STT Thành phần Số thang đo Cronbach's alpha Hệ số tương quan thang đo - tổng thể nhỏ nhất 1 Tin cậy 5 0.916 0.747 2 Đáp ứng 5 0.912 0.724 3 Năng lực phục vụ 4 0.852 0.669 4 Đồng cảm 4 0.915 0.791
5 Phương tiện hữu hình 4 0.915 0.792
6 Giá cả 3 0.787 0.622
7 Hình ảnh ngân hàng 3 0.835 0.678
8 Sự hài lòng 4 0.832 0.512
Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng trong nghiên cứu này nhằm kiểm tra các thang đo được dùng để đo lường sự hài lịng có sự quan hệ chặt chẽ với
nhau hay khơng và chúng có tương quan cùng đo lường cho 1 thành phần hay xuất hiện thêm thành phần nào khác theo quy tắc giá trị Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 và tổng phương sai trích (Total Variance Explained) được từ ma trận nhân tố từ 50% trở lên. Trong phần phân tích này, hệ số tương quan giữa các yếu tố và các thành phần (Component) của từng thang đo cũng được xem xét để nhận diện mức độ giải thích cho các thành phần mà thang đo này đo lường theo quy tắc hệ số này lớn hơn hoặc bằng 0.5. Bên cạnh đó, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin (KMO) phải có giá trị lớn (0.5 < KMO < 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy có 7 thành phần được trích với KMO = 0.916 > 0.5 (Sig = 0.000 <0.01) và giá trị Eigenvalue của mỗi thành phần đều lớn hơn 1, có tổng phương sai trích được lớn hơn 50% ( 75.6%) và đạt yêu cầu. Ngoài ra, các thang đo trong mỗi thành phần đo lường đều có hệ số tương quan khá tốt (Component > 0,5) với thành phần mà nó đo lường và khác biệt giữa các Factor loading của các nhân tố trong cùng một biến đo lường đều lớn hơn 0.3 vì vậy tất cả thang đo đều có giá trị đo lường cho thành phần mà nó đại diện và 7 thành phần trong nghiên cứu khơng có thành phần nào bị loại cũng như khơng có thành phần nào cần đề xuất thêm và được sử dụng để kiểm định giả thiết và xây dựng mơ hình trong phần phân tích tiếp theo.
Bảng 2.9: Kết quả phân tích nhân tố của các thành phần sự hài lịng Thang đo Thành phần Sự hài lòng Tin Cậy Đáp ứng Năng lực phục vụ Đồng cảm Phương tiện hữu hình Giá cả Hình ảnh ngân hàng
Vietinbank cung cấp dịch vụ đúng như cam kết 0.827 Vietinbank luôn bảo mật thông tin của khách hàng 0.775 Giao dịch tại ngân hàng an tồn và ln nhận được sự
bảo vệ từ ngân hàng. 0.814
Vietinbank quan tâm giải quyết thắc mắc, khiếu nại của
khách hàng một cách thoả đáng 0.802 Vietinbank thực hiện và giải quyết giao dịch theo đúng
thời gian đã hứa với khách hàng 0.816 Vietinbank có nhiều sản phẩm dịch vụ và đáp ứng hầu
hết nhu cầu của khách hàng 0.789
Giấy tờ, biểu mẫu được thiết kế rõ ràng, dễ sử dụng 0.821 Có tài liệu, thơng tin trên trang web đầy đủ, khách hàng
dễ dàng tìm hiểu các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng 0.833 Nhân viên Vietinbank luôn sẵn sàng đáp ứng yêu cầu của
khách hàng 0.767
Thủ tục, quy trình xử lý giao dịch của Vietinbank đơn
giản 0.790
Nhân viên Vietinbank tư vấn kỹ các sản phẩm dịch vụ giúp khách hàng lựa chọn được sản phẩm dịch vụ phù
hợp với nhu cầu
0.784 Nhân viên Vietinbank có đủ kiến thức chun mơn để trả
lời các câu hỏi của khách hàng 0.795 Nhân viên Vietinbank thực hiện giao dịch chính xác và ít
sai sót 0.693
Nhân viên Vietinbank thực hiện và giải quyết giao dịch
nhanh chóng 0.788
Nhân viên Vietinbank ln lịch sự nhã nhặn, có thái độ
thân thiện và quan tâm tới khách hàng 0.800 Vietinbank thường xun có chính sách chăm sóc khách
hàng 0.807
Nhân viên Vietinbank luôn quan tâm đến những nhu cầu
đặc biệt của khách hàng 0.777
Vietinbank có thời gian làm việc phù hợp, tiện lợi 0.774 Vietinbank có mạng lưới giao dịch rộng khắp và tiện liên
hệ 0.814
Vietinbank có trang thiết bị, hệ thống giao dịch hiện đại 0.809 Cách bày trí các phịng, quầy giao dịch hợp lý, khách
hàng dễ nhận biết 0.815
Nhân viên có trang phục đẹp và lịch sự 0.815
Vietinbank có mức lãi suất cạnh tranh 0.747
Chi phí giao dịch thấp 0.790
Vietinbank có chính sách phí linh hoạt 0.814
Vietinbank là thương hiệu mạnh và có uy tín 0.831
Vietinbank luôn xem quyền lợi của khách hàng là trên
hết 0.870
Vietinbank có các hoạt động marketing hiệu quả và ấn
tượng 0.855
Đối với thành phần đo lường mức độ hài lịng, phân tích nhân tố cũng được thực hiện tương tự nhằm kiểm tra các thang đo được dùng để đo lường mức độ hài lịng có sự quan hệ chặt chẽ với nhau và chúng có tương quan cùng đo lường cho 1 thành phần mức độ hài lịng hay khơng. Kết quả cho thấy 1 thành phần được trích với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, có tổng phương sai trích được lớn hơn 50% ( 67.78%) và đạt yêu cầu. Ngoài ra, các thang đo trong thành phần đo lường mức độ hài lịng đều có hệ số tương quan khá tốt (Component > 0,5) với thành phần mà nó đo lường vì vậy tất cả thang đo đều có giá trị đo lường cho thành phần mức độ hài lòng. (Phục lục 4)
2.3.2.3. Kiểm định giả thiết và xây dựng mơ hình
Phân tích mối tương quan giữa các thành phần của sự hài lòng:
Để nhận diện mối tương quan giữa các thành phần của sự hài lòng ảnh hưởng đến sự hài lòng chung của khách hàng giao dịch tại Vietinbank trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh và vì thang đo được sử dụng cho khảo sát này là thang đo khoảng nên hệ số tương quan Pearson được sử dụng.
Bảng 2.10: Bảng ma trận hệ số tương quan các thành phần sự hài lòng
Correlations TC DU NLPV DC PTHH GIA HANH SHL TC Pearson Correlation 1 .480** .448** .392** .401** .386** .225** .695** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256 DU Pearson Correlation .480** 1 .449** .440** .388** .368** .173** .579** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .005 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256 NLPV Pearson Correlation .448** .449** 1 .456** .406** .271** .242** .541** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256 DC Pearson Correlation .392** .440** .456** 1 .621** .424** .173** .713** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .006 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256 PTHH Pearson Correlation .401** .388** .406** .621** 1 .374** .166** .655** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .008 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256 GIA Pearson Correlation .386** .368** .271** .424** .374** 1 .180** .512** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .004 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256
HANH Pearson Correlation .225** .173** .242** .173** .166** .180** 1 .329** Sig. (2-tailed) .000 .005 .000 .006 .008 .004 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256 SHL Pearson Correlation .695** .579** .541** .613** .573** .654** .309** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 256 256 256 256 256 256 256 256
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Kết quả chạy ma trận với hệ số tương quan Pearson cho thấy các thành phần "Tin cậy", "Đáp ứng", "Năng lực phục vụ", "Đồng cảm", "Phương tiện hữu hình", "Giá cả" và " Hình ảnh ngân hàng" có tương quan cùng chiều với độ thỏa mãn chung của khách hàng với độ tin cậy r lần lượt là 0.695; 0.579; 0.541; 0.613; 0.573; 0.654; 0.309 và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig = 0.000 <0.01. Nói cách khác, khi mức độ hài lòng về các thành phần "Tin cậy", "Đáp ứng", "Năng lực phục vụ", "Đồng cảm", "Phương tiện hữu hình", "Giá cả" và "Hình ảnh ngân hàng" tăng lên thì sự hài lịng của khách hàng về ngân hàng cũng tăng lên.
Kiểm định giả thiết, phân tích hồi quy:
Mơ hình hồi quy bội được thực hiện theo phương pháp enter (với nguyên tắc tất cả các thành phần được đưa vào một lần). Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong nghiên cứu thị trường vì tính chất đơn giản và dễ đọc.
Nhằm xác định mơ hình hồi quy đáng tin cậy, các biến trong mơ hình cần được kiểm tra có sự đa cộng tuyến xảy ra hay không. Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên
nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Bảng 2.11: Bảng kết quả phân tích dung sai và giá trị VIF
Dung sai (Tolerance) VIF Tin cậy 0.644 1.553 Đáp ứng 0.647 1.546 Năng lực phục vụ 0.656 1.524 Đồng cảm 0.521 1.921
Phương tiện hữu hình 0.569 1.757
Giá 0.737 1.356
Hình ảnh ngân hàng 0.917 1.091
Bảng kết quả cho thấy tất cả giá trị Tolerance điều lớn hơn 0.10, các giá trị VIF nhỏ hơn 2, vì vậy một cách tổng qt mơ hình đạt u cầu hay hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố đo lường sự hài lịng chung là khơng đáng quan ngại.
Sau cùng, hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mơ hình khơng vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị d đạt được là 1,731 (gần bằng 2) và chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu (Phục lục 5).
Bên cạnh hệ số phóng đại VIF, hệ số xác định R² (R-quare) cũng được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 2.12: Kết quả phân tích hồi quy Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Beta Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta t Sig. 1 Hằng số .230 1.697 .091 Tin cậy .241 .331 8.851 .000 Đáp ứng .062 .077 2.060 .040 Năng lực phục vụ .124 .120 3.242 .001 Đồng cảm .052 .082 1.969 .050
Phương tiện hữu hình .086 .121 3.047 .003
Giá .361 .417 11.931 .000 Hình ảnh ngân hàng .080 .110 3.520 .001 R Square 0.777 F Change 123.565 Sig. F Change .000
Hệ số xác định R² đã được chứng minh trong các nghiên cứu trước đây là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình. Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R² (0.777) thể hiện. Trong tình huống này, R² điều chỉnh từ R² được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (0.771) vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R². So sánh 2 giá trị R² và R² điều chỉnh ở bảng 2.14, chúng ta sẽ thấy R² điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, với R² điều chỉnh là 0.771 cho thấy sự tương thích của mơ hình với biến quan sát là rất lớn và biến độc lập giải thích được 77.1% sự biến động của biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng.
Kiểm định F cũng được sử dụng trong phân tích phương sai nhằm kiểm tra 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. Nhìn vào bảng 2.14 ta thấy rằng trị thống kê ( F change) đạt giá trị 123.565 tại mức ý nghĩa Sig ( Sig. F Change) = 0.000 < 0.01 cho thấy mơ hình hồi quy đang sử dụng là phù hợp.
Mơ hình đánh giá mức độ hài lịng chung của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ của các Ngân hàng TMCP Công thương trên địa bàn Tp.HCM như sau:
Y = 0.331*X1 + 0.077*X2 + 0.120*X3 + 0.082*X4 + 0.121*X5 + 0.417*X6 + 0.110*X7
Trong đó: Y : Mức độ hài lòng chung về dịch vụ ngân hàng bán lẻ của VietinBank
X1 : Độ tin cậy
X2 : Khả năng đáp ứng X3 : Năng lực phục vụ X4 : Sự đồng cảm
X5 : Phương tiện hữu hình X6 : Giá
X7 : Hình ảnh ngân hàng
Như vậy, mơ hình hồi quy cho thấy trong trường hợp các thành phần khác không đổi, nếu mức độ hài lịng về "Độ tin cậy" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.331 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Khả năng đáp ứng" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.077 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Năng lực phục vụ" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.120 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Sự đồng cảm" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.082 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Phương tiện hữu hình" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lòng chung về DVNHBL tăng lên 0.121 điểm, nếu mức độ hài lòng về "Giá" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lịng chung về DVNHBL tăng lên 0.417 điểm, nếu mức độ hài lịng về "Hình ảnh ngân hàng" tăng lên 1 điểm thì mức độ hài lòng chung về DVNHBL tăng lên 0.110 điểm.
Cũng phải nói thêm rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với Sự hài lòng khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mơ hình nghiên cứu (H1-H7) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, NH phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
2.3.2.4. Phân tích ANOVA
Ở những phần trước, chúng ta đã kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng cũng như xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với NH. Trong phần này, phân tích ANOVA được dùng để xem xét mối quan hệ giữa thời gian sử dụng có tác động như thế nào đối với Sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 2.13: Kết quả phân tích ANOVA
Multiple Comparisons
Dependent Variable: SHL Bonferroni
(I) Tgsudung (J) Tgsudung Mean Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper
Bound Dưới 1 năm Từ 1 đến dưới 3 năm -.33424 * .07855 .000 -.5431 -.1253 Từ 3 đến 5 năm -.59888* .08380 .000 -.8217 -.3760 Trên 5 năm -.72384* .09366 .000 -.9729 -.4748 Từ 1 đến dưới 3 năm Dưới 1 năm .33424* .07855 .000 .1253 .5431 Từ 3 đến 5 năm -.26464* .07359 .002 -.4603 -.0689 Trên 5 năm -.38960* .08465 .000 -.6147 -.1645 Từ 3 đến 5 năm Dưới 1 năm .59888* .08380 .000 .3760 .8217 Từ 1 đến dưới 3 năm .26464 * .07359 .002 .0689 .4603 Trên 5 năm -.12496 .08954 .984 -.3631 .1131 Trên 5 năm Dưới 1 năm .72384* .09366 .000 .4748 .9729 Từ 1 đến dưới 3 năm .38960