Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại
biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Thành phần vật lý: Alpha .928 VL1 27.06 10.248 .862 .911 VL2 27.05 10.229 .778 .917 VL3 27.07 10.065 .726 .922 VL4 27.10 10.448 .750 .919 VL5 27.10 10.137 .803 .915 VL6 27.08 10.301 .715 .922 VL7 27.07 10.397 .747 .919 VL8 27.03 10.642 .671 .925
Tin cậy: Alpha .920
TC1 11.70 1.385 .787 .908
TC2 11.60 1.426 .848 .886
TC3 11.64 1.407 .874 .877
TC4 11.67 1.489 .763 .914
Tƣơng tác cá nhân: Alpha .829
TT1 23.90 5.960 .713 .782 TT2 23.76 6.304 .600 .801 TT3 23.52 6.502 .519 .815 TT4 23.62 6.338 .566 .807 TT5 23.66 6.929 .473 .821 TT6 23.69 6.468 .552 .809 TT7 23.70 6.263 .597 .802
Giải quyết vấn đề: Alpha .866
GQ1 7.15 1.086 .761 .801 GQ2 7.09 .987 .768 .791 GQ3 7.08 1.033 .712 .844 Chính sách: Alpha .888 CS1 20.65 8.028 .695 .870 CS2 20.77 8.148 .670 .873 CS3 20.68 7.879 .705 .869
CS4 20.66 8.214 .619 .879
CS5 20.79 7.812 .751 .863
CS6 20.81 8.162 .663 .874
CS7 20.83 7.830 .671 .874
5.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số KMO =0.883 cho thấy dữ liệu là phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể với giả thuyết:
Ho: Khơng có tương quan giữa các biến quan sát H1: Có tương quan giữa các biến quan sát
Với với mức ý nghĩa α = 5% Sig. = 0.000 (0%) < α = 5%
Có thể bác bỏ Ho, nghĩa có tương quan giữa các biến quan sát hay phân tích nhân tố ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
Phép xoay promax cho thang đo đa hướng giữ nguyên 29 biến thuộc 5 yếu tố việc đo lường CLDV khách hàng doanh nghiệp với hệ số tải trên 0.5 đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố. Tổng phương sai trích đạt được 65.62% cho thấy 5 nhân tố vừa rút ra giải thích được 65.62% biến thiên của dữ liệu. (Bảng 2, phụ lục 6)
Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Biến 1 2 3 4 5 VL1 .894 VL2 .794 VL3 .756 VL4 .791 VL5 .826 VL6 .757 VL7 .760 VL8 .743 TC1 .803 TC2 .871
TC3 .875 TC4 .813 TT1 .757 TT2 .706 TT3 .597 TT4 .613 TT5 .605 TT6 .686 TT7 .732 GQ1 .839 GQ2 .879 GQ3 .855 CS1 .783 CS2 .767 CS3 .788 CS4 .710 CS5 .834 CS6 .761 CS7 .750
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay nhân tố, 5 nhân tố rút trích ra đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố >0.5. Năm nhân tố được rút trích ra:
Nhân tố thứ nhất: Thành phần vật lý (VL) – Cơ sở vật chất, trang thiết bị tại chi nhánh, PGD ACB, bao gồm 8 biến quan sát: VL1, VL2, VL3, VL4, VL5, VL6, VL7, VL8.
Nhân tố thứ hai: Độ tin cậy (TC) – Uy tín và độ tin cậy của ACB đối với khách hàng, bao gồm 4 biến quan sát: TC1, TC2, TC3, TC4.
Nhân tố thứ ba: Tương tác cá nhân (TT) – Khả năng đáp ứng của nhân viên ACB,
bao gồm 7 biến quan sát: TT1, TT2, TT3, TT4, TT5, TT6, TT7.
Nhân tố thứ tư: Giải quyết (GQ) – Khả năng giải quyết các vấn đề, bao gồm 3 biến quan sát: GQ1, GQ2, GQ3.
Nhân tố thứ năm: Chính sách (CS) – Các chính sách của ACB đang áp dụng cho khách hàng, bao gồm 7 biến quan sát: CS1, CS2, CS3, CS4, CS5, CS6, CS7. Tên của năm nhân tố sau khi rút trích ra vẫn giữ ngun khơng đổi. Năm nhân tố này sau đó được đặt tên lại bằng lệnh Transform -Compute Variables của SPSS và được đưa vào phân tích hồi qui.
Kết quả phân tích nhân tố rút trích được năm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ khách hàng doanh nghiệp ngân hàng Á Châu giống như lý thuyết ban đầu. Vì vậy mơ hình lý thuyết ban đầu và các giả thuyết đặt ra được giữ nguyên.
5.3 Phân tích tƣơng quan và hồi qui tuyến tính 5.3.1 Xem xét ma trận hệ số tƣơng quan
Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc HL và 5 biến độc lập: VL, TC, TT, GQ và CS được thiết lập. Căn cứ vào hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 5% để xây dựng mơ hình hồi qui. Kết quả phân tích tương quan như sau với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía.
Dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan, ta thấy hệ số tương quan giữa biến HL (Hài Lòng) và 5 biến độc lập khá cao, thấp nhất là 0.445 và các biến độc lập cũng có tương quan với nhau nhưng mức độ không cao, cao nhất là 0.464 . Điều này chứng tỏ các biến độc lập trên có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc HL.
Bảng 5.3 Ma trận hệ số tƣơng quan VL TC TT GQ CS Hài lòng VL 1 .464** .366** .220** .128** .686** TC .464** 1 .413** .171* -.033 .527** TT .366** .413** 1 .322** .049 .639** GQ .220** .171* .322** 1 .119 .472** CS .128** -.033 .049 .119 1 .445** Hài lòng .686** .527** .639** .472** .445** 1
5.3.2 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
5.3.2.1 Xác định các biến độc lập và biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi qui tuyến tính bội diễn tả sự hài lòng về chất lượng dịch vụ khách hàng doanh nghiệp ngân hàng Á Châu:
HL = βo + β1*VL + β2*TC + β3*TT + β4*GQ + β5*CS Trong đó:
HL (Hài lòng) là biến phụ thuộc Y
VL (Vật lý), TC (Tin cậy), TT (Tương tác), GQ (Giải quyết), CS (Chính sách) là biến độc lập Xi
Βk là hệ số hồi qui riêng phần (k = 0,1,2,3,4,5)
5.3.2.2 Kiểm tra các giả định hồi qui
Thực hiện kiểm tra 4 giả định hồi qui cho từng cặp (Xi,Y) cho thấy khơng có vi phạm giả định, các biến đều phù hợp cho phân tích hồi qui.
Giả định liên hệ tuyến tính (linearity)
Giả định này được kiểm tra thông qua biểu đồ phân tán Scatter cho từng cặp (Xi,Y) trong đó X là biến độc lập chạy từ 1 đến 5 tương ứng 5 thành phần CLDV khách hàng doanh nghiệp và Y là biến phụ thuộc HL. Kết quả cho thấy Xi có mối liên hệ tuyến tính với Y. (Hình 1, phụ lục 7)
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi (Equal variance – homoscedasticity)
Giả thuyết Ho hệ số tương quan hạng tổng thể = 0. Kết quả kiểm định cho ta thấy không thể bác bỏ giả thuyết Ho (Sig > 0.05), nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm. (Bảng 1, phụ lục 7).
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn (Normality Distribute)
Biểu đồ histogram cho phần dư của biến phụ thuộc cho giá trị Mean ≈ 0 và Std. = ≈ 1. Như vậy giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. (Hình 2, phụ lục 7).
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ (No Autocorrelation)
Giá trị d tra bảng Durbin Watson với một biến độc lập và 200 quan sát là (dl = 1.718; du = 1.820), giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thiết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất. (Bảng 2, phụ lục 7)
5.3.2.3 Hồi qui tuyến tính bội
Phương pháp Enter đồng thời đưa 5 biến vào mơ hình hồi qui lần lượt cho các kết quả như sau:
Bảng 5.4 Bảng kết quả hồi qui hồn chỉnh
Model Summaryb R R bình phương R bình phương điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 .914a .835 .831 .131 1.824 ANOVAb Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 16.870 5 3.374 196.598 .000a Phần dư 3.329 194 .017 Tổng 20.199 199 a. Predictors: (Constant), CS, TC, GQ, TT, VL b. Biến phụ thuộc: Hài lòng
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Constant) -.182 .132 -1.381 .169 VL .269 .024 .386 11.262 .000 .725 1.380 TC .151 .028 .186 5.363 .000 .707 1.414 TT .259 .026 .338 9.958 .000 .739 1.353 GQ .132 .020 .204 6.543 .000 .876 1.142 CS .246 .020 .361 12.143 .000 .962 1.039
b. Biến phụ thuộc: Hài lòng
PT hồi qui: HL = -0.182 + 0.269*VL + 0.151*TC + 0.259*TT + 0.132*GQ + 0.246*CS 5.3.2.4 Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Mơ hình hồi qui đa biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến vì hệ số phóng đại phương sai VIF chạy từ 1.039 đến 1.414 đạt yêu cầu VIF < 5, nghĩa là các biến độc lập không thể hiện sự đa cộng tuyến đáng kể.
5.3.2.5 Độ phù hợp của mơ hình
Giá trị R Square điều chỉnh = 0.831 nghĩa là mơ hình giải thích được 83.1% biến thiên của dữ liệu hay 5 nhân tố này giải thích được 83.1% biến thiên dữ liệu, 16.9% còn lại là do các nguyên nhân khác.
Các giá trị Sig trong bảng hồi qui đều nhỏ hơn 5% nên tất cả năm nhân tố đều có ý nghĩa trong mơ hình. Vậy các giả thiết H1, H2, H3, H4 và H5 đều được chấp nhận. Các hệ số hồi qui mang dấu dương, thể hiện năm nhân tố trong mơ hình hồi qui trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng với CLDV khách hàng doanh nghiệp ngân hàng Á Châu.
Giá trị Sig từ bảng phân tích phương sai ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy có thể bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số Beta của nhân tố VL 0.269, cao nhất trong các hệ số Beta, chứng tỏ nhân tố này có sự tác động mạnh nhất và quan trọng nhất đối với HL. Điều này có ý nghĩa khi tăng 1 đơn vị của VL sẽ làm cho HL tăng 0.269 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
Hệ số Beta của nhân tố TT 0.259, cao thứ hai trong các hệ số Beta. Điều này chứng tỏ nhân tố này có sự tác động mạnh và quan trọng thứ hai đối với HL. Điều này có ý nghĩa khi tăng 1 đơn vị của TT sẽ làm cho HL tăng 0.259 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
Hệ số Beta của nhân tố CS 0.246, cao thứ ba trong các hệ số Beta. Điều này chứng tỏ nhân tố này có sự tác động mạnh và quan trọng thứ ba đối với HL. Điều này có ý nghĩa khi tăng 1 đơn vị của CS sẽ làm cho HL tăng 0.246 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
Hệ số Beta của nhân tố TC 0.151, cao thứ tư trong các hệ số Beta. Điều này chứng tỏ nhân tố này có sự tác động mạnh và quan trọng thứ tư đối với HL. Điều này có ý nghĩa khi tăng 1 đơn vị của TC sẽ làm cho HL tăng 0.151đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
Và cuối cùng là nhân tố GQ có tác động ít nhất đến HL với hệ số Beta 0.132. Điều này có ý nghĩa khi tăng 1 đơn vị của GQ sẽ làm cho HL tăng 0.132 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
5.3.2.6 Kiểm định các giả thuyết
Nhóm giả thuyết về mối quan hệ giữa 5 thành phần của CLDV với sự hài lòng của khách hàng doanh nghiệp
Giả thuyết Mức ý nghĩa KQ kiểm định
H1 Có mối quan hệ dương giữa nhân tố Thành phần vật lý với sự hài lòng của khách hàng. Có nghĩa là các yếu tố về vật lý như cơ sở vật chất… càng tốt thì mức độ hài lịng của khách hàng càng cao.
0.000 Chấp nhận
hài lòng của khách hàng. Có nghĩa là ngân hàng làm cho khách hàng tin cậy càng cao thì sự hài lịng của khách hàng càng cao.
H3 Có mối quan hệ dương giữa nhân tố Tương tác cá nhân với sự hài lòng của khách hàng. Có nghĩa là nhân viên ngân hàng xử lý vấn đề và chăm sóc khách hàng tốt thì sự hài lịng của khách hàng càng cao.
0.000 Chấp nhận
H4 Có mối quan hệ dương giữa nhân tố Giải quyết vấn đề với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là ngân hàng giải quyết các vấn đề, chăm sóc khách hàng càng tốt thì sự hài lịng của khách hàng càng cao.
0.000 Chấp nhận
H5 Có mối quan hệ dương giữa nhân tố Chính sách với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là ngân hàng có các chính sách về sản phẩm và dịch vụ khách hàng càng tốt thì sự hài lịng của khách hàng càng cao.
0.000 Chấp nhận
Nhóm giả thuyết khả năng tồn tại sự khác biệt trong đánh sự hài lịng theo trình độ, chức vụ, loại hình doanh nghiệp và thời gian quan hệ với ngân hàng.
H6: Có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng giữa các chức vụ khác nhau.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig >0.05. Từ đó, ta bác bỏ giả thiết, có nghĩa là khơng có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng giữa các chức vụ khác nhau. Hay nói cách khác, các chức vụ trong cuộc khảo sát giám đốc, trưởng phòng tài chính, kế tốn trưởng và kế tốn ngân hàng khơng có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng đối với CLDV tại ACB. (Bảng 1, phụ lục 8)
H7: Có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lịng giữa các trình độ khác nhau.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig >0.05. Từ đó, ta bác bỏ giả thiết, có nghĩa là khơng có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lịng giữa các trình độ khác nhau. (Bảng 2, phụ lục 8).
H8: Có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng giữa các loại hình doanh nghiệp khác nhau.
Kết quả phân tích Independent samples T-test cho thấy mức ý nghĩa Sig >0.05. Từ đó, ta bác bỏ giả thiết, có nghĩa là khơng có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lịng giữa các các loại hình doanh nghiệp khác nhau. (Bảng 3, phụ lục 8).
H9: Có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng giữa các doanh nghiệp có thời gian quan hệ với ngân hàng khác nhau.
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig <0.05. Từ đó, ta chấp nhận giả thiết, có nghĩa là có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lịng giữa các doanh nghiệp có thời gian quan hệ với ngân hàng khác nhau. (Bảng 4, phụ lục 8).
Điều này cũng phù hợp với thực tiễn. Các doanh nghiệp khi quyết định gắn bó và giao dịch với một ngân hàng lâu hay chỉ quan hệ một thời gian ngắn cũng phần nào phản ánh được mức độ hài lòng của họ. Tiếp theo sẽ phân tích sâu ANOVA để tìm xem sự đánh giá này là khác biệt giữa những nhóm có thời gian quan hệ khác nhau nào.
Sau khi kiểm định “sau”, với mức ý nghĩa Sig <0.05 của hai cặp: giữa nhóm có thời gian quan hệ với ngân hàng dưới 6 tháng và trên 5 năm; giữa nhóm có thời gian quan hệ từ 6 tháng đến dưới 2 năm và trên 5 năm, kết luận là có sự khác biệt trong việc đánh gía sự hài lịng giữa các nhóm nêu trên. Mức ý nghĩa Sig 0.555 giữa nhóm có thời gian quan hệ với ngân hàng từ 2 năm đến dưới 5 năm và trên 5 năm >0.05 chứng tỏ là khơng có sự khác biệt biệt trong việc đánh gía sự hài lịng giữa hai nhóm nêu trên.
Bảng 5.5 Sự khác biệt giữa các nhóm trong việc đánh giá mức độ hài lịng
Thời gian quan hệ (I)
Thời gian quan hệ (J)
Chênh lệch trung bình (I-J)
Mức ý nghĩa Kết quả kiểm định
Dưới 6 tháng Trên 5 năm -.644* 0.000 Có sự khác biệt
Từ 6 tháng đến dưới 2 năm
Trên 5 năm -.429* 0.000 Có sự khác biệt
Từ 2 năm đến dưới 5 năm
Trên 5 năm -.047 0.555 Khơng có sự
Dựa vào giá trị trung bình của từng nhóm, ta có thể so sánh mức độ đánh giá sự hài lịng của từng nhóm doanh nghiệp. Giá trị trung bình của nhóm có thời gian quan hệ với ngân hàng trên 5 năm 3.88 là cao nhất, tiếp theo là nhóm khách hàng có thời gian quan hệ từ 2 năm đến dưới 5 năm 3.84, đứng thứ 3 là nhóm khách hàng có thời gian quan hệ với ngân hàng từ 6 tháng đến dưới 2 năm là 3.45 và cuối cùng giá trị trung bình 3.24 của nhóm khách hàng có thời gian quan hệ với ngân hàng dưới 6 tháng là thấp nhất. Điều