CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp xử lý mơ hình nghiên cứu
Hồn tất q trình thu thập dữ liệu từ các bảng khảo sát, một số bảng khảo sát sẽ được lọc bỏ do chưa đạt yêu cầu . Các bảng đạt yêu cầu sẽ được mã hóa, nhập dữ
liệu và làm sạch. Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai cơng cụ chính: Thứ nhất, kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha: phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các số có hệ số tương quan biến tổng (item – Tổng correlation) nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 được xem xét loại. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Thứ hai, phân tích nhân tố khám phá EFA: nhằm mục đích kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn (trong nghiên cứu này là 41 biến) và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 đều bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp trích nhân tố, phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue là 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn, 2011). Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn giữa (0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu giá trị này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Thứ ba, sau khi đánh giá thang đo, tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy. Số liệu nghiên cứu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Phân tích hồi quy sẽ cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Tóm tắt chương 3
Nhìn chung, chương 3 trình bày về thang đo, cách thức mã hóa thang đo với 6 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc và 41 biến quan sát cũng như quy trình và phương pháp
nghiên cứu được vận dụng để xử lý mơ hình nghiên cứu, bao gồm: phương pháp định tính với cơng cụ là dàn bài thảo luận, hình thức thảo luận nhóm với quy mơ nhóm nhỏ (4 người) và phương pháp định lượng sử dụng SPSS 20.0 phân tích các số liệu thu thập trên bảng khảo sát.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định các thang đo và mơ hình nghiên cứu. Chương 4 trình bày kết quả kiểm định thang đo và mơ hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết đưa ra trong mơ hình. Trước tiên, các thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach anpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Dựa trên kết quả này, mơ hình nghiên cứu sẽ được hiệu chỉnh cho phù hợp với tập dữ liệu quan sát. Cuối cùng trình bày kết quả kiểm định mơ hình và các giả thuyết.
4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Tổng số bảng câu hỏi được gởi đi là 500 bảng, thu về là 238 bảng. Trong 238 bảng câu hỏi điều tra thu về, có 21 bảng bị loại do bỏ trống quá nhiều mục, do đó chỉ sử dụng được 219 bảng tương đối đầy đủ thông tin. Nghiên cứu này sử dụng 219 bảng câu hỏi.
Bảng 4.1: Bảng thống kê các loại hình doanh nghiệp trong mẫu khảo sát
Loại hình DN Tần suất ( lần) Tỷ trọng ( %) CP trên 50% vốn nhà nước 0 0 CP 67 30.6 TNHH 141 64.4 DNTN 11 5 Tổng cộng 219 100
Như đã đề cập, nghiên cứu này thực hiện trên 219 bảng câu hỏi được trả lời đầy đủ. Trong 219 bảng câu hỏi thu thập lại sau khi điều tra, nhận thấy thành phầm nghiên cứu của mẫu khơng có doanh nghiệp nhà nước (CTY CP có trên 50% vốn nhà nước); có 11 DNTN chiếm tỷ trọng 5%; có 67 CTY CP chiếm tỷ trọng 30.6% và cao nhất là CTY TNHH chiếm 64.4% mẫu nghiên cứu. Đây cũng chính là đặc thù riêng của nhóm khách hàng doanh nghiệp tại ACB, gần như 99% là doanh nghiệp ngồi quốc doanh và
đa phần dưới hình thức CTY TNHH.
Bảng 4.2: Bảng thống kê tình trạng giao dịch hiện tại của mẫu khảo sát
Đang giao dịch Khơng cịn
giao dịch Tổng cộng Duy nhất ACB ACB và TCTD khác Tần suất ( lần) 68 138 13 219 Tỷ trọng ( %) 31 63 6 100
Trong mẫu nghiên cứu, như trình bày, tác giả chọn đối tượng là những khách hàng doanh nghiệp đã và đang sử dụng dịch vụ của ACB. Theo thống kê từ các bảng khảo sát nhận lại, có 6% trong số đó đã hồn tồn khơng cịn giao dịch với ACB ( trên 06 tháng); 68 trong số 219 doanh nghiệp được phỏng vấn là chỉ quan hệ duy nhất ACB, tương đương 31%; còn lại 63% trong số tổng, tương đương 138 doanh nghiệp vừa quan hệ ACB và TCTD khác.
4.2 Phân tích độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số tổng thể.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng chúng ta khơng thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ có những biến có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Iterm – Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số alpha lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào những bước phân tích tiếp theo. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s Alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao.
Sau khi điều tra, tác giả tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo chất lượng dịch vụ và thang đo sự hài lòng bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả thu được như sau
Bảng 4.3: Kết quả Cronbach ‘s Alpha Trung bình
thang đo nếu bỏ biến
Thang đo
nếu bỏ biến Hệ số tươngquan biến tổng Cronbach's Alphanếu bỏ biến Cronbach ‘s Alpha của biến TT: 0.843
TC_1 21.48 5.812 .488 .843 TC_2 21.50 4.991 .781 .785 TC_3 21.55 5.491 .637 .815 TC_4 21.57 5.643 .536 .834 TC_5 21.46 5.547 .555 .831 TC_6 21.30 5.022 .748 .792
Cronbach ‘s Alpha của biến DB: 0.813
DB_1 8.30 1.468 .632 .775 DB_2 8.27 1.512 .607 .800 DB_3 8.28 1.406 .757 .648
Cronbach ‘s Alpha của biến HH: 0.757
HH_1 12.49 2.673 .506 .726 HH_2 12.53 2.498 .565 .695 HH_3 12.63 2.437 .624 .662 HH_4 12.71 2.465 .527 .717
Cronbach ‘s Alpha của biến DU: 0.771
DU_1 12.16 2.208 .576 .715 DU_2 12.21 2.084 .655 .669 DU_3 12.47 2.773 .450 .774 DU_4 12.45 2.129 .623 .688
Cronbach ‘s Alpha của biến CT: 0.701
CT_1 7.87 1.259 .412 .658 CT_2 7.69 1.334 .472 .579 CT_3 7.66 1.105 .555 .458
Cronbach ‘s Alpha của biến ML: 0.701
ML_1 7.60 1.332 .480 .656 ML_2 8.06 1.047 .592 .509
ML_3 7.67 1.295 .489 .645
Cronbach ‘s Alpha của biến GCCN: 0.713
GCCN_1 6.11 1.524 .478 .686 GCCN_2 6.19 1.474 .504 .656 GCCN_3 6.65 1.091 .630 .492
Cronbach ‘s Alpha của biến HL: 0.828
HL_1 10.91 4.905 .547 .828 HL_2 10.96 4.026 .754 .734 HL_3 10.76 4.283 .711 .757 HL_4 10.81 4.538 .612 .802
Cronbach ‘s Alpha của biến CP: 0.796
CP_1 5.92 2.489 .615 .760 CP_2 5.85 2.083 .649 .711 CP_3 5.68 1.721 .687 .680
Cronbach ‘s Alpha của biến HA: 0.724
HA_1 9.68 2.290 .531 .653 HA_2 9.60 2.488 .431 .708 HA_3 9.89 2.327 .633 .608 HA_4 10.29 1.986 .501 .684
Cronbach ‘s Alpha của biến TT: 0.859
TT_1 6.48 2.783 .657 .840 TT_2 6.50 2.682 .672 .835 TT_3 6.56 2.734 .718 .815 TT_4 6.60 2.682 .776 .792
Theo kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thành phần Tin cậy gồm 6 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.843 (lớn hơn 0.6 và nằm trong khoảng 0.7 đến 0.8 được cho là khá tốt) và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu, do đó thang đo thành phần Tin cậy gồm 6 biến quan sát từ TC_1 đến TC_6 đạt yêu cầu và có thể sử dụng đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần Đảm bảo gồm 3 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.813 (cao hơn 0.6 và nằm trong mức 0.7 đến 0.9 được cho là khá tốt). Đồng thời, hệ số
tương quan biến tổng của các biến quan sát đều trên 0.3 nên thang đo với các biến quan sát trên đạt yêu cầu, được đưa vào phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
Thành phần Đáp ứng gồm 4 biến quan sát được ký hiệu từ DU_1 đến DU_4. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.771 (lớn hơn 0.6 và nằm trong mức khá tốt, từ 0.7 đến 0.9), bên cạnh đó hệ số tương quan biến tổng đều trên 0.3 nên thang đo thành phầnĐáp ứngđạt yêu cầu với 3 biến quan sát trên và được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần Hữu hình gồm 4 biến quan sát được ký hiệu từ HH_1 đến HH_4. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.757 (nằm trong mức khá tốt và chấp nhận được) và hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn trên 0.3 nên thang đo thành phầnHữu hình đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thành phầnCảm thônggồm 3 biến quan sát được ký hiệu từ CT_1 đến CT_3. Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.665 tuy không nằm trong mức khá tốt nhưng nằm trong mức chấp nhận được (lớn hơn 0.6). Đồng thời hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều trên 0.3. Do đó, thành phần cảm thơng có 3 biến quan sát đều thỏa điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA phần tiếp theo.
Thành phần mạng lưới có 3 biến quan sát được mã hóa từ ML_1 đến ML_3, có giá trị Cronbach’s Alpha 0.701 và các hệ số tương quan biến tổng trên 0.3, nên thang đo thành phần mạng lưới với 3 biến quan sát đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Thành phần Giá cả cảm nhận gồm 3 biến quan sát được ký hiệu từ GCCN_1 đến GCCN_3. Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.713 (lớn hơn 0.6) và hệ số tương quan biến tổng khá trên 0.3. Do đó, để thang đo thành phần giá cả cảm nhận sẽ với 3 biến quan sát đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Thành phần Hài lòng gồm 4 biến quan sát được ký hiệu từ HL_1 đến HL_4. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.828 (lớn hơn 0.6) và hệ số tương quan biến tổng đều trên 0.3 nên thang đo thành phần Hài lòng gồm 4 biến quan sát trên đạt yêu cầu và được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần Chi phí chuyển đổi gồm 3 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.796 (lớn hơn 0.6) và hệ số tương quan của các biến quan sát với biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên thang đo thành phần Chi phí chuyển đổi với 3 biến quan sát trên đạt yêu cầu và đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thành phần Hình ảnh gồm 4 biến quan sát được ký hiệu từ HA_1 đến HA_4. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.724 (lớn hơn 0.6) khi loại bỏ biến. Bên cạnh đó, xét thấy hệ số tương quan biến tổng đều trên 0.3 nên thang đo hình ảnh với 4 biến quan sát đạt tiêu chuẩn để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thành phầnTrung thànhgồm 4 biến quan sát được ký hiệu từ TT_1 đến TT_4. Hệ số Cronbach’s Alpha 0.859, đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.6). Về hệ số tương quan đối với biến tổng, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng cao (trên 0.3). Do đó, thang đo trung thành với 4 biến quan sát đạt yêu cầu và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Như vậy, có 41 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố (khơng loại biến nào do cronbach’s alpha đều đạt yêu cầu).
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, 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. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi
mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing và Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal Axis factoring với phép xoay (Rotation) Promax.và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Q trình phân tích nhân tố được tiến hành thơng qua các bước sau:
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các biến độc lập
Thang đo lòng trung thành của khách hàng đề tài sử dụng gồm 5 thành phần (5 thang đo con) với 37 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha, chọn 37 biến quan sát của 5 thang đo thành phần tiếp tục được đưa vào EFA, loại 5 biến quan sát do không đạt yêu cầu.
Với giả thuyết đặt ra trong phân tích này là giữa 37 biến quan sát trong tổng thể khơng có tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố có kết quả sig (Bartlett’s Test) = 0,000 và hệ số KMO = 0,655 > 0,5; qua đó bác bỏ giả thuyết trên, chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này.
Bảng 4.4 : Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test của các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.655
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2985.819
df 666
Sig. .000
Kết quả phân tích EFA cho thấy tại mức Eigenvalue = 1 với phương sai trích nhân tố, phép quay Varimax cho phép trích được 10 nhân tố từ 37 biến quan sát và phương sai trích được là 64.924% (>50%). Như vậy là phương sai trích đạt yêu cầu.
NHÂN TỐ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TC_2 0.878 TC_6 0.837 0.143- 0.103- TC_3 0.761 0.107 0.109 0.102- TC_5 0.687 0.147 0.156- 0.113 TC_4 0.683 0.108- 0.109- 0.147 0.131 0.103- TC_1 0.616 0.195 0.118- 0.132 HL_2 0.876 HL_3 0.855 HL_4 0.114 0.773 0.1 0.134 HL_1 0.705 0.192 0.133- DU_2 0.823 DU_4 0.784 0.167 0.104 DU_1 0.761 0.152- 0.161 0.133- DU_3 0.655 0.134 HH_3 0.805 0.115 HH_2 0.787 0.141 HH_4 0.108 0.703 0.163- 0.135- 0.103- HH_1 0.694 DB_3 0.884 0.119 DB_1 0.129 0.816 DB_2 0.801 HA_3 0.127 0.819 0.104 HA_1 0.752 HA_4 0.219- 0.117- 0.715 0.156 HA_2 0.107 0.186 0.679 0.155-
CP_3 0.141 0.857 CP_2 0.818 0.117- 0.124 CP_1 0.14 0.808 GCCN_3 0.104- 0.859 GCCN_2 0.136- 0.76 GCCN_1 0.736 ML_2 0.108 0.841 ML_3 0.126- 0.778 0.148- ML_1 0.194- 0.713 CT_3 0.819 CT_1 0.157- 0.105 0.726 CT_2 0.118 0.106 0.726
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 37 biến quan sát được nhóm thành 10 nhân tố. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều >0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong