CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Thực trạng các nhân tố ảnh hƣởng đến giá trị thƣơng hiệu của VPBank
3.2.4. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
3.2.4.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Các thang đo sẽ đƣợc tiến hành kiểm định bằng công cụ Cronbach’s alpha. Với Cronbach’s alpha sẽ giúp loại đi các biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chƣa đạt yêu cầu trong quá trình nghiên cứu. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với
ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) (đƣợc trích bởi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 3.6: Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo các nhân tố
Variables Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted NHẬN BIẾT THƢƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha = 0.755
NB1 Anh/chị biết VPBank 16.42 6.846 0.458 0.735
NB2 Phân biệt đƣợc với Ngân hàng khác
16.62 6.303 0.525 0.712
NB3 Nhận biết đƣợc logo của VPBank
16.56 6.207 0.522 0.712
NB4 Nhận biết đƣợc màu sắc của VPBank
16.84 5.363 0.609 0.677
NB5 Đọc đúng tên VPBank 16.91 5.209 0.534 0.715
LIÊN TƢỞNG THƢƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha = 0.749
LT1 Mạng lƣới VPBank rộng 15.7 4.03 0.478 0.719
LT2 Ban lãnh đạo giỏi quản lý 15.81 4.072 0.586 0.682
LT3 VPBank đáng tin cậy 15.86 3.653 0.62 0.662
LT4 VPBank có nhiều thành tích 15.66 3.957 0.6 0.674 LT5 Sản phẩm/dịch vụ đa dạng 15.4 4.549 0.515 0.774 CHẤT LƢỢNG CẢM NHẬN: Cronbach's Alpha = 0.861 CL1 Cở sở vật chất an toàn cho giao dịch 22.95 12.285 0.596 0.845 CL2 Thủ tục nhanh gọn 23.2 12.054 0.569 0.85
CL3 Phí và lãi suất của VPBank cạnh tranh so với các Ngân hàng khác
23.26 11.384 0.58 0.853
CL4 Đƣợc đối xử nhƣ khách hàng là thƣợng đế
CL5 Nhân viên VPBank thực hiện đúng và chính xác các giao dịch
23.05 12.339 0.716 0.832
CL6 Nhân viên VPBank thân thiện và nhiệt tình
23.21 11.894 0.716 0.829
CL7 Không gian chuyên nghiệp 23.16 12.126 0.639 0.84
TRUNG THÀNH THƢƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha = 0.738
TT1 Tiếp tục sử dụng dịch vụ của VPBank 18.94 7.766 0.312 0.743 TT2 Sẽ nghĩ đến VPBank khi có nhu cầu sử dụng 18.96 6.651 0.481 0.7
TT3 Giới thiệu ngƣời thân, bạn bè sử dụng dịch vụ VPBank
18.98 7.093 0.466 0.703
TT4 Sẽ là khách hàng trung thành của VPBank
18.96 6.674 0.565 0.674
GIÁ TRỊ THƢƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha = 0.847
GT1 Thƣơng hiệu VPBank là thƣơng hiệu đƣợc nhiều ngƣời biết đến 7.63 2.421 0.696 0.806 GT2 Dù các ngân hàng khác có cùng đặc điểm nhƣ VPBank thì tôi vẫn sẽ lựa chọn sử dụng dịch vụ của VPBank 7.47 2.404 0.745 0.758 GT3 VPBank là một trong những Ngân hàng uy tín, và thƣơng hiệu nổi tiếng
7.52 2.558 0.705 0.797
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
3.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn, EFA đƣợc xem là thích hợp khi thỏa các điều kiện:
(2) Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0,05; (3) Hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,5;
(4) Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1
(5) Phƣơng sai cộng dồn của các nhân tố (% cumulative variance) > 50%.
3.2.4.3. Phân tích nhân tố biến độc lập
EFA cho kết quả gồm 04 nhân tố hình thành với 21 biến quan sát đạt yêu cầu. Hệ số KMO = 0,851 (thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1) => EFA cho dữ liệu là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 => các biến quan sát có tƣơng quan với nhau.
Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1.
Phƣơng sai cộng dồn của các nhân tố đạt 57,1% > 50%. Điều này cho thấy 04 nhân tố giải thích đƣợc 57,1% biến thiên của các biến quan sát.
Kết quả phân tích nhân tố cho ta kết quả 4 nhân tố ảnh hƣởng đến giá trị thƣơng hiệu đó là chất lƣợng cảm nhận, trung thành thƣơng hiệu, liên tƣởng thƣơng hiệu và nhận biết thƣơng hiệu.
Các nhân tố của thang đo mới này sau khi đƣợc kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0,6 đồng thời các biến quan sát đều có tƣơng quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên đảm bảo điều kiện để thực hiện các bƣớc phân tích tiếp theo.
Bảng 3.7: Kiểm định KMO và Barlett đối với biến độc lập
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .851
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2258.177
df 190
Sig. .000
Bảng 3.8: Tổng phƣơng sai trích
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.877 29.385 29.385 5.877 29.385 29.385 3.883 19.416 19.416 2 2.349 11.744 41.13 2.349 11.744 41.13 2.632 13.162 32.578 3 1.779 8.896 50.025 1.779 8.896 50.025 2.494 12.472 45.05 4 1.414 7.068 57.093 1.414 7.068 57.093 2.409 12.043 57.093
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 3.9: Ma trận các thành phần xoay đối với biến độc lập
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 CL6.Chat luong 0.804 CL5.Chat luong 0.779 CL4.Chat luong 0.744 CL3.Chat luong 0.695 CL1.Chat luong 0.686 CL7.Chat luong 0.668 CL2.Chat luong 0.609 NB4.Nhan biet 0.77 NB2.Nhan biet 0.704 NB3.Nhan biet 0.682 NB5.Nhan biet 0.68 NB1.Nhan biet 0.652 LT3.Lien tuong 0.796 LT2.Lien tuong 0.751 LT4.Lien tuong 0.704 LT1.Lien tuong 0.626 LT5.Lien tuong 0.712 TT4.Trung thanh 0.861 TT1.Trung thanh 0.825 TT3.Trung thanh 0.605 TT2.Trung thanh 0.572
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
3.2.4.4. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Giá trị thƣơng hiệu theo quan điểm khách hàng đƣợc xác định bởi 3 nhân tố: Thƣơng hiệu VPBank là thƣơng hiệu đƣợc nhiều ngƣời biết đến, sự lựa chọn và uy tín.
Bảng 3.10: Kiểm định KMO và Bartlett đối với biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.726
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-
Square
379.875
df 3
Sig. 0
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Với kết quả kiểm định KMO là 0,726 lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1, kiểm định Barlett có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể, cả 3 biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, có thể kết luận 3 biến quan sát đƣợc đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
Bảng 3.11: Tổng phƣơng sai trích các biến phụ thuộc
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.3 76.651 76.651 2.3 76.651 76.651 2 0.39 12.985 89.637 3 0.311 10.363 100
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc cho thấy chỉ có một nhân tố đƣợc rút ra, Eigenvalues bằng 2,3 thoả mãn điều kiện lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích là 76,651% lớn hơn 50% đã cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát đồng thời các biến trong thang đo Giá trị thƣơng hiệu giải thích tốt cho đại lƣợng đo lƣờng.
3.2.4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau giai đoạn phân tích nhân tố, phân tích tƣơng quan, có 04 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc đƣợc đƣa vào kiểm định mô hình. Trong đó mỗi biến trong mô hình đƣợc tính điểm bằng cách lấy trung bình của các biến quan sát có đƣợc từ kết
(i)Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson
Trƣớc khi kiểm định kết quả nghiên cứu từ phép phân tích hồi qui đa biến, mối quan hệ lẫn nhau giữa các biến trong mô hình cũng cần đƣợc xem xét. Phân tích tƣơng quan giữa biến phụ thuộc (sự phát triển hoạt động bảo lãnh) với các biến độc lập: sản phẩm, quá trình, chiến lƣợc và trình độ. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng trong phần này (để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mô hình hồi quy). Hệ số tƣơng quan Pearson (r) dùng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính.
R <= 0.3: mối tƣơng quan không chặt
0.3 < r < 0.5: mối tƣơng quan tƣơng đối chặt r >= 0.5: mối tƣơng quan chặt chẽ
Giá trị sig cho biết mối quan hệ giữa các biến có ý nghĩa thông kê hay không. Ở đây giá trị sig đều < 0.01 cho thấy các biến độc lập có mối quan hệ với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 99%.
Bảng 3.12: Hệ số tƣơng quan Person
Correlations GTTH SNB SLT SCL STT GTTH Pearson Correlation 1 .272** .465** .529** .524** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 N 300 300 300 300 300 SNB Pearson Correlation .272** 1 .343** .266** .162** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0.005 N 300 300 300 300 300 SLT Pearson Correlation .465** .343** 1 .456** .376** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 N 300 300 300 300 300 SCL Pearson Correlation .529** .266** .456** 1 .392** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 N 300 300 300 300 300 STT Pearson Correlation .524** .162** .376** .392** 1 Sig. (2-tailed) 0 0.005 0 0 N 300 300 300 300 300
(j)Phân tích hồi quy đa biến
Trên cơ sở các kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo, và phân tích nhân tố khám phá, tác giả đã hình thành mô hình nghiên cứu về các nhân tố tác động đến giá trị thƣơng hiệu của VPBank. Phƣơng trình hồi quy tuyến tính có dạng nhƣ sau:
GTTH = β0 + β1 NB+ β2 LT + β3 CL + β4 TT Trong đó:
GTTH: Giá trị thƣơng hiệu NB: Nhận biết thƣơng hiệu LT: Liên tƣởng thƣơng hiệu CL: Chất lƣợng cảm nhận TT: Trung thành thƣơng hiệu
βi: Hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ i
β0: Hệ số tự do, thể hiện giá trị thƣơng hiệu khi các biến độc lập trong mô hình bằng 0
Tác giả đã triển sử dụng phƣơng pháp hồi quy Enter/Remove bằng SPSS 20 và cho kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.13: Đánh giá độ phù hợp với mô hình hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1 0,844a 0,713 0,708 0,52511 1,533
a. Predictors: (Constant), Trung thành thƣơng hiệu, Nhận biết thƣơng hiệu, Chất lƣợng cảm nhận, Liên tƣởng thƣơng hiệu
b. Dependent Variable: Giá trị thƣơng hiệu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Dựa vào bảng 3.13 ta thấy R2 điều chỉnh bằng 0,708 có nghĩa 70,8% sự biến thiên của nhân tố giá trị thƣơng hiệu đƣợc giải thích bởi 4 nhân tố trung thành thƣơng hiệu, nhận biết thƣơng hiệu, chất lƣợng cảm nhận, liên tƣởng thƣơng hiệu (bao gồm 20 biến quan sát).
Hệ số Durbin-Watson = 1,533 (1≤ Durbin-Watson ≤ 3), do đó không có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mô hình.
Kiểm định F trong phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy.
Bảng 3.1.4: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mô hình hồi quy
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Regression 158,182 4 39,545 143,417 0,000b
1 Residual 63,695 231 0,276
Total 221,877 235
a. Dependent Variable: Giá trị thƣơng hiệu
b. Predictors: (Constant), Trung thành thƣơng hiệu, Nhận biết thƣơng hiệu, Chất lƣợng cảm nhận, Liên tƣởng thƣơng hiệu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kiểm định F thông qua phân tích phƣơng sai nhằm mục đích kiểm định độ phù hợp của mô hình tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không. Với giả thuyết H0 là β1= β2= β3= β4=0, nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ tức là kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của biến phụ thuộc.
Dựa vào bảng phân tích phƣơng sai ANOVA cho thấy trị thống kê của mô hình có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc hay mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn bộ tổng thể.
Bảng 3.15: Kiểm định các hệ số tƣơng quan của mô hình hồi quy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0.648 0.322 -2.012 0.045 NBTH 0.099 0.06 0.078 1.654 0.099 0.867 1.153 LTTH 0.254 0.074 0.179 3.423 0.001 0.699 1.43 CLTH 0.394 0.068 0.298 5.784 0 0.724 1.381 TTTH 0.402 0.06 0.327 6.661 0 0.797 1.254 a. Dependent Variable: GTTH (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập β1= β2= β3= β4=0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào bảng trên, ta có mức giá trị Sig. của 4 nhân tố: Nhận biết thƣơng hiệu, Liên tƣởng thƣơng hiệu, Chất lƣợng cảm nhận và Trung thành thƣơng hiệu đều bằng nhỏ hơn 0,05 nên với độ tin cậy 95%, đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa 4 biến độc lập này có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc Giá trị thƣơng hiệu của VPBank.
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tƣơng quan.
Kết quả phân tích ở bảng trên cho thấy độ chấp nhận (Tolerance) của các biến dao động từ 0,699 đến 0,867 đều lớn hơn 0,1 và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF) đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Nhƣ vậy mô hình hồi qui xây dựng đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc.
GTTH của VPBank= 0,099*Nhận biết thƣơng hiệu + 0,254*Liên tƣởng thƣơng hiệu + 0,394* Sự chất lƣợng cảm nhận + 0,402*Trung thành thƣơng hiệu