Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu
loại biến
Định hướng khách hàng Cronbach’ alpha = ,894
CO1 11,78 4,627 ,759 ,866
CO2 11,83 4,549 ,794 ,853
CO3 11,83 4,605 ,766 ,864
CO4 11,78 4,648 ,744 ,872
Chuyên môn Cronbach’ alpha = ,671
EX1 10,68 4,077 ,684 ,472
EX2 10,67 4,048 ,678 ,473
EX3 11,37 4,534 ,157 ,872
EX4 10,80 4,494 ,513 ,574
Chia sẻ thông tin Cronbach’ alpha = ,887
IS1 10,71 5,877 ,688 ,881
IS2 10,69 5,558 ,778 ,846
IS3 10,64 5,627 ,780 ,845
IS4 10,45 5,974 ,775 ,849
Niềm tin Cronbach’ alpha =,813
TR1 8,50 6,057 ,637 ,763
TR2 7,91 6,070 ,650 ,757
TR3 8,62 6,047 ,623 ,769
TR4 8,48 5,910 ,618 ,772
Sự hài lòng Cronbach’ alpha =,895
SAT1 4,56 2,948 ,765 ,874
SAT2 4,61 2,730 ,816 ,831
SAT3 4,76 3,219 ,809 ,843
Lòng trung thành Cronbach’ alpha =,862
CL1 8,68 5,636 ,639 ,851
CL2 8,55 4,938 ,788 ,791
CL3 8,69 5,135 ,731 ,815
Tiến hành loại bỏ biến EX3 và chạy phân tích thang đo chun mơn lần 2. Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo chun mơn lần 2 (xem Bảng 4.3) cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo chuyên môn lần 2 bằng 0.872 > 0,7 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0.3. Như vậy thang đo nhân tố chuyên môn (EX) với các biến quan sát: EX1, EX2, EX4 đạt độ tin cậy.
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Chuyên môn lần 2. Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu
loại biến
Chuyên môn Cronbach’ alpha = ,872
EX1 7,54 2,136 ,774 ,802
EX2 7,53 2,066 ,794 ,782
EX4 7,66 2,231 ,697 ,871
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm SPSS)
Kết quả kiểm định Cronbach Alpha cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép. Vì vậy,các biến quan sát đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA, CFA và SEM tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng phương pháp Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành phân tích giá trị của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA. Đây là phương pháp nhằm kiểm tra giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo trong nghiên cứu.
Một số tiêu chí quan trọng cần xem xét trong phân tích nhân tố EFA theo Nguyễn Đình Thọ (2014) như sau:
- Hệ số KMO: là chỉ số nhằm đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị KMO lớn hơn hoặc bằng 0.5 và nhỏ hơn hoặc bằng 1, có nghĩa là dữ liệu thích hợp phân tích nhân tố. Ngược lại, giá trị KMO nhỏ hơn 0.5 thì khơng thích hợp để thực hiện phân tích nhân tố EFA.
- Kiểm định Bartlett- Bartlett’s test of sphericity: là trị số để kiểm tra mối tương quan giữa các nhân tố với nhau. Kiểm định Bartlet có ý nghĩa thống kê khi Sig Bartlett’s test nhỏ hơn 0.5.
- Trị số Eigenvalue: thể hiện được số lượng nhân tố được phân tích trong phân tích nhân tố EFA. Những nhân tố có trị số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 được giữ lại trong mơ hình.
- Tổng phương sai trích: lớn hơn 50% thì cho thấy mơ hình phù hợp với phân tích nhân tố EFA.
- Hệ số tải nhân tố: đây là hệ số thể hiện mối quan hệ tương quan giữ biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5. Hệ số tải càng cao thì cho thấy mối quan hệ giữa biến quan sát với nhân tố đó càng lớn và ngược lại.
Phân tích nhân tố EFA, tác giả thực hiện phương pháp Principal Axis factoring có điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1 và sử dụng phép xoay Promax.
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định KMO cho thang đo KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,884
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4783,590
df 231
Sig. ,000
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm SPSS)
Từ kết quả (xem Bảng 4.4) cho thấy trị số của KMO đạt 0.884 > 0.5 với Sig là 0.000 <0.05 cho thấy 22 quan sát này có tương quan với nhau và hồn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá (xem Bảng 4.5) thấy được 6 nhân tố và hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Bên cạnh đó, 6 nhóm nhân tố này được rút trích giải thích được 65,86 % sự biến động của dữ liệu. Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá trên, tổng phương sai trích là 65,86% > 50% và giá trị eigenvalues
của các nhân tố đều lớn hơn 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.5 Kết quả phân tích EFA thang đo các nhân tố
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5 6 IS2 0,878 IS3 0,848 IS4 0,843 IS1 0,685 CO3 0,833 CO2 0,823 CO1 0,811 CO4 0,796 CL2 0,936 CL3 0,803 CL1 0,675 CL4 0,662 SAT2 0,906 SAT3 0,895 SAT1 0,771 TR3 0,753 TR2 0,738 TR1 0,730 TR4 0,669 EX2 0,905 EX1 0,843 EX4 0,707 ( Nguồn : Kết quả từ phần mềm SPSS)
Sau khi xoay các nhân tố, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố đã khá rõ ràng. Kết quả phân tích cho thấy có tất cả 22 quan sát tạo ra 6 nhân tố đủ điều kiện phân tích bước tiếp theo.
4.4 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
4.4.1 Phân tích CFA của chất lượng mối quan hệ
Chất lượng mối quan hệ (RQ) được coi là một khái niệm đa hướng, gồm hai thành phần là niềm tin (TR) và sự hài lịng (SAT).
Hình 4.3 CFA của chất lượng mối quan hệ
(Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
Kết quả CFA của chất lượng mối quan hệ ( Hình 4.3) cho thấy CMIN/DF= 1,461 <2; TLI, CFI, GFI đều lớn hơn 0.9; RMSEA= 0.035 < 0.08 đều phù hợp. Do vậy, mơ hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu. Bên cạnh đó, kết quả tương quan giữa các nhân tố trong khái niệm RQ (xem Phụ lục 06) cho thấy, hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE) của mối tương quan giữa khái niệm cho giá trị p đều < 0.05. Nên các cặp khái niệm này đạt được giá trị phân biệt.
Từ kết quả phân tích EFA ( xem Bảng 4.5) niềm tin và sự hài lòng được chia thành 2 nhân tố. Cùng với kết quả giá trị phân biệt vừa đề cập ở trên của các thành phần của RQ chứng tỏ khái niệm chất lượng mối quan hệ trong mối quan hệ giữa
khách hàng và ngân hàng cung cấp DVNHBL là một khái niệm đa hướng gồm niềm tin và sự hài lòng.
4.4.2 Phân tích CFA mơ hình đo lường tới hạn
Hình 4.4 CFA tới hạn của mơ hình
( Nguồn : Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm AMOS)
Kết quả CFA mơ hình đo lường tới hạn (xem Hình 4.4) cho thấy CMIN/DF= 1,491 <2; TLI, CFI, GFI đều lớn hơn 0.9; RMSEA= 0.036 < 0.08 đều phù hợp. Do vậy, mơ hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
4.4.3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu sử sụng hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) và phương sai trích trung bình (Average Variance
Extrated - AVE). Chỉ số CR > 0,7 là tốt, nếu nằm trong giá trị từ 0,6 đến 0,7 thì vẫn chấp nhận, và phương sai trích trung bình AVE > 0,5 (Bagozzi và Yi, 1998). Tuy nhiên theo nghiên cứu của Fornell và Lacker (1981), giá trị hệ số tin cậy tổng hợp CR > 0,58 và phương sai trích trung bình AVE > 0,4 thì vẫn được chấp nhận.
Bảng 4.6 Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các nhân tố Nhân tố Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích (AVE) Nhân tố Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích (AVE)
CO 0,894 0,679
IS 0,890 0,669
CL 0,865 0,618
EX 0,875 0,701
RQ 0,622 0,452
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
Kết quả hệ số tin cậy tổng hợp CR của nghiên cứu này đều lớn hơn 0.6 đáp ứng yêu cầu so với lý thuyết đề ra. Kết quả cho thấy độ tin cậy của bảng câu hỏi trong cuộc khảo sát rất đáng tin cậy.
Kết quả phương sai trích trung bình AVE trong nghiên cứu này đều lớn hơn 0.4 đáp ứng yêu cầu so với lý thuyết đề ra. Điều này cho thấy kết quả của giá trị hội tụ của các nhân tố đáp ứng được yêu cầu của cuộc khảo sát.
4.4.4 Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các hệ số tải của các biến quan sát lên nhân tố phải có ý nghĩa thống kê (với độ tin cậy 95% thì p ≤ 0,05) và các trọng số hồi quy đã chuẩn hóa (Standardized Regression Weights) của các biến quan sát phải đạt từ 0,5 trở lên trong cả hai mơ hình đo lường CFA và mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM (Hair và cộng sự, 1998).
Bảng 4.7 Kiểm định giá trị hội tụ Mối tương quan Hệ số chưa chuẩn Mối tương quan Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa
CO1 <--- CO 1,000 0,813 CO2 <--- CO 1,065 0,870 CO3 <--- CO 1,013 0,822 CO4 <--- CO 0,977 0,789 IS2 <--- IS 1,000 0,845 IS4 <--- IS 0,901 0,847 IS3 <--- IS 0,973 0,838 IS1 <--- IS 0,871 0,737 CL2 <--- CL 1,000 0,862 CL3 <--- CL 0,926 0,803 CL1 <--- CL 0,763 0,704 CL4 <--- CL 0,908 0,766 EX2 <--- EX 1,000 0,893 EX1 <--- EX 0,946 0,859 EX4 <--- EX 0,843 0,753 SAT2 <--- SAT 1,000 0,891 SAT3 <--- SAT 0,836 0,876 SAT1 <--- SAT 0,893 0,823 TR1 <--- TR 1,000 0,728 TR2 <--- TR 1,017 0,752 TR3 <--- TR 0,970 0,694 TR4 <--- TR 1,037 0,715
4.4.5 Kiểm định giá trị phân biệt
Theo Fornell và Lacker (1981), độ giá trị phân biệt ( Discriminant validity) đo lường độ giá trị phân biệt giúp đảm bảo sự khác biệt, khơng có mối tương quan giữa các yếu tố sử dụng để đo lường các nhân tố. Để đo lường giá trị phân biệt thì căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố đo lường đều lớn hơn hệ số liên hệ ( latent variable correlations) giữa nhân tố đó với các nhân tố khác cho thấy độ phân biệt và tính tin cây của các nhân tố.
Từ kết quả ở Bảng 4.8 cho thấy Căn bậc hai của AVE lớn hơn các tương quan giữa các biến với nhau do vậy tính phân biệt được đảm bảo.
Bảng 4.8 Kiểm định giá trị phân biệt
CO IS CL EX RQ CO 0,824 IS 0,431 0,818 CL 0,446 0,523 0,786 EX 0,583 0,356 0,403 0,837 RQ 0,513 0,422 0,612 0,423 0,672
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
4.5 Kiểm định mơ hình cấu trúc SEM
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mơ hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố. Phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.
Kết quả thực hiện mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM (xem Hình 4.5) cho ra các chỉ tiêu có giá trị như sau: CMIN/df = 1,551 (<2) đạt yêu cầu cho độ tương thích, đồng thời các chỉ tiêu khác cũng đạt yêu cầu: CFI = 0,976 (>0,9), GFI = 0,929 ,TLI = 0,973 (>0,9) và RMSEA = 0,039 (<0,08). Các chỉ số này đều đáp ứng được các yêu
cầu về mặt lý thuyết (Hair và cộng sự, 1998). Vì vậy, tác giả có thể kết luận mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM này thích hợp với dữ liệu thu thập từ thị trường.
Hình 4.5 Mơ hình cấu trúc SEM ( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
Bảng 4.9 Kết quả phân tích mơ hình cấu trúc SEM
Mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố Estimate S.E. C.R. P Hệ số chuẩn hóa RQ <--- EX ,112 ,045 2,502 ,012 ,192 RQ <--- IS ,213 ,041 5,143 *** ,403 RQ <--- CO ,193 ,053 3,607 *** ,303 CL <--- RQ 1,424 ,197 7,238 *** ,770
Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu đã được chuẩn hoá ở Bảng 4.9 cho thấy mối quan hệ giữa các khái niệm đều đạt ý nghĩa thống kê với P-value < 0.05 (mức ý nghĩa 95%). Tất cả 4 giả thuyết đều được chấp nhận (xem Bảng 4.10).
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định giả thuyết Giả Giả
thuyết
Nội dung Kết quả Mức độ
tác động
H1 Định hướng khách hàng tác động tích cực đến chất lượng mối quan hệ.
Chấp thuận 0,303
H2 Chuyên mơn tác động tích cực đến chất lượng mối quan hệ.
Chấp thuận 0,192
H3 Chia sẻ thơng tin tác động tích cực đến chất lượng mối quan hệ.
Chấp thuận 0,403
H4 Chất lượng mối quan hệ tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng.
Chấp thuận 0,770
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
Từ kết quả bảng 4.11, trong ba nhân tố tác động trực tiếp đến chất lượng mối quan hệ, nhân tố chia sẻ thông tin tác động mạnh nhất đến chất lượng mối quan hệ với β =0,403; tiếp đến là định hướng khách hàng với β = 0,303 và cuối cùng chuyên mơn tác động đến sự hài lịng với β= 0,192. Chất lượng mối quan hệ tác động mạnh mẽ đến lòng trung thành với β= 0,77. Trong các nhân tố tác động gián tiếp đến lòng trung thành, nhân tố chia sẻ thơng tin có tác động mạnh nhất với β = 0,31; tiếp đến là định hướng khách hàng với β= 0,233; cuối cùng là chuyên môn với β = 0,148.
Bảng 4.11 Kết quả tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp giữa các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
4.6 Kiểm định Bootstrap
Phương pháp Bootstrap được sử dụng để kiểm định các ước lượng mơ hình trong mơ hình cuối cùng với số mẫu lặp lại là N = 1000.
Bảng 4.12 Kết quả Bootstrap
Parameter SE SE-SE Mean Bias SE-
Bias CR RQ <- EX 0,084 0,002 0,184 -0,008 0,003 -2,7 RQ <- IS 0,073 0,002 0,406 0,003 0,002 1,5 RQ <- CO 0,076 0,002 0,302 0 0,002 0 CL <- RQ 0,052 0,001 0,766 -0,004 0,002 -2 SAT <- RQ 0,058 0,001 0,555 -0,001 0,002 -0,5 TR <- RQ 0,064 0,001 0,592 0,003 0,002 1,5
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
Cách tác động Chất lượng mối quan hệ (RQ) Lòng trung thành (CL) Chuyên môn (EX) Trực tiếp 0,192 0,00 Gián tiếp 0,00 0,15 Tổng hợp 0,192 0,148 Chia sẻ thông tin (IS) Trực tiếp 0,403 0,00 Gián tiếp 0,00 0,31 Tổng hợp 0,403 0,31 Định hướng khách hàng Trực tiếp 0,303 0,00 Gián tiếp 0,00 0,233 Tổng hợp 0,303 0,233 Chất lượng mối quan hệ Trực tiếp 0,00 0,77 Gián tiếp 0,00 0,00 Tổng hợp 0,00 0,77
Kết quả ước lượng từ 1000 mẫu được tính trung bình kèm theo độ chệch được trình bày trong Bảng 4.12. Trị tuyệt đối của giá trị quan trọng (CR) hầu hết nhỏ hơn 1.96 (hoặc >1,96 không đáng kể), nên ta có thể nói độ chệch là rất nhỏ, khơng có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Như vậy, ta có thể kết luận là các ước lượng trong mơ hình là đáng tin cậy.
4.7 Thảo luận kết quả
Từ kết quả nghiên cứu, định hướng khách hàng được chứng minh có tác động đến chất lượng mối quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng đối với DVNHBL với β = 0,303; P =0,00. Kết quả này xác nhận định hướng khách hàng là tiền tố của RQ trong nghiên cứu của Cheng và cộng sự (2008) trong ngành hàng không; Wray và cộng sự (1994) về chất lượng mối quan hệ trong các dịch vụ tài chính; Rajaobelina và cộng sự (2009) trong mối quan hệ giữa cố vấn tài chính và khách hàng; nghiên cứu của Prayag và cộng sự (2019) tại các nhà hàng ăn uống bình dân ở Kualar Lumpua.
Chun mơn có tác động tích cực đến RQ giữa ngân hàng và khách hàng đối với DVNHBL với β = 0,192; P =0,012. Chuyên môn là tiền tố của chất lượng mối quan hệ đúng với các nghiên cứu của Crosby và cộng sự (1990) trong ngành bảo hiểm, Wray & cộng sự (1990) trong dịch vụ tài chính, Cheng và cộng sự (2008) trong ngành hàng không, Shamdasani và Balakrishnan (2000) tại các tiệm làm tóc ở Singapore, Lages và cộng sự (2005) giữa các công ty xuất nhập khẩu.
Chia sẻ thông tin tác động đến RQ giữa ngân hàng và khách hàng đối với DVNHBL. Từ kết quả phân tích mơ hình, chia sẻ thơng tin có mối quan hệ thuận chiều và tương quan mạnh với chất lượng mối quan hệ thông qua hệ số β = 0,403 và ước lượng đạt ý nghĩa thống kê tại P = 0,000. Kết quả của nghiên cứu đúng với quan điểm của Wong và cộng sự (2007), chia sẻ thơng tin có tác động mạnh mẽ đến chất