KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH
2.3 Khảo sát sự hài lòng của khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ ngân hàng
2.3.4.1 Phân tích tương quan và hồi qui
Sau khi thực hiện bước kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA, các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định bằng phương pháp phân tích tương quan và hồi quy. Bài nghiên cứu thực hiện phương trình hồi quy nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập (Khả năng đáp ứng, Đồng cảm, Tin cậy, Phương tiện hữu hình
& năng lực phục vụ, Thuận tiện, Bảo mật & an tồn và Phí/giá cả) với biến phụ
thuộc (sự hài lòng của khách hàng).
lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mơ hình. Do đó, trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội thường sử dụng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình.
Bên cạnh đó cũng cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (mơ hình khơng tự tương quan khi 1 < Durbin – Watson < 3). Ngoài ra, hệ số tương quan Pearson dùng để xem xét quan hệ tuyến tính giữa hai biến định
lượng. Hệ số Pearson có giá trị từ -1 đến 1, trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần
1 thì tương quan càng chặt, dấu của hệ số có ý nghĩa giải thích sự tương quan nghịch chiều hay cùng chiều với nhau. Hai biến định lượng có tương quan tuyến tính chặt thì cần phải xem xét khả năng đa cộng tuyến xảy ra khi phân tích hồi quy. Hiện tượng đa cộng tuyến là các biến độc lập tương quan chặt với nhau, chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau, rất khó phân biệt sự ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Vì thế nó có thể làm bóp méo kết quả và làm cho kết quả khơng ổn định và khơng có tính tổng qt hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh nếu hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại như là có thể làm tăng sai số trong tính tốn hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì ta mong
đợi, và kết quả T-Test khơng có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-Test
tổng qt cho mơ hình lại có ý nghĩa thống kê. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến người ta thường sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số VIF là giá trị nghịch đảo của giá trị dung sai, nếu hệ số VIF càng nhỏ thì khả năng đa cộng tuyến sẽ giảm, trong thực tế nếu VIF > 2 thì chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các hệ số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497). Ngoài ra, hệ số Beta chuẩn hóa
được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa
của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lịng khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Sau khi thực hiện chạy hồi quy tuyến tính cho mơ hình nghiên cứu trên phần mềm SPSS, kết quả như sau:
Bảng 2-10: Bảng kết quả hồi qui tuyến tính
Mơ
hình R R² R² hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .765a .586 .577 .24662 1.766
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 bằng 0,586 và R2 hiệu chỉnh bằng 0,577, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 57,7%, hay mơ hình đã giải thích được 57,7% biến thiên của sự hài lòng của khách hàng. Hệ số Durbin – Watson = 1,766 (1< 1,766 <3), do đó khơng có
hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Với trị số thống kê F = 71,866 được tính từ giá trị R-quare của mơ hình đầy đủ tại mức ý nghĩa Sig. = 0,000 cho thấy mơ
hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Bảng 2-11: Ma trận tương quan giữa các biến:
Nhân tố Hai long Tin cay Dong cam Phuong tien Thuan tien Bao mat Gia Dap ung Pearson Correlati on Hai long 1.000 .441 .553 .607 .626 .637 .467 .662 Tin cay .441 1.000 .353 .472 .396 .319 .208 .463 Dong cam .553 .353 1.000 .556 .486 .485 .360 .529 Phuong tien .607 .472 .556 1.000 .615 .565 .400 .596 Thuan tien .626 .396 .486 .615 1.000 .672 .452 .678 Bao mat .637 .319 .485 .565 .672 1.000 .531 .664 Gia .467 .208 .360 .400 .452 .531 1.000 .430 Dap ung .662 .463 .529 .596 .678 .664 .430 1.000
Bảng 2-12: Các thơng số từng biến trong phương trình hồi quy:
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê số liệu cộng tuyến
(Constant) .616 .157 3.926 .000 Tin cay .096 .038 .100 2.487 .013 .717 1.394 Dong cam .101 .030 .149 3.417 .001 .614 1.629 Phuong tien .091 .034 .134 2.703 .007 .473 2.115 Thuan tien .091 .040 .120 2.262 .024 .413 2.424 Bao mat .139 .040 .184 3.473 .001 .414 2.415 Gia .096 .041 .096 2.328 .020 .690 1.450 Dap ung .129 .033 .212 3.946 .000 .402 2.488
Bảng trên cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mơ hình nằm trong khoảng từ 1,394 đến 2,488 (1 < VIF <2,5), do đó mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Tất cả 7 nhân tố đều có tác động cùng chiều
đến sự hài lòng của khách hàng (hệ số Beta dương) với mức ý nghĩa (Sig) rất nhỏ ở
tất cả các biến, ngoại trừ hằng số là khơng có ý nghĩa thống kê và có hệ số Beta = 0.
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 hưởng quan trọng đến biến sự hài lịng. Theo đó mức độ
quan trọng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng theo thứ tự như sau: Khả
năng đáp ứng, Bảo mật và an tồn, Đồng cảm, Phương tiện hữu hình và năng lực
phục vụ, Thuận tiện, Tin cậy, Phí/Giá cả.
Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (Phụ lục 06), có trung bình gần
bằng 0 (Mean = -2,04E-15), cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 được
chấp nhận.
Phương trình hồi quy đối với các biến có hệ số chuẩn hóa như sau:
SHL = 0,100*X1 + 0,149*X2 + 0,134*X3 + 0,120*X4 + 0,184*X5 + 0,096*X6 + 0,212 *X7.
SHL: Sự hài lòng của khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ e-banking của
Vietinbank.
X1: Tin cậy X2: Đồng cảm
X3: Phương tiện hữu hình & năng lực phục vụ X4: Thuận tiện
X5: Bảo mật & an tồn X6: Phí/giá cả
X7: Khả năng đáp ứng
2.3.4.2 Kiểm định trung bình
Để kiểm định tham số trung bình của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
của khách hàng với giá trị điểm giữa của thang đó (Trung hòa = 3) ta dùng kiểm
định T-Test nhằm đánh giá cảm nhận của khách hàng khi đánh giá các yếu tố này.
Bảng 2-13: Giá trị trung bình của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (kết quả kiểm định T-Test)
Nhân tố N Giá trị trung bình (Mean)
Độ lệch chuẩn
(Std. Deviation)
Sai số trung bình chuẩn (Std. Error Mean) Tin cay 364 3.4643 .39726 .02082 Dong cam 364 3.5275 .56000 .02935 Phuong tien 364 3.8264 .55721 .02921 Thuan tien 364 4.0857 .50312 .02637 Bao mat 364 3.8883 .50407 .02642 Gia 364 3.5082 .37930 .01988 Dap ung 364 3.7967 .62314 .03266
Hình 2.7: Đồ thị biểu diễn giá trị trung bình của các biến
Kết quả kiểm định từ bảng 2.13 cho thấy, kết quả hiện tại của nghiên cứu cảm nhận của khách hàng thì khách hàng đánh giá các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn
của họ mặc dù trên mức trung hịa = 3 nhưng khơng cao. Ngoại trừ yếu tố thuận tiện
đạt được mức 4 (giá trị đồng ý trong bảng câu hỏi khảo sát), các yếu tố còn lại đều không đạt được giá trị 4, với mức ý nghĩa Sig = 0.000 ở tất cả các biến, cho thấy khách hàng đánh giá các nhân tố tác động đến sự hài lòng của họ chưa cao.
Bảng 2-14: Giá trị trung bình Sự hài lòng của khách hàng One-Sample Statistics One-Sample Statistics
Nhân tố N Giá trị trung bình (Mean)
Độ lệch chuẩn
(Std. Deviation)
Sai số trung bình chuẩn (Std. Error Mean)
Hai long 364 3.3880 .37940 .01989
Kết quả kiểm định cho thấy, mức độ hài lòng chung của khách hàng đối với dịch vụ Vietinbank chưa cao, đạt mức trung bình 3,3880 (với mức ý nghĩa Sig = 0,000) chỉ lớn hơn điểm trung hòa = 3 nhưng chưa đạt đến giá trị đồng ý = 4. Như vậy, khách hàng chưa hài lòng lắm đến dịch vụ ngân hàng điện tử của VietinBank,
đây là điều chúng ta cần chú ý để đưa ra những giải pháp thích hợp nhằm nâng cao
sự hài lòng của khách hàng khu vực TP.HCM. 3.4643 3.5275 3.8264 4.0857 3.8883 3.5082 3.7967 3 3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2 Tin cay Dong cam Phuong tien Thuan tien Bao mat Gia Dap ung
2.3.4.3 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến sự hài lịng của
khách hàng.
Ảnh hưởng của biến giới tính đến sự hài lòng
Để kiểm định sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện
tử giữa nam và nữ có khác nhau hay khơng, ta dùng phép kiểm định Independent- samples T-test. Đặt giả thiết Ho: phương sai giữa 2 mẫu ngang bằng nhau
Theo Phụ lục 07 ta thấy giá trị Sig. của kiểm định Levene là 0,003< 0,05 tức là
phương sai trung bình sự hài lòng giữa khách hàng nam và khách hàng nữ là khác
nhau nên ta sử sụng kết quả kiểm định t ở dòng thứ hai (Equal variances not
assumed). Theo đó, với giá trị Sig. trong kiểm định t là 0,273 > 0,05 do đó ta có thể
kết luận khơng có sự khác biệt về sự hài lịng giữa khách hàng nam và nữ đối với dịch vụ ngân hàng điện tử của VietinBank
Ảnh hưởng của biến tuổi đến sự hài lòng
Để kiểm định sử khác biệt trung bình về sự hài lịng đối với từng độ tuổi, bài
nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định phương sai đồng nhất của biến tuổi.
Bảng 2-15: Kết quả Kiểm định khác biệt trung bình sự hài lịng giữa các khách hàng có nhóm tuổi khác nhau
Nhóm tuổi N Mean Std.
Deviati on
Std. Error 95% Confidence Interval for Mean
Minim um Maxim um Lower Bound Upper Bound Duoi 22 4 3.0625 .12500 .06250 2.8636 3.2614 3.00 3.25 tu 22 den 35 176 3.3352 .38524 .02904 3.2779 3.3925 2.25 4.00 tu 36 den 45 100 3.4050 .35494 .03549 3.3346 3.4754 2.50 4.00 tren 45 84 3.4940 .37820 .04127 3.4120 3.5761 2.50 4.00 Total 364 3.3880 .37940 .01989 3.3489 3.4272 2.25 4.00
Bảng 2.15 và Phụ lục 07 cho thấy kết quả Sig. bằng 0.274 (>0.05) ở kiểm định Levene cho thấy phương sai về sự hài lịng của các nhóm tuổi khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê, do đó, kết quả phân tích Anova có thể sử dụng tốt. Giá trị Sig. là 0,004 < 0,05 trong kiểm định ANOVA có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa
vụ E-banking. Theo kết quả của bảng trên, thì ở độ tuổi càng lớn, mức độ hài lòng
đối với e-banking của Vietinbank càng cao. Điều này là do internet và dịch vụ ngân hàng điện tử chỉ mới xuất hiện trong thời gian gần đây, do đó, những người lớn tuổi
là những người ít nhạy cảm về cơng nghệ nhất và họ thường ngại thay đổi, chính vì vậy, họ chỉ cần ngân hàng đáp ứng các yêu cầu cơ bản của họ về chuyển tiền, thanh
tốn hóa đơn để tiết kiệm thời gian không phải đến trực tiếp ngân hàng giao dịch. Trong khi các độ tuổi thấp hơn, nhất là độ tuổi từ 22 đến 35 thì khả năng tiếp cận
công nghệ, và sử dụng cái mới của họ là khá cao. Họ sẽ không chỉ dừng lại sử dụng dịch vụ của một ngân hàng mà cịn tìm kiếm dịch vụ của ngân hàng khác có thể đáp
ứng được nhu cầu thay đổi đa dạng của họ, chính vì vậy, mức độ hài lịng của họ đối với Vietinbank sẽ thấp hơn so với độ tuổi lớn hơn.
Ảnh hưởng của các biến định tính khác đến sự hài lòng
Bảng 2-16: Kết quả kiểm định khác biệt trung bình sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm biến định tính
Nhóm biến
định tính
Kiểm định phương sai đồng nhất ANOVA Levene statistic Sig. F Sig.
Thu nhập 0,236 0,871 1,671 0,173
Học vấn 3,934 0,009 7,932 0,000
Nghề nghiệp 3,730 0,005 1,190 0,315
Với giả thuyết Ho: khơng có sự khác biệt về phương sai sự hài lòng của các nhân tố nêu trên.
Theo kết quả Bảng 2.16 và Phụ lục 07, với mức ý nghĩa Sig. = 0,871 > 0,05, yếu tố thu nhập khơng có sự khác biệt phương sai về mức độ hài lòng, do đó, phương pháp kiểm định phương sai đồng nhất (one way Anova) của yếu tố thu nhập
tiếp tục được tiến hành. Với mức ý nghĩa Sig. = 0,173 > 0,05, ta bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là khơng có sự khác biệt về sự hài lịng của khách hàng phân loại theo thu nhập.
Tuy nhiên với Sig. = 0,009 và 0,005 (<0.05) của hai biến Học vấn và Nghề nghiệp, ta chấp nhận giả thuyết Ho, có nghĩa là ta không thể tiếp tục phương pháp
one way Anova để kiểm định khác biệt về sự hài lòng của khách hàng đối với hai biến này.
Để thay thế cho phương pháp Anova, phương pháp kiểm định phi tham số
(Kruskal – Wallis) được sử dụng thay thế (theo Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 2-17: Kết quả phân tích Kruskal – Wallis về sự hài lòng của khách hàng
phân loại theo Ngành nghề và Học vấn
Ngành nghề Học vấn
Chi-Square 3.818 22.144
df 4 3
Asymp. Sig. .431 .000
Với giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với các ngành
nghề khác nhau. Với mức ý nghĩa Sig. = 0,431 (>0,05), do đó, ta chấp nhận giả thuyết H0, tức là khơng có sự khác biệt về mức độ hài lịng giữa các khách hàng có ngành nghề khác nhau. Như vậy, sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân
hàng điện tử khơng bị tác động bởi tính chất cơng việc của các khách hàng.
Từ kết quả Bảng 2.17, với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là có sự khác biệt về sự hài lòng đối với khách hàng có trình độ học vấn khác nhau. Như vậy, các khách hàng có trình độ học vấn khác nhau thì có mức
độ hài lịng đối với dịch vụ ngân hàng điện tử của Vietinbank cũng khác nhau. Trong đó, các khách hàng có trình độ học vấn càng thấp thì mức độ thỏa mãn càng
cao, mức độ thỏa mãn trung bình của khách hàng có trình độ PTTH là 3,9375 và giàm dần đến khách hàng có trình độ sau đại học là 3,2344.
Ảnh hưởng của việc sử dụng dịch vụ ngân hàng khác đến sự hài lòng
Bằng phương pháp kiểm định Independent samples – T-test, đối với biến dùng dịch vụ của ngân hàng khác và biến hài lịng.
Bảng 2-18: Trung bình sự hài lịng của khách hàng có sử dụng dịch vụ ngân hàng khác.
dungdvkhac N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Hai long
Co 180 3.3306 .41080 .03062
Khong 184 3.4443 .33768 .02489
Theo phụ lục 07, ta thấy giá trị Sig. của kiểm định Levene là 0,007< 0,05 tức
là phương sai giữa khách hàng có sử dụng dịch vụ ngân hàng khác và khách hàng
không sử dụng dịch vụ ngân hàng khác là khác nhau nên ta sử sụng kết quả kiểm
định t ở dòng thứ hai (Equal variances not assumed). Theo đó, với giá trị Sig. trong
kiểm định t là 0,004 < 0,05nên ta có thể kết luận có sự khác biệt về sự hài lịng giữa khách hàng chỉ sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của VietinBank và khách hàng
đồng thời có sử dụng dịch vụ của ngân hàng khác.
Theo kết quả của bảng 2.18 thì mức độ hài lòng của những người chỉ sử dụng dịch vụ của Vietinbank có trung bình là 3,4443cao hơn so với những khách hàng có sử dụng đồng thời dịch vụ của ngân hàng khác (có trung bình là 3,3306), tuy nhiên mức chênh lệch là không quá lớn. Điều này cho thấy chất lượng dịch vụ của Vietinbank vẫn còn một số điểm chưa thật sự cạnh tranh so với các ngân hàng khác,
nên khi khách hàng đã sử dụng dịch vụ của nhiều ngân hàng, khách hàng sẽ có sự
so sánh giữa các ngân hàng với nhau, vì vậy ở các khách hàng này, sự hài lòng sẽ