N Tối thiểu Tối đa Trung bình Độ lệch chuẩn TC1 150 1 5 3.87 .936 TC2 150 1 5 3.86 .875 TC3 150 2 5 4.23 .737 TC4 150 1 5 3.88 .889 TC5 150 1 5 4.03 .851 DU1 150 1 5 3.85 .895 DU2 150 1 5 3.79 .900 DU3 150 1 5 3.40 .920 DU4 150 1 5 3.67 .887 DB1 150 1 5 3.85 .880 DB2 150 1 5 3.79 .869 DB3 150 1 5 3.68 .885 DB4 150 1 5 3.76 .825 DB5 150 1 5 3.55 .894 DB6 150 1 5 3.31 .851 CT1 150 1 5 3.63 .824 CT2 150 1 5 3.59 .883 CT3 150 1 5 3.52 .910 CT4 150 1 5 3.44 .945 HH1 150 1 5 3.13 1.217 HH2 150 1 5 3.46 1.185 HH3 150 1 5 3.49 1.041 HH4 150 1 5 3.53 1.115 HH5 150 1 5 3.63 1.065 CLDV 150 1 5 3.64 .846
61
Với 5 thang đo tương ứng với 5 là hoàn toàn đồng ý và 1 là hồn tồn khơng đồng ý, ta thấy 2 yếu tố TC3 ”Ngân hàng BIDV luôn cung cấp dịch vụ đúng như thời gian đã hứa” (giá trị trung bình 4.23) và TC5 “Ngân hàng BIDV ln giữ chữ tín với khách hàng và xem quyền lợi của khách hàng là trên hết” (giá trị trung bình 4.03) được đánh giá cao nhất. Còn yếu tố HH1 “Thương hiệu, hình ảnh của BIDV dễ nhận diện” được đánh giá thấp nhất (giá trị trung bình 3.13), các yếu tố như DB6 ”Kỹ năng giao tiếp của nhân viên BIDV khá tốt.” (giá trị trung bình 3.31), DU3 “Ngân hàng thực hiện dịch vụ cho khách hàng một cách nhanh chóng” (giá trị trung bình 3.4) cũng được khách hàng đánh giá thấp.
Theo kết quả phân tích trên, Ngân hàng BIDV ln cung cấp dịch vụ đúng như thời gian đã hứa và Ngân hàng BIDV ln giữ chữ tín với khách hàng và xem quyền lợi của khách hàng là trên hết được đánh giá cao nhất trong việc đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của BIDV. Còn yếu tố hữu hình đặc biệt là thương hiệu của BIDV khách hàng nhận xét khó nhận diện và nhẫm lẫn với thương hiệu ngân hàng khác.
Giá trị trung bình sự hài lịng về chất lượng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của khách hàng là 3.64 cho thấy khách hàng nhìn chung tương đối hài lòng về chất lượng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của BIDV. Điều này đòi hỏi BIDV cần phải tiếp tục duy trì và cải thiện nhiều hơn nữa CLDV cung cấp đến cho khách hàng.
2.3.2.2. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kiểm định thang đo Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Phương pháp này cho phép loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các thang đo rác trong quá trình nghiên cứu, theo đó chỉ những biến có hệ số tương quan tổng phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo.
62
Bảng 2.10 : Hệ số Cronbach Alpha của các thành phần thang đo Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan
biến-tổng Alpha loại biến này nếu Thành phần Tin cậy (TC) Alpha: .828
TC1 16.00 7.060 .607 .800 TC2 16.01 6.899 .716 .766 TC3 15.64 7.789 .639 .793 TC4 15.99 7.470 .555 .814 TC5 15.85 7.352 .624 .794 Thành phần Đáp ứng (DU) Alpha: .830 DU1 10.86 5.128 .658 .786 DU2 10.91 5.154 .645 .791 DU3 11.31 4.899 .701 .766 DU4 11.04 5.260 .627 .799 Thành phần Đảm bảo (DB) Alpha: .865 DB1 18.09 11.065 .738 .827 DB2 18.15 11.039 .756 .824 DB3 18.26 11.986 .749 .825 DB4 18.18 11.437 .725 .831 DB5 18.39 10.789 .779 .819 DB6 18.63 13.858 .250 .908 Thành phần Cảm thông (CT) Alpha: .884 CT1 10.55 5.618 .804 .832 CT2 10.59 5.801 .671 .880 CT3 10.66 5.286 .794 .833 CT4 10.74 5.348 .732 .859 Thành phần Hữu hình (HH) Alpha: .812 HH1 14.11 11.586 .611 .773 HH2 13.77 12.029 .571 .785 HH3 13.74 12.046 .691 .751 HH4 13.71 11.390 .729 .736 HH5 13.61 13.676 .421 .825
- Thành phần tin cậy có 05 biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 cả 05 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.828 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần tin cậy được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần đáp ứng có 04 biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4 cả 04 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận.
63
Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.830 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần đáp ứng được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần đảm bảo có 06 biến quan sát DB1, DB2, DB3, DB4, DB5, DB6 cả 06 biến này hầu hết có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 riêng DB6 có hệ số tương quan thấp bằng 0.250. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha của thành phần đảm bảo tăng lên bằng 0.908 nếu loại biến DB6 (hiện tại là 0.865). Như vậy thang đo thành phần đảm bảo loại biến DB6, các biến còn lại được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần cảm thơng có 04 biến quan sát CT1, CT2, CT3, CT4 cả 04 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.884 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần cảm thông được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần hữu hình có 05 biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 cả 05 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.812 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần hữu hình được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
2.3.2.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá
EFA(Exploratory Factor Analysis)
Các bước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA:
- Xác định hệ số KMO và kiểm định Bartlett: Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số KMO được sử dụng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị từ 0,5 đên 1 thì phân tích nhân tố mới là phù hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố khơng phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Điều kiện cần để phân tích nhân tố là các biến phải tương quan với nhau (các biến đo lường phải phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), ta bác bỏ giả thuyết Ho và kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008).
64
- Xác định số lượng nhân tố: Trong nghiên cứu này sẽ dựa vào eigenvalue để xác định số lượng các nhân tố. Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1. Những nhận tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng giải thích thơng tin tốt hơn 1 biến gốc.
- Tổng phương sai trích (Total Varicance Explained) phải đạt giá trị từ 50% trở lên.
- Xoay các nhân tố: Ma trận các nhân tố khi các nhân tố được xoay chứa đựng các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số này (hệ số tải – factor loading) biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến, cho thấy mối liên hệ giữa nhân tố và các biến. Khi tiến hành phân tích, nghiên cứu sử dụng phương pháp trích là Principal Component Analysis với phép xoay là Varimax, phương pháp tính nhân tố là Regression và các hệ số tải phải lớn hơn 0,5 mới đạt yêu cầu .
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Thành phần yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàngđược đo bằng 24 biến quan sát. Sau khi phân tích thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha thì có 23 biến đạt u cầu được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định mức độ hội tụ của các biến theo các thành phần.Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho kết quả như sau:
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (bằng 0.862 > 0.5) giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa (Sig. =0.000 <0.05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Bảng 2.11: Kết quả kiểm định KMO và Bertlett KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .862 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2144.516
65
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 23 biến quan sát với phương sai trích là 68.617% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Ma trận xoay các nhân tố (Bảng 2.12) các biến có trọng số nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, các biến có trọng số khơng đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố, cụ thể là nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại. Cụ thể 02 biến CT2, HH5 bị loại.
Bảng 2.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 Ma trận xoay các nhân tố Ma trận xoay các nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 DB1 .822 DB2 .798 DB3 .776 DB5 .763 DB4 .758 TC1 .743 TC2 .714 TC3 .683 TC5 .637 TC4 .621 HH4 .827 HH2 .787 HH1 .713 HH3 .710 CT3 .826 CT4 .825 CT1 .724 CT2 .553 .556 HH5 .406 DU2 .762 DU3 .758 DU4 .750 DU1 .686
Sau khi loại các biến không thỏa mãn trong phần phần các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng được đo bằng 21 biến quan sát. Kết quả phân tích
66
nhân tố lần 2 cho thấy tổng phương sai rút trích dựa trên 5 nhân tố có Eigenvanlues lớn hơn 1 là bằng 70.575% cho thấy phương sai rút trích đạt yêu cầu (> 50%).
Bảng 2.13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2 Ma trận xoay các nhân tố Ma trận xoay các nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 TC1 .729 TC2 .716 TC3 .708 TC4 .655 TC5 .629 DU1 .686 DU2 .762 DU3 .766 DU4 .753 DB1 .822 DB2 .810 DB3 .774 DB4 .775 DB5 .756 CT1 .708 CT3 .846 CT4 .846 HH1 .736 HH2 .806 HH3 .688 HH4 .830
Như vậy 5 thành phần các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng ban đầu vẫn giữ lại để giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng trong giai đoạn hiện nay. Với tổng phương sai rút trích là 70.575% cho biết 5 nhân tố này giải thích được 70.575% biến thiên của dữ liệu.
2.3.2.4. Mơ hình nghiên cứu chính thức
Theo phân tích EFA trên mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ như sau: (hình 2.2)
67
Hình 2.2 Mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ NHBL
2.3.2.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng hồi quy bội
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tiến hành xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính bội để xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mơ hình hồi quy được kiểm định bằng kiểm đinh F (kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy), kiểm tra phần dư chuẩn hóa với hệ số phóng đại phương sai VIF (kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến). Với hệ số R2 hiệu chỉnh (R2 – adjusted) sẽ cho biết mơ hình hồi quy phù hợp đến mức độ nào.
Kiểm định ma trận tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tường quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Thành phần Tin cậy Thành phần Đáp ứng Thành phần Cảm thông Thành phần Đảm bảo H2 H3 H4 Thành phần Hữu hình H5 H1 CLDV Ngân hàng bán lẻ H3
68
Bảng 2.14: Kết quả phân tích tương quan Pearson
Tương quan CLDV TC DU DB CT HH Tương quan Pearson CLDV 1.000 .578 .566 .542 .520 .463 TC .578 1.000 .500 .605 .424 .297 DU .566 .500 1.000 .434 .437 .418 DB .542 .605 .434 1.000 .491 .291 CT .520 .424 .437 .491 1.000 .477 HH .463 .297 .418 .291 .477 1.000
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến CLDV (biến phụ thuộc) với các biến độc lập TC, DU, DB, CT, HH. Các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05) có ý nghĩa thống kê, ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến CLDV
Ngoài ra hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều cao và có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05), do vậy chúng ta kiểm định chặt hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong phương trình hồi quy.
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Như vậy thành phần TC, DU, DB, CT, HH là biến độc lập – Independents và CLDV là biến phụ thuộc – Dependent sẽ được đưa vào chạy hồi quy từng bước. Kết quả nhận được cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2 = .522 (hay R2 hiệu chỉnh = .506) chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình (bảng 2.15). Nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 50.6%. Nói cách khác khoảng 50.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi sự thay đổi của biến độc lập trong điều kiện có tính đến kích cỡ mẫu và số lượng biến độc lập trong mơ hình
Bảng 2.15: Bảng kết quả sự phù hợp của mơ hình. Model Summary Model Summary
Mơ hình
R R bình
phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn của mơ hình
1 .723a .522 .506 .594
69
Kiểm định mơ hình hồi quy
Bảng 2.16: Kết quả kiểm định F
ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình của
bình phương F Sig. 1 Hồi quy 55.667 5 11.133 31.502 .000b Số dư 50.893 144 .353 Tổng 106.560 149 a. Biến phụ thuộc: CLDV b. Biến độc lập: HH, DB, DU, CT, TC
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập
Trong bảng phân tích phương sai ở trên, cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig. F=0,000 (< 0.05) có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bên cạnh đó, tác giả tiến hành kiểm định F để đánh giá tương quan tuyến tính của biến phụ thuộc và các biến độc lập trong hàm hồi quy:
Ta có F(α;df1;df2) =F(0.05;5;144) =2.28
Đặt giả thiết:
H0: Các biến độc lập và biến phụ thuộc không tương quan với nhau H1: Các biến độc lập và biến phụ thuộc tương quan với nhau
Từ bảng kết quả phân tích phương sai: F = 31.502 > 2.28, do đó ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Như vậy, biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau ở mức độ tin cậy là 95%.
70
Bảng 2.17: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyếnTương quan Tương quan
Mơ hình Tương quan
không chuẩn Tương quan chuẩn t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -.398 .331 -1.203 .231 TC .313 .098 .245 3.177 .002 .559 1.790 DU .269 .083 .233 3.239 .001 .641 1.559 DB .193 .087 .170 2.203 .029 .560 1.786