CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Phân tích sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trên địa bàn
3.3.2 Đánh giá thang đo
3.3.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach‟s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát trong thang đo. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tƣơng quan giữa bản thân các biến và tƣơng quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi ngƣời trả lời.
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Theo đó, những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo.
Bảng 3.4: Các biến đặc trƣng và thang đo chất lƣợng tốt
STT Thang đo Biến đặc trƣng Cronbach
Alpha của thang đo 1 TC TC1,TC2,TC3,TC4,TC5 0.927 2 CT CT1,CT2,CT3,CT4,CT5 0.873 3 HH HH1,HH2,HH3,HH4,HH5 0.956 4 ĐƢ ĐƢ1,ĐƢ2,ĐƢ3,ĐƢ4,ĐƢ5,ĐƢ6,ĐƢ7 0.959 5 PV PV1,PV2,PV3,PV4 0.928 6 HL HL1,HL2,HL3 0.977 (Nguồn: Phụ luc 5)
Theo kết quả kiểm định Cronbach‟s Alpha (Reliability Analysis – Scale) (xem thêm Phụ lục 3), trị số Cronbach Alpha tổng thể của các thang đo TC,CT,HH,ĐƢ,PV,HL đều lớn hơn 0.6. Nhƣ vậy, các mục hỏi trong thang đo có mức độ tƣơng quan chặt chẽ và thang đo xây dựng đảm bảo chất lƣợng tốt. Các biến này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
3.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Các thang đo đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm thang đo TC,CT,HH,ĐƢ,PV,HL. Với 286 mẫu quan sát, các đối tƣợng đƣợc hỏi là các khách hàng đã sử dụng nhiều dịch vụ của các ngân hàng khác nhau đƣa ra đánh giá trên thang đo 5 điểm của Likert về thang đo trong mô hình đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng trên địa bàn tỉnh Bắc Ninh .
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đƣợc cho là phù hợp khi đáp ứng đủ các điều kiện sau:
+ Hệ số tải nhân tố Factor Loading >0.5; + Trị số KMO trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1;
+ Kiểm định Bartlett‟s Test có ý nghĩa thống kê Sig. <0.05; + Phƣơng sai trích (cumulative % of variance) > 50%
Các phép kiểm định cho EFA từ kết quả khảo sát:
Kiểm định tính thích hợp của EFA bằng phƣơng pháp kiểm định KMO (Kaiser Meyer Olkin)
Sau khi sử dụng phƣơng pháp kiểm định KMO đối với bảng các nhân tố dự kiến cho kết quả trên bảng 3.5
Qua bảng KMO and Bartltt‟s Test ta thấy chỉ tiêu KMO = 0.843 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1. Do vậy, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho bảng dữ liệu tổng thể.
Bảng 3.5: Kiểm định KMO và Bartlett KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .843 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 19033.359
df 378
Kiểm định Barlett‟s Test xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến số bằng 0. Cũng từ bảng 3.5 ta thấy Sig. =0.000<0.05. Do vậy, kiểm định Barlett‟s Test có ý nghĩa thống kê và các biến có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố đƣợc thể hiện qua bảng 3.6 nhƣ sau:
Bảng 3.6: Tổng phƣơng sai đƣợc giải thích
Co mp on ent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varianc e Cumulative % Total % of Varianc e Cumulat ive % Total % of Variance Cumulat ive % 1 9.593 34.260 34.260 9.593 34.260 34.260 6.142 21.936 21.936 2 5.743 20.512 54.772 5.743 20.512 54.772 5.638 20.136 42.072 3 5.371 19.183 73.955 5.371 19.183 73.955 5.452 19.471 61.543 4 2.364 8.441 82.396 2.364 8.441 82.396 4.483 16.011 77.554 5 1.692 6.045 88.441 1.692 6.045 88.441 3.048 10.886 88.441 6 .567 2.026 90.466 7 .447 1.595 92.062 8 .329 1.174 93.236 9 .302 1.080 94.316 10 .241 .861 95.176 11 .204 .729 95.906 12 .183 .653 96.559 13 .172 .614 97.173 14 .143 .510 97.683 15 .136 .484 98.167 16 .114 .406 98.573 17 .077 .274 98.846 18 .062 .221 99.067 19 .049 .175 99.242 20 .042 .150 99.392 21 .039 .139 99.531 22 .029 .122 99.653 23 .026 .109 99.762 24 .022 .088 99.850 25 .012 .079 99.929 26 .009 .071 100.000
Từ bảng 3.6, ta căn cứ vào chỉ tiêu Cumulative cho biết trị số phƣơng sai trích là 88.441% , điều này có ý nghĩa là 88,441 % nhân tố đƣợc giải thích bởi 5 biến quan sát. Từ các phân tích trên, có thể kết luận rằng phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp với dữ liệu tổng thể.
Chỉ tiêu Eigenvalues thấy 5 nhân tố có Total >1.Nhƣ vậy, ta đã xác định đƣợc 5 nhân tố đƣa vào phân tích EFA.
Kết quả của mô hình EFA
Kết quả của mô hình EFA đƣợc thể hiện trên bảng 3.7 nhƣ sau:
Bảng 3.7: Ma trận nhân tố xoay Component 1 2 3 4 5 HH1 .925 HH2 .895 HH5 .883 HH3 .880 HH4 .849 PV1 .979 PV3 .968 PV4 .966 PV2 .964 TC1 .968 TC4 .955 TC5 .952 TC2 .947 TC3 .939 CT5 .903 CT2 .891 CT4 .888 CT1 .881 CT3 .874 ĐƢ7 .922 ĐƢ6 .919 ĐƢ5 .915 ĐƢ4 .910 ĐƢ3 .909 ĐƢ2 .710 ĐƢ1
Kết quả phân tích EFA, cho thấy 26 biến quan sát đƣa vào phân tích EFA đƣợc nhóm lại thành 5 nhân tố với 26 biến quan sát.
Từ bảng 3.6 cho thấy các biến đặc trƣng đều có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.5. Nhƣ vậy, có 5 nhân tố đại diện cho các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng. Bao gồm các nhân tố sau:
Nhân tố 1 (Component 1) bao gồm các biến: HH1,HH2,HH3,HH4,HH5. Ta đặt tên cho nhân tố này là PTHH ( Cơ sở vật chất của ngân hàng)
Nhân tố 2 (Component 2) bao gồm các biến: PV1,PV2,PV3,PV4. Ta đặt tên nhân tố này là NLPV (Năng lực phục vụ của ngân hàng)
Nhân tố 3 (Component 3) bao gồm các biến: TC1,TC2,TC3,TC4,TC5. Ta đặt tên nhân tố này là ĐTC ( Độ tin cậy của khách hàng với ngân hàng)
Nhân tố 4 (Component 4) bao gồm các biến: CT1,CT2,CT3,CT4,CT5. Ta đặt tên nhân tố này là SCT (Sự cảm thông đến khách hàng)
Nhân tố 5 (Component 5) bao gồm các biến: ĐƢ1,ĐƢ 2,ĐƢ 3,ĐƢ 4,ĐƢ 5,ĐƢ 6, ĐƢ 7. Ta đặt tên nhân tố này là SĐƢ ( Sự đáp ứng của ngân hàng)
- Phân tích các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
Thang đo sự thỏa mãn của khách hàng gồm 3 biến quan sát HL1, HL2,HL3. Các biến này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố để kiểm tra mức độ hội tụ.
Kiểm định KMO đạt đƣợc giá trị là 0,778 với sig = 0, đáng tin cậy, tổng phƣơng sai dùng để giải thích nhân tố >50%, hệ số tải của từng nhân tố > 0.5, thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố (Xem thêm phụ lục 5)
Bảng 3.8 : Kết quả phân tích nhân tố của thang đo sự thỏa mãn của khách hàng
Biến quan sát Nhân tố
HL1 Anh/chị hài lòng với chất lƣợng dịch vụ ngân hàng trên địa bàn tỉnh Bắc Ninh
.825
HL2 Trong thời gian tới, anh/chị vẫn sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ của ngân hàng này
.822
HL3 Anh/chị sẽ giới thiệu dịch vụ ngân hàng mình sử dụng cho ngƣời khác
3.3.2.3 Phân tích hồi quy bội
Phần này đƣợc tiến hành nhằm phân tích xây dựng mô hình, xác định mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với các nhân tố, khẳng định tầm quan trọng của từng nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với các dịch vụ ngân hàng.
Mô hình hồi quy tổng quát đƣợc điều chỉnh sau khi phân tích EFA : HL=f (PTHH,NLPV,ĐTC,SCT,SĐƢ)
Nhân tố HL đƣợc định lƣợng bằng cách tính điểm trung bình của 5 biến quan sát thuộc nhân tố này. Các nhân tố PTHH, NLPV, ĐTC, SCT, SĐƢ cũng đƣợc định lƣợng bằng tính điểm trung bình của các biến quan sát nằm trong nhân tố đó.
Sử dụng phần mềm SPSS 22 – Regression Anlysis có đƣợc kết quả thể hiện trên bảng 3.9, 3.10.
Bảng 3.9: Tóm tắt mô hình Tóm tắt mô hình
Mô
hình R R 2 R2 điều chỉnh
Độ sai tiêu chuẩn ƣớc lƣợng Hệ số Durbin – Watson 1 .881a .799 .772 .223227664744436 1.350 a. Dự đoán (Hằng số) F-PTHH, F-NLPV, F-ĐTC, F-SCT, F-SĐƢ b. Biến phụ thuộc: F-HL (Nguồn: Phụ luc 5)
Nhìn vào bảng 3.9 mô hình có R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) là 0.799. Điều này có nghĩa là 79,9% thay đổi của sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng đƣợc giải thích bởi các biến PTHH, NLPV, ĐTC, SCT, SĐƢ.
Bảng 3.10: Hệ số hồi quy Hệ số Mô hình Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy đã
chuẩn hóa Giá trị
Mức ý nghĩa
Chuẩn đoán đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Toleran ce VIF 1 (Consta nt) .120 .319 .375 .708 PTHH .347 .055 .402 4.328 .000 .982 1.018 NLPV .423 .037 .560 4.774 .000 .712 1.405 ĐTC .255 .034 .289 3.909 .000 .752 1.331 SCT .144 .045 .189 3.013 .003 .861 1.161 SĐƢ .159 .051 .210 3.151 .002 .980 1.020 a. Biến phụ thuộc: F-HL (Phụ lục 6)
Các biến độc lập trong mô hình đƣợc chấp nhận (khi giá trị VIF vƣợt quá 10 là dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến). Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định F xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Trong trƣờng hợp này, giá trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2
của mô hình đầy đủ, giá trị Sig rất nhỏ cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội sử dụng phù hợp với tập dữ liệu. Bên cạnh đó, kết quả Collinearity Statistics chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.018 đến 1.405, thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mô hình đƣợc chấp nhận (khi giá trị VIF vƣợt quá 10 là dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến).
Mặt khác, hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tƣơng quan chuỗi bậc nhất, có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4: nếu các phần sai số không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2; nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tƣơng quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tƣơng quan nghịch) cho thấy phù hợp khi sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội vì giá trị hệ số lớn hơn 1 và nhỏ hơn 2 (1.350, Phụ lục 7)và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Từ kết quả phân tích hệ số hồi quy trên bảng 3.10 ta thu đƣợc mô hình hồi quy sau: HL=0,347PTHH+0,423NLPV+0,255ĐTC+0,144SCT+0,159SĐƢ + 0,120 Có 5 biến đảm bảo có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 95% (Significance <0,05). Các biến độc lập không có tƣơng quan với nhau.
Hệ số hồi quy đƣợc chuẩn hóa cho biết tầm quan trọng của các biến độc lập trong mô hình. Nhân tố nào có beta chuẩn hóa cao nhất thì sẽ ảnh hƣởng nhiều nhất đến biến phụ thuộc. Nhƣ vậy, biến năng lực phục vụ của Ngân hàng – NLPV là quan trọng nhất, và biến sự cảm thông của khách hàng có tầm ảnh hƣởng ít đáng kể nhất. Các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể đƣợc chuyển đổi về dạng phần trăm đƣợc thể hiện trên bảng 3.11 nhƣ sau:
Bảng 3.11: Vị trí quan trọng của các yếu tố
Biến độc lập Giá trị tuyệt đối Tỷ trọng
PTHH 0.347 26.13% NLPV 0.423 31.85% ĐTC 0.255 19.20% SCT 0.144 10.84% SĐƢ 0.159 11.97% Tổng số 1.328 100% (Phụ lục 3)
3.3.2.4 Phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance)
Ở những phần trƣớc, nghiên cứu đã kiểm định các nhân tố tác động cũng nhƣ đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng. Trong phần này, phân tích phƣơng sai (ANOVA) sẽ đƣợc tiến hành nhằm xem xét mối quan hệ giữa thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng có tác động nhƣ thế nào đối với đánh giá sự hài lòng của khách hàng:
• Giả thuyết 1: Không có sự khác biệt khi đánh giá sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy: Bác bỏ giải thuyết 1:
Kết quả của kiểm định Levene (Test of Homogeneity of Variances) cho thấy Sig. = 0.114 (>0.5) nên có thế chấp nhận giả thuyết cho rằng phƣơng sai của sự hài lòng của khách hàng là bằng nhau giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau ở độ tin cậy 95%.
Bảng 3.12: Phân tích ANOVA (Giả thuyết 1) Test of Homogeneity of Variances
F-HL
Levene Statistic df1 df2 Sig.
10.053 4 286 .114
ANOVA
F-HL
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 10.064 4 3.355 7.155 .000 Within Groups 165.568 282 .454
Total 175.632 286
(Phụ lục 6)
Lúc này, kết quả ở bảng ANOVA sẽ đƣợc sử dụng: Sig. = 0.000 (< 0.05) và F tƣơng ứng là 7.155. Do vậy, kết luận rằng bác bỏ giả thuyết 1 ở độ tin cậy 95%, có nghĩa là có sự khác biệt về đánh giá sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thời gian
sử dụng dịch vụ ngân hàng. Hay có thể nói cách khác là Thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng khác nhau có ảnh hưởng đến đo lường sự hài lòng của khách hàng.
Hình 3.5: Tác động giữa thời gian sử dụng dịch vụ với đánh giá sự hài lòng của khách hàng
(Phụ lục 3)
Với thang đo từ 1 – 5 điểm, tƣơng ứng với: (1) Hoàn toàn không hài lòng; (2) Không hài lòng; (3) Bình thƣờng; (4) Hài lòng; (5) Hoàn toàn hài lòng. Biểu đồ thể hiện sự tƣơng quan giữa thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng với đánh giá sự hài lòng cho thấy khách hàng giao dịch dƣới 1 năm hài lòng với chất lƣợng dịch vụ, trong khi khách hàng giao dịch từ 1 – 3 năm có mức độ hài lòng thấp hơn. Hai nhóm khách hàng có thời gian giao dịch 3 – 5 năm và trên 5 năm có mức độ hài lòng rất cao. Có thể nhận xét đối với khách hàng giao dịch từ 1 năm trở lên là nếu thời gian sử dụng dịch vụ càng nhiều thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách hàng càng cao.
3.3.2.5 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, tất cả hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0 chứng tỏ các biến độc lập đều tác động thuận chiều với SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG. Kết quả này khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H 1 – H 5) đƣợc chấp nhận và kiểm định phù hợp.
Chấp nhận giả thuyết H1: Sự tin cậy có ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi độ tin cậy của dịch vụ ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
Chấp nhận giả thuyết H2: Sự cảm thông của khách hàng ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi sự đồng cảm của khách hàng về dịch vụ ngân hàng tăng thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
Chấp nhận giả thuyết H3: Phương tiện hữu hình ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi tài sản hữu hình của dịch vụ ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
Chấp nhận giả thuyết H4: Sự đáp ứng ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi hiệu quả phục vụ của ngân hàng về các dịch vụ ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
Chấp nhận giả thuyết H5: Năng lực phục vụảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi sự đảm bảo của ngân hàng về dịch vụ được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
Tuy nhiên, các nhân tố trong mô hình lại có ảnh hƣởng khác nhau đến sự hài lòng của khách hàng. Theo kết quả hồi quy thì nhân tố NĂNG LỰC PHỤC VỤ có ảnh hƣởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng, nhân tố PHƢƠNG TIỆN HỮU HÌNH có tác động mạnh thứ hai, nhân tố tác động mạnh thứ ba là ĐỘ TIN CẬY. Nhân tố SỰ CẢM THÔNG tác động ít nhât sau đó đến nhân tố SỰ ĐÁP ỨNG.