CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy
4.4.1 Kiểm định mối quan hệ giữa hình ảnh ngân hàng, chất lƣợng dịch vụ và
vụ và sự hài lòng của khách hàng
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, nhân tố hình ảnh ngân hàng và bốn nhân tố của chất lƣợng dịch vụ Internet Banking (an toàn/bảo mật, tin cậy/hiệu quả, đáp ứng, thẩm mỹ) đƣợc đƣa vào xem xét ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng bằng phƣơng pháp Enter. Kết quả hồi quy cho thấy R² hiệu chỉnh bằng 0.586 chứng tỏ mơ hình giải thích đƣợc 58.6% biến thiên của biến sự hài lòng của khách hàng (xem bảng 4.9). Hay nói cách khác, khoảng 58.6% khác biệt của sự hài lịng có thể đƣợc giải thích bởi sự khác biệt của hình ảnh ngân hàng và bốn thành phần chất lƣợng dịch vụ (an toàn/bảo mật, tin cậy/hiệu quả, đáp ứng, thẩm mỹ).
Mơ hình R R² R² hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ƣớc lƣợng
1 0.770 0.593 0.586 0.30367
Bảng 4.9 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình mối quan hệ giữa hình ảnh ngân hàng, chất lƣợng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng
Kế đến, trị thống kê F = 91.774 (xem phụ lục 5), đƣợc tính từ R square của mơ hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig. = 0.000), cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Hệ sốa Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê số liệu cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -0.569 0.213 -2.669 0.008 HA 0.148 0.040 0.154 3.721 0.000 0.758 1.319 AT 0.429 0.058 0.354 7.441 0.000 0.570 1.754 TC_HQ 0.285 0.053 0.255 5.362 0.000 0.572 1.749 DA 0.133 0.038 0.154 3.556 0.000 0.690 1.449 TM 0.157 0.051 0.121 3.065 0.002 0.830 1.205 a. Biến phụ thuộc: HL
Bảng 4.10 Kết quả các thơng số hồi quy của mơ hình
Bảng 4.10 cho ta phƣơng trình hồi quy với các hệ số chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:
HL = 0.154HA + 0.354AT + 0.255TC_HQ + 0.154DA + 0.121TM
Trong đó:
HL: Sự hài lịng; HA: Hình ảnh ngân hàng; AT: An toàn/bảo mật TC_HQ: Tin cậy/hiệu quả; DA: Đáp ứng; TM: Thẩm mỹ
khách hàng. Để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc, chúng ta căn cứ vào hệ số Beta β. Nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta càng lớn thì nhân tố đó càng ảnh hƣởng quan trọng đến biến sự hài lịng. Trong đó, nhân tố an toàn/bảo mật là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng (β=0.354, sig.=0.000<0.05); kế đến là thành phần tin cậy/hiệu quả (β=0.255, sig.=0.000<0.05), thành phần đáp ứng (β=0.154, sig.=0.000<0.05), và hình ảnh ngân hàng (β=0.154, sig.=0.000<0.05) và cuối cùng là thành phần thẩm mỹ (β=0.121, sig.=0.002<0.05).
Bên cạnh đó, tuy kết quả hồi quy với R² hiệu chỉnh không lớn (chỉ giải thích đƣợc 58.6% biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình, nghĩa là cịn 41.4% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi nhân tố khác ngồi mơ hình) nhƣng điều này có thể chấp nhận đƣợc. Vì trên thực tế, ngoài tác động của các nhân tố đƣợc xem xét trong nghiên cứu này (hình ảnh ngân hàng, chất lƣợng dịch vụ) thì sự hài lịng của khách hàng cịn có thể chịu tác động từ các nhân tố khác mà nghiên cứu này chƣa xem xét đến, ví dụ: giá trị cảm nhận (perceived value), sự mong đợi (expectations), …
Hơn nữa, kết quả này so với các nghiên cứu đi trƣớc có một số khác biệt. Trong nghiên cứu của Suhaimi (2011) thuộc lĩnh vực công ty dịch vụ kỹ thuật, R² hiệu chỉnh là 54.8% đối với mơ hình mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận, hình ảnh doanh nghiệp với sự hài lịng của khách hàng. Còn đối với nghiên cứu của Gan & ctg (2011) trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng ở New Zealand, R² hiệu chỉnh là 73.5% đối với mơ hình mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận, hình ảnh ngân hàng, chất lƣợng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng. Riêng trong nghiên cứu của Kamal & Ipshita (2012) thì R² hiệu chỉnh là 40.2% đối với mơ hình mối quan hệ giữa các thành phần chất lƣợng dịch vụ Internet Banking với sự hài lòng của khách hàng.
4.4.2 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng “Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát đƣợc. Từ các kết quả quan sát
đƣợc trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể…Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ƣớc lƣợng khơng đáng tin cậy…”. Do đó, để đảm bảo phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng có ý nghĩa, ta cần đảm bảo các giả định của nó khơng bị vi phạm.
4.4.2.1 Giả định liên hệ tuyến tính
Để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính, ta dùng phƣơng pháp vẽ đồ thị phân tán giữa 2 giá trị: phần dƣ chuẩn hoá (standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hoá (standardized predicted value) trên trục hoành. Kết quả kiểm định (xem phụ lục 7) cho thấy phần dƣ không thay đổi theo một trật tự nào khác đối với giá trị dự đoán (cong dạng bậc 2 Parabol, cong dạng bậc 3 Cubic…). Điều đó chứng tỏ rằng giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
4.4.2.2 Giả định phƣơng sai của sai số không đổi
Để kiểm tra giả định phƣơng sai của sai số không đổi, chúng ta sử dụng kiểm định tƣơng quan hạng Spearman. Giả thuyết Ho đặt ra cho kiểm định là “Hệ số tƣơng quan hạng của tổng thể bằng 0”. Theo kết quả kiểm định (xem phụ lục 8), giá trị Sig. của các hệ số tƣơng quan với độ tin cậy 95% lớn hơn mức ý nghĩa 0.05 nên giả thuyết Ho không bị bác bỏ. Do đó, ta có thể kết luận phƣơng sai của sai số không đổi.
4.4.2.3 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Để kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ, ta xây dựng biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối của phần dƣ. Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram (xem hình 9.1 ở phụ lục 9) cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.99216 (gần bằng 1) và giá trị trung bình Mean = 0.0000000000000153 (gần bằng 0), ta có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm. Hơn nữa, ta
Kết quả (xem hình 9.2 ở phụ lục 9) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.4.2.4 Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ)
Để kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số, ta dùng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) có thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau (tƣơng quan chuỗi bậc nhất). Giả thiết khi tiến hành kiểm định này là:
Ho: Hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ = 0
Đại lƣợng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Thông tin về giá trị Durbin-Watson d= 2.004 (gần bằng 2) ở bảng Model Summary (xem phụ lục 5) thuộc miền chấp nhận giả thuyết khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Do đó, giả định về tính độc lập của sai số khơng bị vi phạm.
4.4.2.5 Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng Đa cộng tuyến)
Theo bảng kết quả các thơng số hồi quy của mơ hình (bảng 4.10), ta thấy độ chấp nhận của 5 biến (HA, AT, TC_HQ, DA, TM) khá cao (tolerance > 0.5) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) rất nhỏ (< 10) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hƣởng đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy. Điều đó chứng tỏ giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập không bị vi phạm.
4.4.3 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong mô hình
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 2, và mơ hình hiệu chỉnh ở chƣơng 3, ta có 5 giả thuyết đƣợc đề nghị trong mơ hình.
Giả thuyết H1 đƣợc đề nghị: Hình ảnh ngân hàng và sự hài lịng của khách
hàng có quan hệ cùng chiều. Từ kết quả phân tích mơ hình hồi quy (xem bảng 4.10)
cho thấy hệ số β=0.154 và mức ý nghĩa thống kê sig.=0.000 < 0.05, do đó giả thuyết này đƣợc chấp nhận.
Kế đó, có 4 giả thuyết đƣợc đặt ra trong mơ hình nghiên cứu để kiểm định mối quan hệ giữa chất lƣợng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng nhƣ sau:
H2.1: Thành phần an toàn/bảo mật của chất lượng dịch vụ Internet Banking và sự hài lịng của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H2.2: Thành phần tin cậy/ hiệu quả của chất lượng dịch vụ Internet Banking và sự hài lịng của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H2.3: Thành phần đáp ứng của chất lượng dịch vụ Internet Banking và sự hài lịng của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H2.4: Thành phần thẩm mỹ của chất lượng dịch vụ Internet Banking và sự hài lịng của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
Từ kết quả phân tích hồi quy (xem bảng 4.10), ta nhận thấy hệ số β và mức ý nghĩa thống kê của các thành phần nhƣ sau: an toàn/bảo mật (β=0.354, sig.=0.000<0.05); tin cậy/hiệu quả (β=0.255, sig.=0.000<0.05); đáp ứng (β=0.154, sig.=0.000<0.05) và cuối cùng là thành phần thẩm mỹ (β=0.121, sig.=0.002<0.05). Điều này chứng tỏ giả thuyết H2.1, H2.2, H2.3, H2.4 đều đƣợc chấp nhận.
4.5 Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính đến sự hài lịng của khách hàng 4.5.1 Giới tính
Để kiểm định xem sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa nam và nữ có khác nhau hay khơng, ta dùng phép kiểm định
Independent-samples T-test (xem phụ lục 11).
Kết quả Sig. bằng 0.221 (> 0.05) trong kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của trung bình sự hài lịng khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking giữa
(>0.05), ta có thể kết luận: khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về sự hài lòng của khách hàng nam và khách hàng nữ.
4.5.2 Độ tuổi
Để kiểm định xem có sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm tuổi hay khơng, ta sử dụng phân tích phƣơng sai một yếu tố (One-way ANOVA) (xem phụ lục 12).
Kết quả Sig. bằng 0.467 (>0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của sự hài lịng giữa 4 nhóm tuổi khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị Sig. = 0.90 (>0.05) trong bảng kết quả ANOVA cho thấy khơng có sự khác biệt về sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm tuổi.
4.5.3 Trình độ học vấn
Để kiểm định xem có sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm trình độ học vấn hay khơng, ta sử dụng phân tích phƣơng sai một yếu tố (One-way ANOVA) (xem phụ lục 13).
Kết quả Sig. bằng 0.000 (<0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của sự hài lịng giữa các nhóm trình độ học vấn khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Trong trƣờng hợp phƣơng sai khác nhau này, ta dùng kiểm định Dunnett’s T3 và Tamhane’s T2 trong Post Hoc (xem phụ lục 13). Kết quả kiểm định
Dunnett’s T3 và Tamhane’s T2 trong Post Hoc cho kết quả giống nhau, theo đó khơng có sự khác biệt về sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm trình độ học vấn.
4.5.4 Nghề nghiệp
Để kiểm định xem có sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm nghề nghiệp khác nhau hay khơng, ta sử dụng phân tích phƣơng sai một yếu tố (One-way ANOVA) (xem phụ lục 14).
Kết quả Sig. bằng 0.761 (>0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của sự hài lịng giữa các nhóm nghề nghiệp khác nhau khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị Sig. = 0.777 (>0.05) trong bảng kết quả ANOVA cho thấy khơng có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng giữa các nghề nghiệp khác nhau.
4.5.5 Thu nhập
Để kiểm định xem có sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm thu nhập khác nhau hay khơng, ta sử dụng phân tích phƣơng sai một yếu tố (One-way ANOVA) (xem phụ lục 15).
Kết quả Sig. bằng 0.065 (>0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của sự hài lịng giữa các nhóm thu nhập khác nhau khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị Sig. = 0.195 (>0.05) trong bảng kết quả ANOVA cho thấy khơng có sự khác biệt về sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm thu nhập khác nhau.
4.5.6 Thời gian sử dụng dịch vụ Internet Banking
Để kiểm định xem có sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ Internet Banking khác nhau hay không, ta sử dụng phân tích phƣơng sai một yếu tố (One-way ANOVA) (xem phụ lục 16).
Kết quả Sig. bằng 0.947 (>0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của sự hài lịng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ Internet Banking khác nhau, khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt.
Giá trị Sig. = 0.2 (>0.05) trong bảng kết quả ANOVA cho thấy khơng có sự khác biệt về sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ Internet Banking khác nhau.
4.5.7 Tần suất sử dụng dịch vụ Internet Banking
Để kiểm định xem có sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có tần suất sử dụng dịch vụ Internet Banking khác nhau hay khơng, ta sử dụng phân tích phƣơng sai một yếu tố (One-way ANOVA) (xem phụ lục 17).
Kết quả Sig. bằng 0.338 (>0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phƣơng sai của sự hài lịng giữa các nhóm khách hàng có tần suất sử dụng dịch vụ Internet Banking khác nhau, khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt. Kết quả trong bảng ANOVA với giá trị Sig. = 0.006 (<0.05), cho thấy ít nhất có hai trung bình khác nhau. Cho nên, chúng ta phải dùng kiểm định hậu ANOVA. Chúng ta dùng kiểm định Bonferroni trong Post Hoc (xem kết quả ở phụ lục 17). Kết quả của kiểm định cho thấy có sự khác biệt giữa trung bình của sự hài lịng khách hàng do tần suất sử dụng dịch vụ Internet Banking ít hơn 3 lần/tháng và nhiều hơn 12 lần/tháng (Sig. = 0.04 < 0.05), khơng có sự khác biệt giữa các nhóm cịn lại.
4.6 Tóm tắt
Chƣơng 4 trình bày kết quả kiểm định các thang đo, mơ hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu.
Kết quả phân tích nhân tố EFA của thang đo chất lƣợng dịch vụ Internet Banking cho thấy từ 5 nhân tố nhóm thành 4 nhân tố với 23 biến quan sát.
Kết quả hồi quy cho thấy những giả thuyết đƣa ra là hợp lý: Hình ảnh ngân hàng và các thành phần của chất lƣợng dịch vụ Internet Banking đều có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố an toàn/bảo mật có tác động mạnh nhất lên sự hài lịng của khách hàng, kế đó là yếu tố tin cậy/hiệu quả.
Chƣơng này cũng trình bày các kiểm định T-test và One-way ANOVA để xem xét ảnh hƣởng của các biến định tính đến sự hài lịng của khách hàng trong lĩnh vực Internet Banking.
Chƣơng kế sẽ trình bày ý nghĩa và kết luận, hàm ý chính sách cho ngân hàng dựa trên kết quả nghiên cứu, đồng thời cũng nêu hạn chế của đề tài và nghiên cứu tiếp theo.
CHƢƠNG 5: Ý NGHĨA VÀ KẾT LUẬN 5.1 Giới thiệu 5.1 Giới thiệu
Chƣơng 4 đã thảo luận chi tiết về các kết quả khảo sát. Chƣơng 5 trình bày những ý nghĩa và kết luận, hàm ý chính sách cho các nhà quản trị ngân hàng dựa trên kết quả nghiên cứu chƣơng 4, đồng thời cũng nêu hạn chế của đề tài và đề xuất hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
5.2 Ý nghĩa và kết luận
Đây là nghiên cứu về lĩnh vực dịch vụ Internet Banking xem xét đồng thời ảnh