STT Ký hiệu 1 Ký hiệu 2 Tên biến
1 X1 Chuyen_doi Chuyển đổi ngân hàng
2 X2 Gia_ca Giá cả
3 X3 Danh_tieng Danh tiếng ngân hàng
4 X4 Chat_luong_DV Chất lượng dịch vụ
5 X5 Quang_cao Truyền thông, quảng cáo
6 X6 Chuyen_doi_khong_TN Chuyển đổi không tự nguyện
8 X8 Chi_phi_chuyen_doi Chi phí chuyển đổi 9 X9 Gioi_tinh Giới tính 10 X10 Tuoi Nhóm tuổi 11 X11 Hoc_van Trình độ học vấn 12 X12 Nghe_nghiep Nghề nghiệp 13 X13 Thu_nhap Thu nhập
(Nguồn: đề xuất của tác giả)
Hàm hồi quy sẽ có dạng sau:
X1 = f(X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X13, ɛ)
Như vậy, sử dụng hồi quy Logistic sẽ tìm ra kết quả mục tiêu nghiên cứu 1 là xác định các yếu tố tác động đến hành vi chuyển đổi ngân hàng của khách hàng.
2.2.7.3. Phân tích hiệu ứng cận biên
Để phục vụ mục tiêu nghiên cứu thứ hai là xác định mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, tác giả sử dụng chỉ số Hiệu ứng cận biên (Marginal effect). Hệ số marginal effect cho biết mức tăng của xác suất xảy ra biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị (đối với biến liên tục) hoặc thay đổi trạng thái từ 0 sang 1 đối với biến nhị phân. Trong nghiên cứu này thì hệ số marginal effect sẽ xác định mức độ thay đổi xác suất khách hàng chuyển đổi ngân hàng khi các yếu tố khảo sát thay đổi 1 đơn vị, qua đó ta sẽ xác định được mức độ quan trọng của từng yếu tố lên hành vi của khách hàng.
2.2.7.4. Phân tích Anova
Để phục vụ mục tiêu nghiên cứu thứ 3 là xác định ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học, tác giả sử dụng phân tích phương sai (Analysis Of Variance - Anova). Phân tích Anova là phương pháp thống kê phân tích tổng quy mơ biến thiên được tìm thấy trong một tập dữ liệu gồm hai thành phần: các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố có hệ thống. Các yếu tố ngẫu nhiên khơng có bất kỳ ảnh hưởng thống kê nào trên tập dữ liệu đã cho, trong khi các yếu tố hệ thống thì có. Trong nghiên cứu này, Anova được tiến hành để kiểm tra giả thuyết nhân khẩu học cho sự khác biệt về cảm nhận của khách hàng của hành vi chuyển đổi ngân hàng. Dựa vào
phân tích Anova ta xác định được từng nhóm đặc điểm của từng yếu tố nhân khẩu học sẽ tác động như thế nào lên hành vi chuyển đổi ngân hàng và mức độ tương quan của từng nhóm của từng yếu tố nhân khẩu học lên các biến độc lập.
2.2.8. Kết quả nghiên cứu
Dựa trên dữ liệu thu thập được và các bước thực hiện đã nêu, ta thu được kết quả việc phân tích và nghiên cứu dữ liệu. Dữ liệu được phân tích bằng Stata 12MSI và SPSS 16.0.
2.2.8.1. Tỷ lệ mẫu phản hồi
Tổng cộng có 220 bảng câu hỏi đã được nhận về từ 235 bảng câu hỏi được phát cho các khách hàng thông qua phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Trong số các bảng câu hỏi nhận về thì có 18 bảng câu hỏi đã được loại bỏ khỏi dữ liệu do chúng không đạt được đầy đủ các u cầu nên khơng thích hợp để sử dụng trong nghiên cứu này. Vì vậy có 202 bảng câu hỏi đã hồn thành, hợp lệ, đáp ứng đủ yêu cầu và có thể sử dụng. Mặc dù khơng thu thập được số lượng mẫu như kế hoạch ban đầu nhưng số lượng mẫu hiện tại cũng đã đạt yêu cầu so với mức tối thiểu 145 đã nói ở phần 2.2.5.2. Vì vậy, kích thước mẫu thu được cuối cùng được coi là chấp nhận được cho mục đích của nghiên cứu này.
2.2.8.2. Thống kê mô tả
Dữ liệu trong phần I_Phụ lục 1 cho thấy số liệu thống kê mô tả cho những người tham gia khảo sát. Trong số 202 bảng câu hỏi có kết quả hợp lệ có 98 người, tương đương 48,5% số người được hỏi đã chuyển ngân hàng trong ba năm, còn lại 104 người, tương đương 51,5% số người khảo sát không chuyển ngân hàng. Mẫu khảo sát những người trả lời bao gồm 97 người là nam giới, tương đương 48% mẫu và 105 người là nữ giới, tương đương 52% mẫu. Trong mẫu thu về, các nhóm tuổi nhiều nhất là nhóm trên 45 tuổi (31.7%), nhóm từ 32 tuổi đến 37 tuổi (22.8%) và nhóm 20 tuổi đến 25 tuổi (17.8%). Trong những người được hỏi thì nhóm có trình độ trung cấp chiếm tỷ trọng cao nhất với 23.8%, tiếp đến là nhóm trình độ trên đại học với tỷ lệ 21.8%, các nhóm THPT trở xuống, đại học, cao đẳng có tỷ lệ thấp hơn một chút, lần lượt ở mức 19.3%, 18.3% và 16.8%. Trong mẫu khảo sát thì thu nhập
hàng tháng của khách hàng chủ yếu nằm trong mức từ 26 triệu đến 40 triệu với tỷ lệ 32.7%, tiếp đến là nhóm thu nhập trên 70 triệu đồng với tỷ lệ 21.3%, các nhóm thu nhập cịn lại có tỷ lệ tương đương nhau, ở quanh mức 15.3%. Trong số khách hàng khảo sát thì chủ yếu là nhân viên văn phòng/nhân viên bán hàng/kỹ sư với tỷ lệ 29.2%, tiếp đến là nhóm khách hàng tự kinh doanh với tỷ lệ 25.2%, đứng thứ 3 là nhóm nghề khác với tỷ lệ 15.3%. Các nhóm nghề cịn lại có tỷ lệ thấp hơn, dao động từ 2.5% đến 13.4%.
2.2.8.3. Kết quả cho mục tiêu nghiên cứu
Chất lượng thang đo
Dựa vào kết qủa phân tích thang đo của nhóm biến Giá cả (Hình 1_Phụ lục 1), hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.8838 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Khơng có biến quan sát nào sau khi bị loại bỏ có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.8838. Vì vậy, chấp nhận tất cả các biến quan sát trong thang đo và sẽ các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Tiếp tục phân tích tương tự cho các biến tiếp theo (Hình 3, Hình 4, Hình 5, Hình 6, Hình 7_Phụ lục 1) ta có kết quả là hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều lớn hơn 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Do đó, chấp nhận tồn bộ các biến quan sát của các nhóm biến Truyền thơng quảng cáo, Chuyển đổi không tự nguyện, Khoảng cách, Chi phí chuyển đổi.
Theo kết quả phân tích thang đo của nhóm biến Danh tiếng ngân hàng (Hình 2a_Phụ lục 1), hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.3721 < 0.6, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thứ 4 và thứ 5 trong thang đo (cột item-rest correlation) nhỏ hơn 0.3 . Vì vậy, tác giả sẽ loại bỏ biến danh_tieng4 và danh_tieng5 và tiến hành phân tích lại thang đo. Theo kết quả phân tích lại thang đo (Hình 2b_Phụ lục 1), hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.7928 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Khơng có biến quan sát nào sau khi bị loại bỏ có thể làm cho Cronbach’s Alpha của
thang đo này lớn hơn 0.7928. Vì vậy, 3 biến quan sát còn lại đều được chấp nhận và sẽ được tác giả sử dụng trong phần phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (Hình 2.2), Hệ số KMO = 0.831, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1. điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Kết quả kiểm định Bartlett là 3101.231 với mức ý nghĩa (p_value) sig = 0.000 < 0.05 (Bảng 2.3). Như vậy các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.