,867; 0,874; 0,828; 0,830 đều nhỏ hơn 0,874 điều này có thể kết luận các biến quan sát đạt yêu cầu để đo lường cho yếu tố Nhân viên.
Từ kết quả kiểm định thang đo đo lường yếu tố Tiện ích (TI) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,880 > 0,7 điều này có thể kết luận yếu tố Tiện ích đạt độ tin cậy thang đo. Trong đó, các biến quan sát TI1, TI2, TI3, TI4, TI5 có hệ số tương quan với biến tổng lần lượt là 0,705; 0,641; 0,721; 0,769; 0,740 đều lớn hơn 0,3. Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát TI1, TI2, TI3, TI4, TI5 lần lượt là 0,858; 0,870; 0,853; 0,841; 0,848 đều nhỏ hơn 0,880 điều này có thể kết luận các biến quan sát đạt yêu cầu để đo lường yếu tố Tiện ích.
Từ kết quả kiểm định thang đo đo lường yếu tố Tín nhiệm (TN) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,913 > 0,7 điều này có thể kết luận yếu tố Sự tín nhiệm đạt độ tin cậy thang đo. Trong đó, các biến quan sát TN1, TN2, TN3, TN4 có hệ số tương quan với biến tổng lần lượt là 0,733; 0,742; 0,855; 0,888 đều lớn hơn 0,3. Đồng
56
0,869; 0,856 đều nhỏ hơn 0,913 điều này có thể kết luận các biến quan sát đại diện cho thang đo Tín nhiệm đạt yêu cầu để đo lường yếu tố Tín nhiệm (TN).
Kết quả kiểm định thang đo đo lường yếu tố Thông tin (TT) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,845 > 0,7 điều này có thể kết luận yếu tố Thông tin đạt độ tin cậy thang đo. Trong đó, các biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4 có hệ số tương quan với biến tổng lần lượt là 0,810; 0,650; 0,622; 0,650 đều lớn hơn 0,3. Đồng thời, hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted cho thấy nếu loại biến của các biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4 thì hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,746; 0,816; 0,828; 0,817 đều nhỏ hơn 0,845 điều này có thể kết luận các biến quan sát đạt yêu cầu để đo lường yếu tố Thông tin (TT).
Kết quả kiểm định thang đo yếu tố Dịch vụ quầy (DV) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,836 > 0,7 điều này có thể kết luận yếu tố Dịch vụ quầy đạt độ tin cậy thang đo. Trong đó, các biến quan sát DV1, DV2, DV3, DV4 có hệ số tương quan với biến tổng lần lượt là 0,613; 0,684; 0,688; 0,692 đều lớn hơn 0,3. Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát DV1, DV2, DV3, DV4 lần lượt là 0,817; 0,784; 0,783; 0,780 đều nhỏ hơn 0,836 điều này có thể kết luận các biến quan sát đạt yêu cầu để đo lường yếu tố Dịch vụ quầy (DV).
4.3.2 Kiểm ịnh ộ tin cậ Cronbach’s A pha cho thang o bi n phụ thuộc
Bảng 4.17 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Chất lượng dịch vụ
Biến quan sát
CLDV1
CLDV2 7,08 4,867 0,671 0,780
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Chất lượng dịch vụ= 0,829
(Nguồn: Kết qu tổng hợp từ phần mềm SPSS 22.0)
Từ kết quả kiểm định thang đo đo lường yếu tố Chất lượng dịch vụ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,829 > 0,7 điều này có thể kết luận yếu tố Chất lượng dịch vụ đạt độ tin cậy thang đo. Trong đó, các biến quan sát CLDV1, CLDV2, CLDV3 có hệ số tương quan với biến tổng lần lượt là 0,673; 0,671; 0,717 đều lớn hơn 0,3. Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát CLDV1, CLDV2, CLDV3 lần lượt là 0,777; 0,780; 0,734 đều nhỏ hơn 0,829 điều này có thể kết luận các biến quan sát đạt yêu cầu để đo lường yếu tố Chất lượng dịch vụ (CLDV).
4.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) c a bi n ộc ập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA thể hiện ở Bảng 4.18 và phụ lục 7.2 cho 23 biến độc lập đều thỏa mãn các điều kiện: hệ số KMO, hệ số kiểm định Bartlett, tổng phương sai trích và trị số Eigenvalue. Trong đó, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olken) = 0,833 < 1, chứng tỏ việc phân tích nhân tố là phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Cùng với đó là hệ số kiểm địch Bartlett’s (sig.= 0,000 < 0,05) nên kiểm định có ý nghĩa thống kê, hay nói cách khác, các biến quan sát tương quan với nhau trong nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Có 5 nhân tố được trích từ phân tích EFA với: Eigenvalue là 1,655 rút trích được 5 nhân tố và không phát hiện nhân tố mới so với mô hình mà tác giả đề xuất ban đầu, theo kết quả phương sai trích là 69,202%, phương sai trích đạt yêu cầu. Như vậy, sau khi phân tích EFA cho các biến độc lập thì các biến quan sát này đều đã đảm bảo được tiêu chuẩn phân tích EFA (tức là đạt yêu cầu để đưa vào nghiên cứu), và không có biến nào bị loại ở giai đoạn này.
58
Bảng 4.18 Kết quả ma trận xoay phân tích nhân tố khám phá EFA của các biến độc lập
Rotated Component Matrixa
NV5 NV6 NV2 NV3 NV1 NV4 TI4 TI3 TI5 TI1 TI2 TN4 TN3 TN1 TN2 TT1 TT3 TT2 TT4 DV3 DV2 DV4 DV1
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
59
Giá trị kiểm định Bartlett (Bartlett sig.) = 0,000 Tổng phương sai trích (%) = 69,202
(Nguồn: Kết qu tổng hợp từ phần mềm SPSS 22.0) Kết quả ma trận xoay cho ra các biến độc lập, các biến hội tụ với nhau theo đúng nhóm nhân tố đã đề xuất, không bị xáo trộn theo thứ tự nên các thang đo đề xuất ban đầu được giữ nguyên. Với nhóm nhân tố Nhân viên được rút trích đầu tiên và nhóm nhân tố Dịch vụ quầy được rút trích cuối cùng, và trong cùng một nhóm nhân tố thì hệ số tải vẫn có sự khác biệt và tất cả các biến độc lập đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, điều đó chứng tỏ các biến đáng tin cậy và có ý nghĩa thống kê.
Với 23 biến quan sát độc lập sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha, tác giả thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và thu được 23 biến quan sát gom thành 5 nhân tố:
Nhóm nhân tố thứ nhất “Nhân viên” gồm các biến NV1, NV2, NV3, NV4, NV5, NV6 thuộc thang đo Nhân viên.
Nhóm nhân tố thứ hai “Tiện ích” gồm các biến TI1, TI2, TI3, TI4, TI5 thuộc thang đo Tiện ích.
Nhóm nhân tố thứ ba “Tín nhiệm” gồm các biến TN1, TN2, TN3, TN4 thuộc thang đo Tín nhiệm.
Nhóm nhân tố thứ tư “Thông tin” gồm các biến TT1, TT2, TT3, TT4 thuộc thang đo Thông tin.
Nhóm nhân tố thứ năm “Dịch vụ quầy” gồm các biến DV1, DV2, DV3, DV4 thuộc thang đo Dịch vụ quầy.
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho bi n phụ thuộc
Bảng 4.19 K t quả phân tích nhân tố khám phá EFA bi n phụ thuộc c a mô hình nghiên cứu ề xuất
Chất lượng dịch vụ
Hệ số KMO =0,719
Giá trị kiểm định Bartlett (Bartlett sig.) = 0,000 Tổng phương sai trích (%) = 74,568
(Nguồn T c gi tự tổng hợp từ kết qu trên phần mềm SPSS22.0) Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc “Chất lượng dịch vụ” ra kết quả hệ số 0,5 < KMO = 0,719 < 1 và hệ số Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05: đạt yêu cầu. Tổng phương sai trích là 74,568% > 50% có nghĩa nhân tố Chất lượng dịch vụ được đề cập giải thích 74,568% biến thiên của dữ liệu. Nhân tố Chất lượng dịch vụ hội tụ từ phân tích nhân tố khám phá EFA bởi 3 biến độc lập CLDV1, CLDV2, CLDV3 nên không thể thực hiện phép xoay ma trận. Trong đó, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát nằm trong khoảng 0,854 (CLDV2) đến 0,881
(CLDV3) các hệ số này đều lớn hơn 0,5. Bên cạnh đó Phụ lục 8.3 cho thấy hệ số
eigenvalue = 2.237 là phù hợp. Vậy tác giả kết luận các biến quan sát này đáng tin cậy và đủ tiêu chuẩn để đo lường các biến quan sát của biến phụ thuộc. Như vậy, nhóm nhân tố “Chất lượng dịch vụ” gồm các biến CLDV1,CLDV2,CLDV3 thuộc thang đo Chất lượng dịch vụ.
4.5 Phân tích hồi qu tu n tính bội 4.5.1 Phân tích tƣơng quan Pearson
Bước đầu tiên trong phân tích tương quan Pearson là tính các trung bình của các nhân tố làm đại diện bằng lệnh Transform/Compute Variable/Mean với đại diện trung bình các nhân tố được đặt tên như sau:
61
Bảng 4.20 Đặt tên biến đại diện trung bình các nhân tố
STT 1 2 3 4 5 6 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Để đảm bảo yêu cầu các biến được sử dụng trong mô hình hồi quy tuyến tính không có sự tương quan với nhau, tác giả sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson để đánh giá mức độ tương quan độc lập giữa các biến được sử dụng trong mô hình nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập để tránh hiện tượng đa cộng tuyến khi các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau.
Bảng 4.21 Bảng ma trận tương quan Pearson các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Correlations CLD Pearson V Correlation Sig. (2- tailed) N
62 Sig. (2- tailed) N TI Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N TN Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N DV Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N TT Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2- tailed).
trong khoảng từ 0,343 đến 0,594 (đều >0,3), và giá trị Sig.=0,000<0,05 nên các hệ số Pearson trong mô hình có ý nghĩa thống kê. Vậy các cặp biến độc lập là NV, TI, TN, TT, DV với biến phụ thuộc (CLDV) trong mô hình có tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau. Bên cạnh đó, hệ số tương quan của các nhân tố độc lập với biến
63
phụ thuộc đều mang dấu dương, từ đó có thể thấy các biến độc lập Xi có tương quan tuyến tính cùng chiều với biến phụ thuộc CLDV, trong đó biến NV có mối tương quan mạnh nhất với hệ số Pearson là 594 và biến TN có mối tương quan tuyến tính yếu nhất với hệ số Pearson =0,343. Vậy các biến độc lập đều đủ điều kiện đưa vào mô hình hồi quy tuyến tính để giải thích cho biến phụ thuộc. Mô hình nghiên cứu Nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ được biểu diễn dưới dạng:
CLDV = β1.NV + β2.TI + β3.TN + β4.TT + β5.DV + ε Trong đó:
- CLDV là biến phụ thuộc (Y),
- NV, TI, TN, TT, DV là các biến độc lập;
- βi (i = 1, 2, 3, 4, 5,): hệ số hồi quy của các biến độc lập với ý nghĩa trong
điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc sẽ thay đổi βi đơn vị.
- ε: sai số ngẫu nhiên, thể hiện các yếu tố khác chưa đưa vào mô hình
4.5.2 Phân tích k t quả hồi qu
4.5.2.1 Kiể định ý nghĩa của c c hệ số hồi quy
Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) ta có thể đánh giá được mức độ, thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, ta đặt giả thuyết:
H0: βi = 0 với βi (i = 1, 2, 3, 4, 5,) H1: βi ≠ 0
Để xem xét giả thuyết này, tác giả xét đến mức ý nghĩa Sig. của thống kê Student của từng hệ số βi, nếu Sig.i < 0,05 (i = 1,…,5), mức ý nghĩa thông thường trong các nghiên cứu kinh tế, thì bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 4.22 K t quả phân tích hồi quy tuy n tính bội Biến độc lập Hệ số chặn NV TI TN TT DV
Từ kết quả hồi quy tuyến tính được trình bày ở Bảng 4.22 và Phụ lục 10.4 cho
thấy các giá trị Sig. thể hiện độ tin cậy khá cao, đều < 0,05 (lớn nhất là 0,002). Mặt khác, kết quả phân tích cho thấy hệ số VIF của các hệ số Beta đều có giá trị nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1,336) và hệ số Tolerance đều có giá trị > 0,5 (nhỏ nhất là 0,749). Từ đó ta có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng –Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Đồng thời, mức ý nghĩa kiểm định 2 phía giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều thỏa mãn điều kiện (Sig. 2-tailed = 0,000 < 0,05).
Vậy ta bác bỏ giả thuyết H0 với ý nghĩa các biến độc lập NV, TI, TN, TT, DV đều giải thích được biến phụ thuộc CLDV.
4.5.2.2 Đ nh gi độ phù hợp của
Bảng 4.23 Tóm tắt mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ
R
(Nguồn: Tổng hợp phân tích trên S SS 22.0)
Bảng 4.23 ta thấy R2 = 0,591, R2 hiệu chỉnh = 0,585 để đánh giá độ phù hợp
của mô hình hồi quy tuyến tính bội ta dùng hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,585 với mức ý
nghĩa là 58,5% biến thiên của biến phụ thuộc “CLDV” được giải thích bởi 5 nhân tố độc lập bao gồm: NV, TI, TN, TT và DV. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 58,5%, hay nói cách khác các biến độc lập giải thích được 58,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc “CLDV”.
Bảng 4.24 Kiểm định F tính phù hợp của mô hình hồi quy (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình Hồi quy Phần dư Tổng
Từ bảng 4.24 ở trên và phụ lục 10.3 ta thấy, kiểm định giả thuyết về độ phù
hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F = 99,554 với Sig.=0,000 < 0,05. Chứng tỏ R2