Nguồn: Tác giả tự hiệu chỉnh dựa trên kết quả xử lý SPSS
4.2.3. Đo hệ số tương quan Pearson
Đầu tiên chúng ta cần kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc trước khi đi vào phân tích hồi quy, mối quan hệ này được do bằng hệ số tương quan Pearson (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích hệ số tương quan cho 07 biến, bao gồm 06 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc (Sự hài lòng của KH - ES) sử dụng hệ số Pearson và đo hai mặt với mức ý nghĩa 0.05 trước khi hoàn thành phân tích hồi quy đa tuyến tính của các yếu tố trong mô hình được điều chỉnh sau khi hoàn thành phân tích EFA vàđo lường độ tin cậy Cronbach Alpha.Bảng dưới đây thể hiện tính độc lập giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05 (Khả năng chấp nhận các giả định sai là 5%), tất cả các biến tương quan với biến phụ thuộc.
Bảng 4.11. Hệ số tương quan Pearson
Pearson’s ES RES TM SF REL SC EMP
ES Pearson Correlation 1 0.639 0.573 0.616 0.632 0.577 0.399 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Tin cậy Khả năng đáp ứng
Phương tiện hữu hình
Năng lực phục vụ
Đồng cảm Phí dịch vụ
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ
ghi nợ liên kết với tài khoản lương tại ngân hàng ACB
RES Pearson Correlation 0.639 1 0.475 0.490 0.561 0.435 0.243 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 TM Pearson Correlation 0.573 0.475 1 0.501 0.534 0.494 0.249 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 SF Pearson Correlation 0.616 0.490 0.501 1 0.497 0.587 0.306 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 REL Pearson Correlation 0.632 0.561 0.534 0.497 1 0.461 0.278 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 SC Pearson Correlation 0.577 0.435 0.494 0.587 0.461 1 0.303 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 EMP Pearson Correlation 0.399 0.243 0.249 0.306 0.278 0.303 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS Kết quả kiểm định hệ số tương quan Pearson cho thấy, 6 biên độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc là ES (Sự hài lòng của KH). Hệ số tương quan tuyến tính giữa biến RES, TM, SF, REL, SC, EMP với biến ES lần lượt là: 0.639, 0.573, 0.616, 0.632, 0.577, 0.399. Trong đó hệ số tương quan giữa biến EMP với ES có giá trị 0.399 < 0.5 cho thấy sự tương quan này chưa mạnh, cần xem xét cụ thể ở phân tích hồi quy.Giá trị Sig của các yếu tố nhỏ hơn 0.05. Điều này chỉ ra mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc thêm các biến độc lập vào mô hình là chính xác, bởi vì nó có ảnh hưởng nhất định đến biến phụ thuộc. Điều này đồng thời cũng cho thấy rằng sự hài lòng của nhân viên chủ yếu bị tác động bởi
các yếu tố trên, vì vậy những yếu tố này sẽ được tập trung phân tích kĩ hơn trong quá trình phân tích tác động.
Các cặp biến độc lập đều có mức tương quan khá yếu với nhau (nhỏ hơn 0.5) như vậy khả năng cao sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.2.4. Kiểm định độ phù hợp và ý nghĩa các hệ số hồi quy của mô hình
Kết quả phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong mô hình bằng cách sử dụng biến phụ thuộc ES trong việc sử dụng thẻ ghi nợ liên kết với tài khoản lương của NH Thương mại cổ phần Á Châu tại thành phố Hồ Chí Minh.Những mức độ ảnh hưởng được xác định bởi hệ số hồi quy.Mô hình hồi quy sẽ như sau:
ES = β0 + β1RES + β2TM + β3SF + β4REL + β5SC + β6EMP + ei
Bảng 4.12. Hệ số hồi quy giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số -0.168 0.212 -0.793 0.429 RES 0.269 0.056 0.269 4.804 0.000 TM 0.124 0.053 0.133 2.364 0.019 SF 0.175 0.057 0.182 3.082 0.002 REL 0.199 0.055 0.212 3.642 0.000 SC 0.143 0.056 0.147 2.570 0.011 EMP 0.115 0.038 0.141 3.023 0.003
R2 correction = 0.624; Measurement F and Sig: 0.000
Bảng 4.12 cho thấy, phép thử F đo cho giá trị Sig <0,05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phục thuộc, tất cả các biến được chấp nhận có nghĩa là mô hình phù hợp. Ngoài ra, R2 hiệu chỉnhlà 0,624 > 0.5, cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 62.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại là 37.6% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số hồi quy của mô hình đều đạt giá trị lớn hơn 0, như vậy các biến độc lập có tác dụng cùng chiều tới biến phục thuộc. Căn cứ độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, tác giả đưa ra thứ tự tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập với biến phụ thuộc ES như sau:
ES = 0.269RES + 0.133TM + 0.182SF+ 0.212REL + 0.147SC + 0.141EMP 4.2.5. Các giả định trái ngược
Kiểm định phân phối số dư thông thường.
Có thể dùng biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thuyết này. Dựa vào hình vẽ P- P plot (Hình 4.3) cho thấy các điểm vi phân trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, theo đó ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.1. Biểu đồ P-P plot (phương trình hồi quy tuyến tính giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc)
Phương sai của số dư được thể hiện trong biểu đồ của phần dư được chuẩn hóa theo giá trị dự đoán của biến phụ thuộc kết quả được tiêu chuẩn hóa. Biểu đồ trên cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh gốc tọa độ (giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi cố định. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là không đổi.
Để đảm bảo kết quả hồi quy là phù hợp và đảm bảo sự tin vậy trong nghiên cứu, tác giả thực hiện kiểm tra các giả định hồi quy bao gồm 4 yếu tố: Thứ nhất, các biến độc lập là biến số cố định, không có sai sót ngẫu nhiên trong đo lường. Thứ hai, phần dư (trị số quan sát trừ cho trị số ước đoán) phân phối theo luật phân phối chuẩn. Thứ ba, phần dư có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai không thay đổi cho mọi trị x. Thứ tư, không có tương quan giữa các phần dư.
Để kiểm tra ta dựa vào biểu đồ Histogram: giá trị trung bình Mean = -9.08E- 16 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.985 tức là gần bằng 1. Như vậy có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư phương trình hồi quy tuyến tính giữa các thành phần của các biến độc lập lên biến phụ thuộc
Các giả định về tính độc lập của sai sót
Kiểm định Durbin – Watson được dùng để kiểm tra sự tương quan của các lỗi (error) ngẫu nhiên.
H0: tổng tương quan của phần dư là 0.
Thực hiện hồi quy giúp đưa ra giá trị thử nghiệm d của Durbin - Watson trong bảng tóm tắt của mô hình là 1.626.Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin - Watson phải nằm trong khoảng từ 1 đến 3. (Nguồn: Nghiên cứu về SPSS trong kinh doanh của Hoang Trong & Chu Mong Nguyen).
Giá trị d thu được nằm trong phạm vi chấp nhận giả định về việc không có tự tương quan. Do đó, mô hình đã không vi phạm giả định tự tương quan.
Giả định không có đa cộng tuyến
Bảng 4.13. Kiểm tra đa cộng tuyến
Mô hình Thống kê đa cộng tuyến
Tolerance Variance inflation factor
(Hằng số) RES 0.602 1.661 TM 0.597 1.675 SF 0.542 1.846 REL 0.557 1.795 SC 0.576 1.735 EMP 0.869 1.151
Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS Tại ma trận hệ số tương quan Pearson ta thấy không có sự tương quan giữa các biến nên không có hiện tương đa cộng tuyến. Ngoài ra hệ số VIF của các biến độc lập trong mô hình hồi quy đề nhỏ hơn 2, như vậy ta có thể tái khẳng định không có sự đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.2.6. Kết quả phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện kiểm tra sự phù hợp và phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS, tác giả đưa ra những nhận xét về giả thuyết nghiên cứu: 6 giả thiết đặt ra ban đầu được chấp nhận tương ứng với các biến Đáp ứng, Phương tiện hữu hình, Phí dịch vụ, Tin cậy, Đồng cảm, Năng lực phục vụ. Nhân tố Đáp ứng tác động đến sự hài lòng của KH khi sử dụng thẻ ghi nợ (mức ảnh hưởng 26.9%), tiếp sau đó lần lượt là các yếu tố: Tin cậy, Phí dịch vụ, Năng lực phục vụ, Đồng cảm với mức độ tác động tương ứng: 21,2%, 18,2% và 14,7%, 14,1%. Yếu tố Phương tiện hữu hình có tác động ít nhất đối với sự hài lòng của KH với mức độ tác động 13,3%. Kết luận các giả thiết của nghiên cứu được thể hiện qua bảng sau
Bảng 4.14 Kết luận các giả thuyết
Giả thiết Nội dung Beta Sig. Kết quả
H1 Nhân tố Đáp ứng có liên quan đến sự
hài lòng của KH 0.269 0.000 Chấp nhận
H2 Nhân tố Phương tiện hữu hình có liên
quan đến sự hài lòng của KH 0.133 0.019 Chấp nhận H3 Nhân tố Phí dịch vụ có liên quan đến sự
hài lòng của KH 0.182 0.002 Chấp nhận
H4 Nhân tố Tin cậy có liên quan đến sự
hài lòng của KH 0.212 0.000 Chấp nhận
H5 Yếu tố Năng lực phục vụ có liên quan
đến sự hài lòng của KH 0.143 0.011 Chấp nhận H6 Yếu tố Đồng cảm có liên quan đến sự
hài lòng của KH 0.141 0.003 Chấp nhận Giả định H1: Nhân tố Đáp ứng có liên quan đến sự hài lòng của KH. Giả định này được chấp nhận với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, và hệ số Beta được chuẩn hóa của yếu tố này là 0.269 cho thấy có sự tương quan giữa Sự hài lòng của KH và nhân tố Đáp ứng. Vì thế khi Đáp ứng tăng 1 đơn vị, sự hài lòng của KH sẽ tăng tương ứng
0.269 đơn vị. Đây đồng thời cũng là yếu tố tác động lớn nhất đến sự hài lòng của KH.
Giả định H2: Nhân tố Phương tiện hữu hình có liên quan đến sự hài lòng của KH. Giả định này được chấp nhận với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, và hệ số Beta được chuẩn hóa của yếu tố này là 0.133 cho thấy có sự tương quan giữa Sự hài lòng của KH và Phương tiện hữu hình. Vì thế khi Phương tiện hữu hình tăng 1 đơn vị, sự hài lòng của KH sẽ tăng tương ứng 0.133 đơn vị. Đây đồng thời cũng là yếu tố ít tác động nhất đến Sự hài lòng của KH.
Giả định H3: Nhân tố Phí dịch vụ có liên quan đến sự hài lòng của KH. Giả định này được chấp nhận với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, và hệ số Beta được chuẩn hóa của yếu tố này là 0.182 cho thấy có sự tương quan giữa Sự hài lòng của KH và Phí dịch vụ. Vì thế khi Phí dịch vụ tăng 1 đơn vị, sự hài lòng của KH sẽ tăng tương ứng 0.182 đơn vị. Đây là yếu tố tác động lớn thứ ba đến sự hài lòng của KH.
Giả định 4: Nhân tố Tin cậy có liên quan đến sự hài lòng của KH. Giả định này được chấp nhận với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, và hệ số Beta được chuẩn hóa của yếu tố này là 0.212 cho thấy có sự tương quan giữa Sự hài lòng của KH và nhân tố Tin cậy. Vì thế khi Độ tin cậy tăng 1 đơn vị, sự hài lòng của KH sẽ tăng tương ứng 0.212 đơn vị. Đây là yếu tố tác động lớn thứ hai đến sự hài lòng của KH.
Giả định 5: Yếu tố Năng lực phục vụ có liên quan đến sự hài lòng của KH. Giả định này được chấp nhận với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, và hệ số Beta được chuẩn hóa của yếu tố này là 0.147 cho thấy có sự tương quan giữa Sự hài lòng của KH và Năng lực phục vụ. Vì thế khi Năng lực phục vụ tăng 1 đơn vị, sự hài lòng của KH sẽ tăng tương ứng 0.143 đơn vị. Đây là yếu tố tác động lớn thứ tư đến sự hài lòng của KH.
Giả định 6: Yếu tố Đồng cảm có liên quan đến sự hài lòng của KH. Giả định này được chấp nhận với giá trị sig nhỏ hơn 0.05, và hệ số Beta được chuẩn hóa của yếu tố này là 0.141 cho thấy có sự tương quan giữa Sự hài lòng của KH và nhân tố Đồng cảm. Vì thế khi nhân tố Đồng cảm tăng 1 đơn vị, sự hài lòng của KH sẽ tăng tương ứng 0.141 đơn vị. Đây là yếu tố tác động lớn thứ năm đến sự hài lòng của KH.
4.2.7. Kiểm định sự khác biệt
Bảng 4.15. Khác biệt trong sự hài lòng của KH theo giới tính Giới tính N Average Độ lệch Giới tính N Average Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn Sự hài lòng của KH Nam 94 3.6099 0.73265 0.07557 Nữ 106 3.6289 0.73940 0.07182 Biến độc lập Levene's T-test F Sig. T Df Sig. (2-tailed) Phương sai đồng nhất 0.777 0.379 -0.182 198 0.856 Phương sai không đồng nhất -0.182 195.562 0.856
Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS Do giá trị sig = 0.379> 0.05 nhận được từ thử nghiệm Levene tính toán phương sai giữa các nhóm Nam và Nữ, phương sai như vậy là đồng nhất. Và với giá trị Sig là 0.856> 0.05 thu được từ thử nghiệm độc lập cho phương sai đồng nhất, chúng ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa nam và nữ.
4.2.7.2. Đo lường sự khác biệt giữa các nhóm độ tuổi
Bảng 4.16. Khác biệt trong sự hài lòng của KH theo độ tuổi
N Average Độ lệch chuẩn Dưới 20 tuổi 10 3.4667 0.72350 Từ 20 – 30 tuổi 111 3.6997 0.70776 Từ 31 – 50 tuổi 73 3.4977 0.77005 Từ 50 tuổi 6 3.8889 0.68853 Levene df1 df2 Sig. 0.532 3 196 0.661
ANOVA Tổng bình
phương F Sig.
Hồi quy 2.466 1.536 0.206
Phần dư 104.877
Tổng 107.342
Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS Với giá trị Sig = 0.661> 0.05 đến từ kiểm định Levene, phương sai giữa các nhóm tuổi là tương tự nhau. Kết quả kiểm định ANOVA cho ra giá trị Sig = 0.206> 0.05, do đó không có sự khác biệt về sự hài lòng của KH theo nhóm tuổi.
4.2.7.3. Kiểm định sự khác biệt dựa trên thu nhập
Bảng 4.17. Khác biệt trong sự hài lòng của KH theo thu nhập
Nhóm thu nhập N Average Độ lệch chuẩn
Dưới 5 triệu 30 3.2667 0.78492 Từ 5 triệu đến dưới 10 triệu 21 3.8730 0.70298
Từ 10 triệu đến dưới 15 triệu 130 3.6256 0.71530
Trên 15 triệu 19 3.8596 0.64133 Levene df1 df2 Sig. 0.336 3 196 0.799 ANOVA Tổng bình phương F Sig. Hồi quy 6.185 3.995 0.009 Phần dư 101.157 Tổng 107.342
Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS Trong số các nhóm thu nhập, kiểm định Levene cho ra giá trị Sig = 0.799> 0.05 cho thấy sự chênh lệch tương tự giữa các nhóm thu nhập; Kết quả của kiểm định
ANOVA cho ra Sig = 0.009 <0.05, vì vậy ta có thể kết luận rằng có sự khác biệt rõ rệt về Sự hài lòng của KH giữa các nhóm thu nhập. Theo kết quả nghiên cứu, nhóm thu nhập dưới 5 triệu đồng có sự hài lòng cao nhất.
4.3. Điểm trung bình các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khác hàng khi sử dụng thẻ ghi nợ liên kết với tài khoản lương tại NH TMCP Á Châu trên địa bàn TP.HCM
4.3.1. Nhân tố Tin cậy Bảng 4.18. Nhân tố Tin cậy Bảng 4.18. Nhân tố Tin cậy
Tiêu chí Mẫu Mức đánh giá thấp nhất Mức đánh giá cao nhất Trung bình NH cung cấp dịch vụ trả lương uy
tín ngay từ lần đầu tiên 200 1 5 3,95