Độ tin cậy thống kê
Hệ số tin cậy Số thang đo
.885 5
Thang đo – Thống kê tổng
Trung bình thang do nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số tin cậy nếu loại biến
Máy ATM sử dụng dễ
dàng 13.11 11.879 .772 .849
Ít xảy ra tình trạng nuốt
thẻ, máy hư, hết tiền,... 12.86 11.484 .740 .857 Thời gian thực hiện giao
dịch tại máy ATM nhanh chóng
13.18 12.448 .712 .863
Dịch vụ thẻ ATM có tích hợp nhiều tính năng tiện ích khác
13.06 12.341 .697 .866
Thẻ ATM của ABBank có thể rút được hầu hết các ngân hàng khác
13.10 12.494 .698 .866
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu spss
Sau khi loại bỏ biến thang đo “Có đầy đủ các hoá đơn chứng từ, in sao kê đầy đủ chính xác” tiếp tục phân tích lại thì thấy tất cả 3 biến còn lại đều có hệ số Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,885 (bảng 4.13).
4.2.2 Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) nhân tố Phƣơng tiện hữu hình
Phân tích nhân tố Phương tiện hữu hình (PTHH), 4 biến thang đo thì cả 4 thang đo đều cho thấy Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total
Correlation) lớn hơn 0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,884 (bảng 4.16) nên thỏa điều kiện đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.14 : Kết quả phân tích độ tin cậy nhân phƣơng tiện hữu hình Độ tin cậy thống kê
Hệ số tin cậy Số thang đo
.884 4
Thang đo – Thống kê tổng
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số tin cậy nếu loại biến ATM rộng và được
trang bị điều hòa 9.62 7.801 .792 .833
Các thiết bị còn mới,
hiện đại, dễ sử dụng 9.55 7.981 .757 .848 Hệ thống ATM phân
phối rông rãi, dễ dàng được tìm thấy
9.50 8.387 .758 .848
Mẫu mã thẻ đa đạng 9.56 8.333 .687 .874
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu spss
4.2.3 Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) nhân tố Phục vụ và hỗ trợ của nhân viên
Phân tích nhân tố Phục vụ và hỗ trợ của nhân viên (PVHT), 5 biến thang đo thì cả 5 thang đo đều cho thấy Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item- Total Correlation) lớn hơn 0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,752 (bảng 4.15) nên thỏa điều kiện đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.15: Kết quả phân tích độ tin cậy nhân tố phục vụ và hỗ trợ của nhân viên
Độ tin cậy thống kê
Hệ số tin cậy Số thang đo
.752 5
Thang đo – Thống kê tổng
Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số tin cậy nếu loại biến
Nhân viên tích cực giải quyết kịp thời các phản ảnh của khách hàng qua đường dây nóng
13.54 7.931 .569 .688
Nhân viên làm việc với phong
cách chuyên nghiệp 13.47 8.285 .491 .717
Thái độ phục vụ của nhân viên ân
cần, niềm nở 13.69 7.879 .521 .707
Dịch vụ tiếp thị và chăm sóc
khách hàng tốt 13.54 8.368 .515 .709
Luôn dành thời gian đáp ứng nhu
cầu của khách hàng 13.56 8.484 .492 .717
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu spss
4.2.4 Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) nhân tố An toàn
Phân tích nhân tố An toàn (AT), 5 biến thang đo thì cả 5 thang đo đều cho thấy Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn
0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,696 (bảng 4.16) nên thỏa điều kiện đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.16: Kết quả phân tích độ tin cậy nhân tố an toàn Độ tin cậy thống kê Độ tin cậy thống kê
Hệ số tin cậy Số thang đo
.696 5
Thang đo – Thống kê tổng
Trung bình thang đo nếu
loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số tin cậy nếu loại bỏ biến Hệ thống các điểm ATM
của An Bình an toàn, bảo mật tuyệt đối
13.95 7.056 .396 .669
Có bãi đậu xe an toàn tại trụ
ATM 13.64 7.072 .473 .640
Luôn có bảo vệ túc trực tại
cây ATM của ABBank 14.04 6.091 .534 .608
Luôn bảo mật tuyệt đối
thông tin của khách hàng 14.02 6.512 .484 .631 Các trụ ATM của ABBank
đều có camera quan sát chống trộm
14.01 7.101 .375 .678
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu spss
4.2.5 Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) nhân tố Sự hài lòng
Phân tích nhân tố Sự hài lòng (SHL), 3 biến thang đo thì cả 3 thang đo đều cho thấy Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,693 (bảng 4.16) nên thỏa điều kiện đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.17: Kết quả phân tích độ tin cậy nhân tố sự hài lòng Độ tin cậy thống kê Độ tin cậy thống kê
Hệ số tin cậy Số thang đo
.693 3
Thang đo – Thống kê tổng
Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan
biến tổng Hệ số tin cậy nếu loại biến Anh/Chị sẽ tiếp tục sử dụng
dịch vụ thẻ ATM tại ABBank
6.82 1.143 .390 .735
Anh/Chị sẽ giới thiệu cho người thân, bạn bè sử dụng dịch vụ thẻ ATM của ngân hàng
6.82 .784 .739 .282
Anh(chị) sẽ dử dụng các thẻ
khác của ngân hàng 6.82 .936 .437 .704
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu spss
Tóm lại, qua phân tích độ tin cậy của dữ liệu, cho thấy 1 thang đo không phù hợp để tiếp tục đi phân tích cho những bước sau. Thang đo bị loại bỏ là “Có đầy đủ các hoá đơn chứng từ, in sao kê đầy đủ chính xác” của biến Tiện ích. Từ 23 thang đo sau khi phân tích tin cậy còn lại 22 thang đo được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố (EFA)
Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra về độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố (22 biến quan sát tác động đến sự hài lòng khi sử dụng ATM của ABBank). Quá trình này được gọi là phân tích nhân tố lần 1 với kết quả như sau:
Những biến quan sát của các yếu tố tác động đến sự hài lòng trải qua phân tích nhân tố lần cho kết quả KMO (0,724), Eigenvalue (1,005) > 1và tổng phương sai
Bảng 4.18: Kết quả phân tích EFA KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .724 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 908.081 df 171 Sig. .000 Nhân tố xoay Component 1 2 3 4 Cây ATM sử dụng dễ dàng .852
Ít xảy ra tình trạng nuốt thẻ, máy hư, hết tiền,... .830 Dịch vụ thẻ ATM có tích hợp nhiều tính năng tiện
ích khác .820
Thẻ ATM của ABBank có thể rút được hầu hết các
ngân hàng khác .813
Thời gian thực hiện giao dịch tại máy ATM nhanh
chóng .801
ATM rộng và được trang bị điều hòa .887 Hệ thống ATM phân phối rông rãi, dễ dàng được
tìm thấy .876
Các thiết bị còn mới, hiện đại, dễ sử dụng .860
Mẫu mã thẻ đa đạng .807
Nhân viên tích cực giải quyết kịp thời các phản
ảnh của khách hàng qua đường dây nóng .760
Thái độ phục vụ của nhân viên ân cần, niềm nở .708 Nhân viên làm việc với phong cách chuyên nghiệp .700 Dịch vụ tiếp thị và chăm sóc khách hàng tốt .683 Luôn dành thời gian đáp ứng nhu cầu của khách
hàng .682
Luôn có bảo vệ túc trực tại cây ATM của ABBank .746
Có bãi đậu xe an toàn tại trụ ATM .714
Luôn bảo mật tuyệt đối thông tin của khách hàng .693 Hệ thống các điểm ATM của An Bình an toàn, bảo
mật tuyệt đối .622
Các trụ ATM của ABBank đều có camera quan sát
chống trộm .561
4.4 Kiểm định sự tƣơng quan của các nhân tố
Giá trị sig của biến phụ thuộc Sự hài lòng (SHL_Y) nhỏ hơn 0.05 nghĩa là biến độc lập đó có tương quan với biến phụ thuộc và không có giá trị nào lớn hơn 0.05. Khi sig nhỏ hơn 0.05, chú ý tới hệ số tương quan Pearson r để đánh giá mức độ tương quan mạnh/yếu giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Giá trị sig của các biến độc lập với nhau thì càng lớn càng tốt. Nếu các giá trị sig này lớn hơn 0.05 nghĩa là giữa các biến độc lập này không có mối tương quan và nó càng khẳng định tính "độc lập" tốt giữa các biến độc lập.
Bảng 4.19: Kết quả kiểm đinh sự tƣơng quan Ma trận
Sự hài lòng Tiện ích Phương tiện hữu hình Phục vụ và hỗ trợ An toàn Sự hài lòng Pearson Correlation 1 .219 * .612** .187* .323** Sig. (2-tailed) .016 .000 .041 .000 N 120 120 120 120 120 Tiện ích Pearson Correlation .219 * 1 -.103 -.033 .064 Sig. (2-tailed) .016 .264 .723 .485 N 120 120 120 120 120 Phương tiện hữu hình Pearson Correlation .612 ** -.103 1 .093 .038 Sig. (2-tailed) .000 .264 .312 .678 N 120 120 120 120 120 Phục vụ và hỗ trợ Pearson Correlation .187 * -.033 .093 1 -.020 Sig. (2-tailed) .041 .723 .312 .829 N 120 120 120 120 120 An toàn Pearson Correlation .323 ** .064 .038 -.020 1 Sig. (2-tailed) .000 .485 .678 .829 N 120 120 120 120 120
Tóm lại sau khi phân tích sự tương qua giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thì tất cả các biến đều thỏa điều kiện để tiếp tục bước cuối cùng phân tích hồi quy.
4.5 Phân tích hồi quy và kiểm định mô hình 4.5.1 Phân tích hồi quy 4.5.1 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng và các biến độc lập Tiện ích, Phƣơng tiện hữu hình, Phục vụ và hỗ trợ, An toàn, đồng thời cũng xem xét tính đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bƣớc (Stepwise) với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là 0,1. Kết quả phân tích ở Bảng 4.17 được thể hiện như sau:
Bảng 4.20: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình tổng
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .744a .554 .539 .30887
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 13.636 4 3.409 35.734 .000a Residual 10.971 115 .095 Total 24.607 119 Hệ số Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant) .989 .248 3.988 .000 Tiện ích .143 .033 .269 4.287 .000 .984 1.016
Phương tiện hữu hình .300 .031 .615 9.772 .000 .979 1.021
Phục vụ và hỗ trợ .095 .041 .144 2.306 .023 .990 1.010
An toàn .195 .043 .285 4.564 .000 .993 1.007
4.5.2 Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy bội
Xem Bảng 4.20 cho thấy Hệ số xác định R Square đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Tuy nhiên, mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R Square (0,744) thể hiện. Trong tình huống này, R Square điều chỉnh (Adjuster R Square) (0,539) từ R Square được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R Square. So sánh 2 giá trị R Square và R Square điều chỉnh ở Bảng 4.20, chúng ta sẽ thấy R Square điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Như vậy, với R Square điều chỉnh cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát và biến phụ thuộc Sự hài lòng được giải thích bởi 4 biến độc lập.
4.5.3 Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào
Bảng 4.18 ta thấy rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R Square đầy đủ khác 0, giá trị sig.<0,0001 cho thấy giả thuyết của mô hình sử dụng là phù hợp.
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10 thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mô hình được chấp nhận.
Sau cùng, hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị d đạt được là 1,964 gần tiến đến 2 nên chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
4.5.4 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy
Ở phần trên tác giả đã kiểm định sự phù hợp giả thuyết của mô hình, phân này kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy. Giả sử rằng các hệ số hồi quy bằng 0 (giả thuyết H0). Kiểm đình này dùng hệ số t (t = Bi/Sbi) nếu ti khác 0 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Như vậy các hệ số hồi quy Bi khác 0. Qua bảng 4.18 dựa và cột t thì cho thấy tất cả các giá trị t tương ứng với từng hệ số hồi quy tương ứng đều khác 0. Điều này chức tỏ H0 bị bác bỏ. Như vậy, cho kết luận là các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc. Vậy cả 6 biến độc lập: Tiện ích, Phương tiện hữu hình, Phục vụ và hộ trợ, An toàn đều có mối quan hệ tương quan với sự hài lòng.
Tiếp tục ta kiểm định sự phù hợp các biến, Sig của các biến đều bằng 0 nhỏ hơn 0,05. Như vậy các biến trong phương trình hồi quy tin cậy và phù hợp.
Theo phân tích hồi quy cho thấy Hình ảnh thương hiệu có quan hệ tuyến tính với các nhân tố: Tiện ích (0,143), Phương tiện hữu hình (0,3); Phục vụ và hỗ trợ (0.095); An toàn (0,195).
Phương trình hồi quy: Y = 0,989 + 0,143X1 + 0,3X2 + 0,095X3 + 0,195X4
Phương trình hồi quy cũng cho thấy sự tác động mạnh yếu của từng nhân tố đến Sự hài lòng khi dung thẻ ATM của ABBank. Theo thứ tự tác động từ cao đến thấp thì đầu tiên là nhân tố Phương tiện hữu hình tác động mạnh nhất với hệ số hồi quy là 0,3 vượt trội An toàn tác động mạnh thứ 2 đến sự hài lòng với hệ số hồi quy là 0,195; tác động mạnh thứ ba là nhân tố Tiện ích với hệ số hồi quy là 0,143 và cuối cùng tác động ít nhất đến sự hài lòng là nhân tố phục vụ và hỗ trợ với hệ số hồi quy là 0,095.
Kết quả cho thấy 4 nhân tố có Hệ số Beta chuẩn hóa > 0 nên có tác động thuận chiều với Hình ảnh thương hiệu khẳng định các giả thuyết H0, H1, H2, H3, H4 nêu ra trong mô hình nghiên cứu được kiểm định phù hợp và được chấp nhận. Như vậy, ABBank phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao Sự hài
lòng, nhất là hai nhân tố An toàn và Tiện ích
4.6 Kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính đối với sự hài lòng
Giới tính
Ta thấy sig Levene's Test (0,102) lớn hơn 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau. Giá trị sig T-Test > 0.05 chúng ta kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những đáp viên có giới tính khác nhau.
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định T-test về giới tính
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Differe nce Std. Error Differenc e 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper SHL_Y Equal variances assumed 2.717 .102 .874 118 .384 .07267 .08315 -.09199 .23734