Tiện lợi để ra quyết định
1 Tơi tốn ít thời gian tìm kiếm thơng tin về các gói dịch vụ của ngân hàng
2 Thông tin về dịch vụ tôi nhận được từ ngân hàng cung cấp là rõ ràng và dễ hiểu 3 Việc ra quyết định lựa chọn gói dịch vụ của ngân hàng dễ dàng đối với tôi
Tiện lợi khi tiếp cận
4 Việc liên hệ ngân hàng đối với tôi là dễ dàng
5 Tơi có thể liên hệ với ngân hàng thông qua nhiều phương tiện (trực tiếp, internet, điện thoại,…)
6 Đối với tôi, giờ làm việc của ngân hàng là thuận tiện
Tiện lợi khi giao dịch
7 Các hướng dẫn giao dịch của ngân hàng là rõ ràng và dễ hiểu 8 Tơi có thể hồn thành các giao dịch một cách nhanh chóng 9 Tơi tốn ít cơng sức để hồn thành giao dịch
Tiện lợi của lợi ích
10 Tơi tốn ít cơng sức để nhận được tiện ích/lợi ích từ dịch vụ của ngân hàng
11 Dịch vụ của ngân hàng dễ sử dụng
12 Thời gian chờ đợi để nhận được các tiện ích/lợi ích từ ngân hàng là hợp lý Tiện lợi của hậu mãi
13 Ngân hàng tạo điều kiện thuận lợi để tôi giải quyết mọi vấn đề phát sinh
14 Sau khi đã sử dụng dịch vụ ngân hàng 1 lần, tôi tốn ít cơng sức để thực hiện lại dịch vụ này vào lần sau
15 Khi tơi có thắc mắc về dịch vụ tôi đã mua, ngân hàng hồi đáp nhanh chóng
Sau khi hiệu chỉnh lần cuối, tác giả sẽ tiến hành khảo sát đại trà với số bảng câu hỏi khảo sát phát ra là 300 (ba trăm bảng). Bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp đến từng khách hàng đang sử dụng dịch vụ nhận tiền gửi của ngân hàng: Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Á Châu (ACB) và Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Công Thương Việt Nam (Vietinbank). Bảng câu
hỏi khảo sát chính thức dùng cho việc khảo sát khách hàng được thể hiện trong phần Phụ lục của luận văn này.
CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH
Tồn bộ dữ liệu của luận văn được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm
SPSS 16.0 và excel 2010.
Khởi đầu, dữ liệu được làm sạch bằng cách là chọn những bảng câu hỏi trả lời thiếu, bảng câu hỏi có lựa chọn dạng đường thẳng hoặc đường chéo.
Mã hóa dữ liệu cho tiện lợi theo dõi và sử dụng, sau đó phân tích theo trình tự như sau:
9 Bước 1: Thống kê mô tả các biến liên quan ngân hàng và cá nhân đáp viên nhằm cung cấp một cái nhìn tổng quan về mẫu khảo sát;
9 Bước 2: Kiểm định độ tin cậy của các biến cùng nhóm bằng cách sử dụng hệ số Cronbach α – kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các biến;
9 Bước 3: Các biến thỏa điều kiện ở bước 2 sẽ đưa vào phân tích nhân tố nhằm xác định các nhóm biến có tương quan chặt với nhau;
9 Bước 4: Phân tích hồi quy đa biến nhằm xem xét mối quan hệ giữa biến độc lập và một biến phụ thuộc là sự thỏa mãn;
9 Bước 5: Phân tích hồi quy giữa các nhóm chủ đề để tìm xem có sự khác nhau đáng kể có ý nghĩa thống kê giữa chúng hay không.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ
Kết quả thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua khảo sát trực tiếp, kết quả thu được 300 (ba trăm) bảng trả lời của khách hàng đã sử dụng dịch vụ gửi tiền. Sau khi loại bỏ các bảng khảo sát có câu hỏi bị lỗi và các bảng câu hỏi không đủ điều kiện, kết quả thu được 239 (hai trăm ba mươi chín) bảng khảo sát phù hợp (tỷ lệ đạt 80%).
Bảng 4.1 cho thấy trong 239 (hai trăm ba mươi chín) người sử dụng dịch vụ gửi tiền, thì loại hình gửi tiền ký quỹ được sử dụng nhiều nhất chiếm tỷ trọng là (57.8%), kế đến là loại hình gửi tiền tiết kiệm chiếm tỷ trọng là (37.7%) và
cuối cùng là loại hình gửi tiền thanh toán chiếm tỷ trọng (31.4%).
Bảng 4.1 Loại hình dịch vụ gửi tiền
Loại hình tiền gửi Tần số Phần trăm
Tiền gửi thanh toán 75 31.40%
Tiền gửi ký quỹ 138 57.80%
Tiền gửi tiết kiệm 90 37.70%
Tổng cộng 239 100%
(Nguồn: xử lý của tác giả)
Ở Bảng 4.2 là thống kê theo giới tính và ngân hàng mà khách hàng sử
dụng dịch vụ gửi tiền thường xuyên nhất. Về giới tính, mẫu thu được có tỷ lệ nam, tỷ lệ nữ khá là đồng đều 53.13% nam và 46.87% nữ.
Về Ngân hàng được chọn để sử dụng dịch vụ gửi tiền thường xuyên, ngân hàng Vietcombank chiếm tỷ trọng là 36.4%, ngân hàng ACB chiếm tỷ trọng là 32.2% và ngân hàng Vietinbank chiếm tỷ trọng là 41.4%. Số lượng mẫu thuộc 3 (ba) biến này khá tương đương nhau, theo đúng thiết kế ban đầu. Thêm vào đó tỷ lệ nam và tỷ lệ nữ trong mỗi Ngân hàng cũng khá tương đồng với nhau. Ngân
hàng Vietcombank có tỷ lệ gửi tiền của nam chiếm 52.87%, của nữ chiến 47.13%; ngân hàng ACB có tỷ lệ gửi tiền của nam chiếm 57.14%, của nữ chiến 42.86% và hàng Vietinbank có tỷ lệ gửi tiền của nam chiếm 53.13%, của nữ chiến 46.87%.
Bảng 4.2 Giới tính và Ngân hàng sử dụng dịch vụ gửi tiền
Ngân hàng Giới tính Tần số Phần trăm % Nam Nữ
Vietcombank 52.87% 47.13% 87 36.4%
ACB 57.14% 42.86% 77 32.2%
Vietinbank 49.33% 50.67% 75 31.4%
Tổng cộng 53.13% 46.87% 239 100%
(Nguồn: xử lý của tác giả)
Theo thống kê dựa vào các biến kiểm soát liên quan đến Ngân hàng như trong Bảng 4.3 cho thấy phân bố mẫu tương đối dàn trải đồng đều, bao phủ được đầy đủ các đối tượng cần khảo sát. Về độ tuổi thì chủ yếu tập trung ở độ
tuổi từ 23 tuổi đến 35 tuổi chiếm tỷ trọng 74.1%, Thống kê con số thực tế theo thu nhập thì ở độ tuổi trên 35 đây là độ tuổi có nguồn tiền nhàn rỗi nhiều hơn do thu nhập cao hơn nhưng mẫu thống kê thu thập lại chiếm tỷ trọng rất thấp chỉ chiếm 1.3%. Về chức vụ/nghề nghiệp thì tỷ lệ nhân viên chiếm tỷ trọng 62.8%.
Ở cấp bậc này thường thu nhập còn lại sau khi trừ chi tiêu thì dư ra rất ít vì vậy
nguồn tiền nhàn rỗi để gửi tiết kiệm cũng không đáng kể, trong khi đó bậc quản lý là cấp bậc mang lại thu nhập cao cũng chỉ chiếm tỷ lệ 17.3%. Ở tần suất giao dịch, lượng khách hàng giao dịch dưới 4 (bốn) lần chiếm 10.5% là tương đối
thấp so với hai tần suất còn lại 4 (bốn) đến 12 (mười hai) lần chiếm 33.9% và trên 12 (mười hai) lần chiếm tỷ trọng 55.6%. Kết quả chạy thống kê mơ tả cho thấy đáp viên có tần suất giao dịch ngân hàng cao chiếm 89.5%. Điều này góp phần nâng cao tính tin cậy cho nghiên cứu, vì những đánh giá, nhận xét của đáp viên sẽ phản ánh đúng với thực tế tình hình hoạt động của ngân hàng hiện nay.
Bảng 4.3 Độ tuổi – Nghề nghiệp – Tần suất giao dịch
Biến mô tả Chi tiết Tần số Phần trăm
Độ tuổi Dưới 25 tuổi 43 18% 25 – 30 tuổi 177 74.1% 31 – 35 tuổi 16 6.7% Trên 35 tuổi 3 1.3% Tổng cộng 239 100% Nghề nghiệp/chức vụ Quản lý 41 17.3% Nhân viên 150 62.8% Khác 48 19.9% Tổng cộng 239 100%
Tần suất giao dịch trung bình/năm
Dưới 4 lần 25 10.5%
4 – 12 lần 81 33.9%
Trên 12 lần 133 55.6%
Tổng cộng 239 100%
(Nguồn: xử lý của tác giả)
4.2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ: hệ số
Cronbach alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Độ tin cậy là mức độ tránh được các sai số ngẫu nhiên. Độ tin cậy liên
quan đến tính chính xác, tính nhất quán của kết quả. Nó là điều kiện cần để một
đo lường có giá trị. Chúng ta có thể thiết lập độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach
alpha. Hệ số này cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong câu hỏi, được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến (Bol E. Hayes, 1998). Qua đó, các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại (Bol E. Hayes, 1998). Tiêu chuẩn chọn thang đo là khi có độ tin cậy Cronbach alpha từ 0.7 trở lên (Nunnally, 1978).
Sau khi các thang đo được đánh giá độ tin cậy là đạt yêu cầu, chúng sẽ
được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố EFA chỉ được sử dụng
khi hệ số KMO (Kaise – Mayer – Olkin) có giá trị nằm trong khoảng 0.5 đến 1 (Marija J.Norusis, 1993). Khi đó, các biến có hệ số tải nhân tố (factor loadings) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng sự, 1998) và các trọng số tải của chính nó ở factor khác nhỏ hơn 0.35 (Igbaria và cộng sự, 1995) hoặc khoảng cách giữa hai trọng số tải của cùng một biến ở hai factor khác nhau lớn hơn 0.3 (Jabnoun và cộng sự, 2003). Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai
trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998) và Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbin và Anderson, 1988).
Đối với thang đo sự tiện lợi của dịch vụ (khái niệm đa hướng): sử dụng
phương pháp phân trích hệ số Principal axis factoring với phép xoay Promax 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue bằng 1.
Với thang đo sự thỏa mãn (khái niệm đơn hướng): sử dụng phương pháp trích hệ số Principal components với phép xoay Varimax.
4.3 Kiểm tra độ tin cậy các thang đo 4.3.1 Sự tiện lợi 4.3.1 Sự tiện lợi
9 Thành phần tiện lợi để ra quyết định bao gồm ba biến quan sát (RQD1, RQD2, RQD3) đều thỏa mãn yêu cầu vì hệ số Cronbach alpha bằng 0.823 lớn hơn 0.7. Hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất bằng 0.662, lớn nhất bằng 0.691, khơng có biến nào nhỏ hơn 0.3. Các biến của thành phần tiện lợi để ra quyết định đều thỏa điều kiện để sử
dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo (Bảng 4.4).
1 Phương pháp trích yếu tố Principal axis factoring với phép xoay Promax (oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp Principal components với phép xoay Varimax (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích Principal axis factoring sẽ cho ta kết quả là số lượng nhân tố ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng. Trong khi đó phương pháp Principal components sẽ cho ta kết quả là một tập hợp các nhân tố giải thích cả phương sai chung và đặc trưng của biến. Tuy nhiên với các thang đo đơn hướng thì phép
Tương tự cho các nhóm cịn lại, kết quả như sau:
9 Thành phần tiện lợi khi tiếp cận bao gồm ba biến quan sát (TC4, TC5,
TC6) đều thỏa mãn vì hệ số Cronbach alpha bằng 0.816, hệ số tương
quan biến tổng các biến còn lại đều lớn hơn 0.3 nên cả ba biến đều đạt
yêu cầu cho phân tích nhân tố tiếp theo (Bảng 4.4)
9 Thành phần tiện lợi khi giao dịch bao gồm ba biến quan sát (GD7, GD8, GD) đều thỏa mãn vì hệ số Cronbach alpha bằng 0.867, hệ số tương quan biến tổng các biến còn lại đều lớn hơn 0.3 nên cả ba biến đều đạt yêu cầu cho phân tích nhân tố tiếp theo (Bảng 4.4).
9 Thành phần tiện lợi của lợi ích bao gồm ba biến quan sát (LI10, LI11,
LI12) đều thỏa mãn có hệ số Cronbach alpha bằng 0.847, hệ số tương
quan biến tổng các biến còn lại đều lớn hơn 0.3 nên cả ba biến đều đạt
yêu cầu cho phân tích nhân tố tiếp theo (Bảng 4.4).
9 Thành phần tiện lợi của hậu mãi bao gồm ba biến quan sát (HM13,
HM14, HM15) đều thỏa mãn vì có hệ số Cronbach alpha bằng 0.766, hệ số tương quan biến tổng các biến còn lại đều lớn hơn 0.3 nên cả ba biến đều đạt yêu cầu cho phân tích nhân tố tiếp theo (Bảng 4.4).
Bảng 4.4 Hệ số Cronbach alpha thành phần tiện lợi
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại
biến 1. Tiện lợi để ra quyết định: Alpha = 0.823
RQD1 4.97 2.339 0.691 0.745
RQD2 5.1 2.183 0.684 0.752
RQD3 5.1 2.343 0.662 0.772
2. Tiện lợi khi tiếp cận: Alpha = 0.816
TC4 4.93 2.73 0.71 0.718
TC5 5.03 2.336 0.661 0.759
3. Tiện lợi khi giao dịch: Alpha = 0.867
GD7 4.92 2.255 0.721 0.839
GD8 4.98 2.017 0.783 0.783
GD9 4.82 2.535 0.757 0.861
4. Tiện lợi của lợi ích: Alpha = 0.847
LI10 5.06 1.938 0.718 0.789
LI11 5.18 2.277 0.692 0.81
LI12 4.96 2.112 0.743 0.761
5. Tiện lợi của hậu mãi: Alpha = 0.766
HM13 5.01 1.794 0.616 0.683
HM14 5.34 1.445 0.609 0.679
HM15 5.15 1.507 0.592 0.696
(Nguồn: xử lý của tác giả)
4.3.2 Sự thỏa mãn
Thành phần của sự thỏa mãn có năm biến quan sát, đều thỏa mãn yêu
cầu vì hệ số Cronbach alpha bằng 0.861 > 0.7 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến này đều lớn hơn 0.3 (Bảng 4.5). Do đó, các biến của thành phần thỏa mãn đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Bảng 4.5 Hệ số Cronchbach alpha thành phần thỏa mãn
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại
biến Thỏa mãn: Alpha = 0.861 TM16 9.43 5.708 0.581 0.855 TM17 9.90 5.422 0.651 0.839 TM18 9.90 4.918 0.784 0.804 TM19 9.84 5.019 0.753 0.813 TM20 10.11 5.025 0.641 0.845
4.4 Phân tích nhân tố các thang đo 4.4.1 Sự tiện lợi 4.4.1 Sự tiện lợi
Sau khi loại bỏ các biến rác và các thang đo đã đạt độ tin cậy, phân tích nhân tố EFA được tiến hành. Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số KMO có giá trị trong khoảng 0.5 < KMO < 1 (Marija J. Norusis, 1993) và giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất được bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau.
Với mong muốn có được số lượng nhân tố ít nhất để giải thích phương
sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.
Phương pháp trích được chọn để phân tích là Principal axis factoring với phép
xoay Promax. Các bước tiến hành phân tích được thực hiện như sau:
9 Bước 1: Phân tích tổ hợp của mười lăm biến quan sát. Kết quả phân tích
lần thứ nhất như sau (Tham khảo Phụ lục 3):
o Hệ số KMO bằng 0.897 (sigma = 0.000, Bartlett’s test). Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.
o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.113 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 71.230% (lớn hơn 50%) nên thang đo
được chấp nhận ở bước này.
o Biến quan sát LI10 có hệ số chuyển tải nhỏ hơn 0.5 và khơng có ý nghĩa nhiều về mặt giải thích thực tế nên bị loại. Sau khi loại biến quan sát LI10, phân tích nhân tố lần thứ hai được tiến hành.
9 Bước 2: Phân tích tổ hợp của mười bốn biến quan sát. Kết quả phân tích
o Hệ số KMO bằng 0.890 ở mức ý nghĩa sigma bằng 0.000, do đó thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.
o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.106 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 72.036% (lớn hơn 50%) nên thang đo
được chấp nhận ở bước này.
o Biến quan sát LI11 và LI12 đều khơng đạt vì khoảng cách giữa hai trọng số tải của cùng một biến ở hai yếu tố khác nhau nhỏ hơn 0.3. Tuy nhiên, biến LI12 sẽ bị loại trước vì đây là biến có hệ số tải nhân tố lớn nhất và không đạt nhất trong hai biến. Sau khi loại bỏ biến quan sát LI12, phân tích nhân tố lần thứ ba được tiến hành.
9 Bước 3: Phân tích tổ hợp của mười ba biến quan sát. Kết quả phân tích
lần thứ ba (tham khảo phụ lục 3) như sau:
o Hệ số KMO bằng 0.883 ở mức ý nghĩa sigma bằng 0.000, do đó
thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.
o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.099 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 73.310% (lớn hơn 50%) nên thang đo
được chấp nhận ở bước này.
o Biến quan sát LI11 có hệ số chuyển tải nhỏ hơn 0.5 và khơng có ý nghĩa nhiều về mặt giải thích thực tế trong luận văn này nên bị loại. Sau khi loại biến quan sát LI10, phân tích nhân tố lần thứ tư được tiến hành.
9 Bước 4: Phân tích tổ hợp của mười hai biến quan sát. Kết quả phân tích
lần thứ tư (tham khảo phụ lục 3) như sau: