Điều kiện cần áp dụng để phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau. Sử dụng kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) để kiểm định giả thuyết H0 là các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị trong đó tất cả các giá trị trên đường chéo đều bằng 1, cịn các giá trị nằm ngồi đường chéo đều bằng 0. Đại lượng kiểm định này dựa trên sự biến đổi thành đại lượng chi bình phương (chi-square) từ định thức của ma trận tương quan. Đại lượng này có giá trị càng lớn thì ta càng có khả năng bác bỏ giả thuyết này. Nếu giả thuyết H0 không thể bị bác bỏ thì phân tích nhân tố rất có khả năng khơng thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 30, 32).
Trong phân tích nhân tố, chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 31).
Phân tích nhân tố thường được tiến hành theo phương pháp trích yếu tố phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với phép xoay nhân tố giữ nguyên góc các nhân tố (Varimax) (Mayers, Gamst và Guarino, 2000).
Sau khi xoay các nhân tố, trọng số nhân tố (factor loading) phải > 0.5. Theo Hair và các cộng sự (1998), trọng số nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố EFA. Trọng số nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Tiêu chuẩn khác biệt trọng số nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Tamimi, 2003). Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên Hair và các cộng sự (1998). Ngoài ra, trị số eigenvalue phải lớn hơn 1. Chỉ những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 34).
Sau khi phân tích nhân tố xong sẽ hiệu chỉnh mơ hình lý thuyết theo kết quả phân tích nhân tố và tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được tiến hành theo các bước sau (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1):
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. Ma trận hệ số tương quan là một ma trận vuông gồm các hệ số tương quan. Các số 1 trên đường chéo là hệ số tương quan tính được của một biến với chính nó. Mỗi biến sẽ xuất hiện hai lần trong ma trận với hệ số tương quan như nhau, đối xứng nhau qua đường chéo của ma trận. Chúng ta chỉ cần quan tâm đến phần tam giác phía dưới hay phía trên đường chéo của ma trận.
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và các biến còn lại gọi là các biến độc lập.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy. Kiểm định t trong bảng các thông số thống kê của từng biến độc lập dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Sử dụng phương pháp Enter, SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến.
Sau đó, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính bội.
- Đối với giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau, sử dụng đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa
các giá trị phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa. Chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, khơng tạo thành một hình dạng nào.
- Đối với giả định phương sai của sai số không đổi, kiểm tra phương sai của sai số khơng thay đổi có bị vi phạm hay không. Nếu độ lớn của phần dư tăng hoặc giảm cùng với các giá trị của biến độc lập mà ta nghi ngờ gây ra hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta nên nghi ngờ giả định phương sai của sai số không đổi đã bị vi phạm. Với cỡ mẫu nhỏ, chúng ta sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman, với giả thuyết H0 là hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nếu kết quả kiểm định khơng bác bỏ giả thuyết H0 thì kết luận phương sai của sai số khơng thay đổi. Phương trình hồi quy tuyến tính bội có nhiều biến giải thích thì hệ số tương quan hạng có thể tính giữa trị tuyệt đối của phần dư với từng biến riêng.
- Đối với giả định về phân phối chuẩn của phần dư, sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư. Nếu trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Đối với giả định về tính độc lập của sai số tức khơng có tương quan giữa các phần dư, đại lượng thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau với giả thuyết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0 (khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất).
- Đối với giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện tượng đa cộng tuyến), sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance inflation factor), nếu VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Tiếp theo là đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2 và hệ số R2 điều chỉnh. Hệ số R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với tập dữ liệu. Để giải quyết tình huống này, hệ số R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh tốt hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. Hệ số R2 điều chỉnh không nhất thiết phải tăng lên khi nhiều biến độc lập được
đưa thêm vào mơ hình. Hệ số R2 điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R2.
Sau cùng sẽ hiệu chỉnh mơ hình lý thuyết. Sau khi hiệu chỉnh mơ hình xong, viết phương trình hồi quy tuyến tính bội, dựa vào các hệ số hồi quy riêng phần để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến giá trị cảm nhận của khách hàng. Hệ số hồi quy riêng phần của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của nhân tố đó đến giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng theo chiều thuận và ngược lại.
3.2 Thang đo sử dụng cho nghiên cứu
Thang đo trong nghiên cứu này được xây dựng dựa vào nghiên cứu của Roig và các cộng sự (2006) về giá trị cảm nhận của khách hàng khi thực hiện giao dịch tại ngân hàng. Trong nghiên cứu của Roig và các cộng sự (2006) thang đo giá trị cảm nhận tổng thể trong lĩnh vực dịch vụ tài chính bao gồm 06 nhân tố: giá trị chức năng của sự thiết lập nơi giao dịch, giá trị chức năng của đội ngũ nhân sự thực hiện giao dịch, giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ, giá trị chức năng của giá dịch vụ, giá trị cảm xúc và giá trị xã hội. Sau khi tiến hành thảo luận tay đôi với các đối tượng được phỏng vấn, nhìn chung các ý kiến đều đồng tình về nội dung thang đo các thành phần khái niệm nghiên cứu. Đồng thời họ có ý kiến bổ sung thêm 02 nhân tố trong thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng khi thực hiện giao dịch tại ngân hàng TMCP Nam Á là: giá cả hành vi (Behavioral price) và danh tiếng ngân hàng (Reputation).
Theo các đối tượng được phỏng vấn, hiện nay hầu hết sản phẩm, dịch vụ của các ngân hàng đều có mức phí (tính bằng tiền) tương đồng nhau, do các ngân hàng cạnh tranh gay gắt về giá cả. Do vậy, để có thể thu hút và giữ chân được khách hàng địi hỏi ngân hàng phải giảm các chi phí không phải bằng tiền bao gồm thời gian và công sức bỏ ra để tìm kiếm và mua (sử dụng) sản phẩm, dịch vụ. Petrick (2002) gọi đó là “giá cả hành vi” hay “giá cả phi tiền tệ”.
Bên cạnh đó, do đặc thù nền kinh tế và ngành tài chính Việt Nam, khách hàng khi lựa chọn ngân hàng để giao dịch thường sử dụng dịch vụ của ngân hàng có vốn nhà nước (Agribank, Vietcombank…) do họ tin vào uy tín của những ngân hàng này. Tuy nhiên,
hiện nay một số ngân hàng thương mại cổ phần khơng có vốn nhà nước làm công tác thương hiệu rất tốt dẫn đến uy tín tăng cao, thu hút một lượng lớn khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng mình (Sacombank, ACB…). Do đó, theo các đối tượng được phỏng vấn thì cần bổ sung thêm yếu tố “danh tiếng ngân hàng”.
Vậy trong nghiên cứu có 9 khái niệm nghiên cứu được sử dụng: (1) giá trị chức năng của sự thiết lập nơi giao dịch (functional value of the establishment), (2) giá trị chức năng của đội ngũ nhân sự thực hiện giao dịch (Functional value of the personnel), (3) giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ (Functional value of the service quality), (4) giá trị chức năng của giá dịch vụ (Functional value price), (5) giá trị cảm xúc (Emotional value), (6) giá trị xã hội (Social value), (7) giá cả hành vi (Behavioral price), (8) danh tiếng ngân hàng (Reputation) và (9) giá trị cảm nhận (Perceived value). Tất cả thang đo được đo lường theo thang đo Likert 5 điểm, với 1 điểm là hồn tồn khơng đồng ý, 2 điểm là không đồng ý, 3 điểm là trung hòa, 4 điểm là đồng ý và 5 điểm là hoàn toàn đồng ý.
3.2.1 Thang đo giá trị chức năng của sự thiết lập nơi giao dịch (Functional value of the establishment) the establishment)
Giá trị chức năng của sự thiết lập nơi giao dịch đề cập đến việc bài trí, sắp xếp trang thiết bị, cách tổ chức, trang trí …tại nơi giao dịch, qua đó đem đến lợi ích cho khách hàng. Thang đo giá trị chức năng của sự thiết lập nơi giao dịch gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ FVE1 đến FVE4:
Bảng 3.1: Thang đo giá trị chức năng của sự thiết lập nơi giao dịch
Kí hiệu Biến quan sát
FVE1 Quầy giao dịch có bảo mật thơng tin và sự riêng tư của khách hàng. FVE2 Nơi giao dịch được sắp xếp gọn gàng hợp lý và sạch sẽ.
FVE3 Nơi giao dịch trông ấn tượng, hiện đại.
FVE4 Tại quầy giao dịch, các mẫu biểu, brochure được sắp xếp gọn gàng, ở nơi dễ tìm thấy.
3.2.2 Thang đo giá trị chức năng của đội ngũ nhân sự thực hiện giao dịch (Functional value of the personnel) (Functional value of the personnel)
Giá trị chức năng của đội ngũ nhân sự thực hiện giao dịch thể hiện trình độ chuyên môn, sự hiểu biết, khả năng cung cấp thông tin cho khách hàng về sản phẩm, lãi suất, các chương trình khuyến mãi,… của nhân viên (Roig và các cộng sự, 2006). Thang đo giá trị chức năng của đội ngũ nhân sự thực hiện giao dịch gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ FVP1 đến FVP4:
Bảng 3.2: Thang đo giá trị chức năng của đội ngũ nhân sự thực hiện giao dịch
Kí hiệu Biến quan sát
FVP1 Nhân viên nắm vững về công việc của họ. FVP2 Nghiệp vụ của nhân viên được cập nhật liên tục.
FVP3 Thông tin nhân viên cung cấp là có ích và cần thiết đối với khách hàng. FVP4 Nhân viên có kiến thức, hiểu biết về tất cả các dịch vụ của ngân hàng
3.2.3 Thang đo giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ (Functional value of the service quality) service quality)
Giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ đề cập đến cảm nhận của khách hàng về các thuộc tính của sản phẩm, dịch vụ (Roig và các cộng sự, 2006). Thang đo giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ FVS1 đến FVS4:
Bảng 3.3: Thang đo giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ
Kí hiệu Biến quan sát
FVS1 Tôi được cung cấp dịch vụ đúng nhu cầu của mình. FVS2 Chất lượng dịch vụ luôn ổn định theo thời gian.
FVS3 Chất lượng dịch vụ cạnh tranh so với các ngân hàng khác.
FVS4 Sau khi giao dịch, tôi nhận được dịch vụ như mong đợi (về chất lượng).
3.2.4 Thang đo giá trị chức năng của giá dịch vụ (Functional value price)
Giá trị chức năng của giá dịch vụ là cảm nhận của khách hàng khi so sánh lợi ích nhận được so với chi phí (bằng tiền ) bỏ ra để có được sản phẩm, dịch vụ (Roig và các cộng sự, 2006). Thang đo giá trị chức năng của giá dịch vụ gồm 3 biến quan sát, ký hiệu từ FVPr1 đến FVPr3:
Bảng 3.4: Thang đo giá trị chức năng của giá dịch vụ
Kí hiệu Biến quan sát
FVPr1 Giá dịch vụ (lãi suất, phí) được cơng bố rõ ràng, cơng khai. FVPr2 Dịch vụ nhận được xứng đáng với giá phải trả.
FVPr3 Tổng chi phí mà tơi bỏ ra để có được dịch vụ là hợp lý.
3.2.5 Thang đo giá trị cảm xúc (Emotional value)
Giá trị cảm xúc bao gồm những cảm xúc hay trạng thái tình cảm được tạo ra khi khách hàng thực hiện giao dịch với ngân hàng (Roig và các cộng sự, 2006). Thang đo giá trị cảm xúc gồm 5 biến quan sát, ký hiệu từ EV1 đến EV5:
Bảng 3.5: Thang đo giá trị cảm xúc
Kí hiệu Biến quan sát
EV1 Tơi hài lịng với dịch vụ tại ngân hàng này. EV2 Tôi cảm thấy thoải mái khi giao dịch.
EV3 Nhân viên đã tạo cho tơi được cảm xúc tích cực khi giao dịch. EV4 Nhân viên không gây rắc rối cho tơi khi giao dịch.
EV5 Nhìn chung tơi cảm thấy dễ chịu khi giao dịch.
3.2.6 Thang đo giá trị xã hội (Social value)
Giá trị xã hội gắn liền với việc thể hiện địa vị xã hội, hình ảnh cá nhân của khách hàng do việc sử dụng sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng tạo ra (Roig và các cộng sự, 2006). Thang đo giá trị xã hội gồm 3 biến quan sát, ký hiệu từ SV1 đến SV3:
Bảng 3.6: Thang đo giá trị xã hội
Kí hiệu Biến quan sát
SV1 Khi giao dịch với với ngân hàng này thể hiện địa vị xã hội của tôi. SV2 Tôi giao dịch với ngân hàng này vì những người tơi quen biết cho rằng
đây là một ngân hàng tốt.
SV3 Hầu hết những người tôi quen biết đều giao dịch ở đây.
3.2.7 Thang đo giá cả hành vi (Behavioral price)
Giá cả hành vi hay giá cả phi tiền tệ là chi phí (khơng phải bằng tiền) bao gồm thời gian và cơng sức bỏ ra để tìm kiếm và mua (sử dụng) sản phẩm, dịch vụ. Trong nghiên
cứu này, giá cả hành vi được đo lường dựa theo thang đo của Petrick (2002). Trong bước nghiên cứu định tính, thang đo này được điều chỉnh từ thang đo gốc gồm 5 biến quan sát, sau khi bỏ biến quan sát “dễ dàng mua sản phẩm/dịch vụ” do đây là dịch vụ tài chính, đối