6. CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN
2.4. Khảo sát các nhân tố ảnh hƣởng đến sự thỏa mãn của khách hàng về
2.4.5.4. Xây dựng mơ hình mới và các giả thuyết nghiên cứu
Từ kết quả phân tích nhân tố, ta xây dựng mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu mới nhƣ sau:
- Mơ hình nghiên cứu: Biến phụ thuộc là sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ gọi là biến (Y) và 4 biến độc lập.
- Giả thuyết nghiên cứu:
+ H1: Thành phần “đáp ứng” đƣợc khách hàng đánh giá càng cao thì sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ càng cao và ngƣợc lại.
+ H2: Thành phần “đồng cảm” đƣợc khách hàng đánh giá càng cao thì sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ càng cao và ngƣợc lại.
+ H3: Thành phần “phƣơng tiện” đƣợc khách hàng đánh giá càng cao thì sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ càng cao và ngƣợc lại.
+ H4: Thành phần “năng lực” đƣợc khách hàng đánh giá càng cao thì sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ càng cao và ngƣợc lại.
Hình 2.2. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
H3 (+) H1 (+) H4 (+) Đáp ứng Đồng cảm Phương tiện Sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về DV thẻ tại NHTMCP Công Thương Việt Nam –
chi nhánh tỉnh An Giang
Năng lực
2.4.5.5. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết sử dụng phân tích hồi quy đa biến
Từ mơ hình mới, ta dùng tập hợp biến mới này thay cho tập hợp biến gốc để đƣa vào phân tích các bƣớc tiếp theo nhƣ: tƣơng quan và hồi quy, kiểm định ANOVA,…
Xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến bằng cách chạy tƣơng quan (Correlation) và đánh giá sự tƣơng quan thông qua ma trận tƣơng quan Pearson, với hệ số tƣơng quan Pearson phải khác 0 và hệ số Sig < 0.05 (với mức ý nghĩa 5%, sẽ chấp nhận giả thuyết ban đầu, bác bỏ giả thuyết Ho). Hệ số tƣơng quan biểu thị độ lớn và chiều hƣớng của mối quan hệ là đồng biến (dấu +) hay nghịch biến (dấu -) . Sau đó, tiến hành chạy hồi quy và kiểm tra các giả định có bị vi phạm hay khơng nhƣ: có hiện tƣợng tự tƣơng quan khơng, có vấn đề đa cộng tuyến không.
Kiểm tra tƣơng quan bằng hệ số R2, và R2 điều chỉnh (adjusted R square). R2 đo lƣờng tỉ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình. R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Do trong phân tích hồi quy đa biến, R2 càng tăng khi số biến độc lập càng tăng, do đó đơi khi không thể hiện đúng ý nghĩa của phƣơng trình hồi quy nên cần dùng R2 điều chỉnh. Điều kiện R2 nhƣ sau: + Nếu R = 0 => R2 = 0 : Không tƣơng quan.
+ Nếu R < 0.3 => R2 = 0 : Tƣơng quan mức thấp.
+ Nếu 0.3 ≤ R < 0.5 => 0.1 ≤ R2 < 0.25 : Tƣơng quan mức trung bình. + Nếu 0.5 ≤ R < 0.7 => 0.25 ≤ R2 < 0.5 : Tƣơng quan khá chặt chẽ. + Nếu 0.7 ≤ R < 0.9 => 0.5 ≤ R2 < 0.8 : Tƣơng quan chặt chẽ.
+ Nếu 0.9 ≤ R < 1 => 0.8 ≤ R2 < 1 : Tƣơng quan rất chặt chẽ. + Nếu R = 1 => R2 = 1 : Tƣơng quan hoàn toàn.
Với hệ số R2 các biến độc lập X giải thích đƣợc (R2 )% biến phụ thuộc Y. Kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan bằng hệ số Durbin-Watson (D): Do trong chuỗi khảo sát có thể có những dữ liệu bị trùng nhau, phải kiểm tra để mơ hình
nghiên cứu đƣợc tốt hơn. Nếu 1 < D < 3: Mơ hình khơng tự tƣơng quan, tốt. Nếu 0 < D < 1: Mơ hình tự tƣơng quan dƣơng. Nếu 3 < D < 4: Mơ hình tự tƣơng quan âm. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phƣơng sai - VIF (Variance Inflation Factor). Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập trong mơ hình có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Điều kiện: 1 ≤ VIF < 5 thì các biến độc lập trong mơ hình khơng tƣơng quan nhau nên không xảy ra vấn đề đa cộng tuyến. Giải thích kết quả thơng qua Bảng Coefficients dựa trên Chỉ số Sig. Nếu Sig < 0.05 (với mức ý nghĩa 5%): Chấp nhận giả thuyết ban đầu, có nghĩa là: Chấp nhận giả thuyết Hi (i = 1,2,3). Phƣơng trình sẽ dựa trên chỉ số Beta chƣa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients Beta) có dạng nhƣ sau:
Y=β0+ β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 + ε.
Trong đó :
+ Y là : sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam – chi nhánh tỉnh An Giang
+ β0, β1, β2, β3: các hệ số hồi quy từng phần + X1 là : Đáp ứng + X2 là : Đồng cảm + X3 là : Phƣơng tiện + X4 là : Năng lực + ε là : Phần dƣ.
a) Kiểm tra tƣơng quan giữa các biến Bảng 2.13. Ma trận tƣơng quan Pearson
Correlations X1 X2 X3 X4 Y X1 Pearson Correlation 1 .753** .531** .639** .720** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 265 265 265 265 265 X2 Pearson Correlation .753** 1 .570** .600** .676** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 265 265 265 265 265 X3 Pearson Correlation .531** .570** 1 .417** .655** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 265 265 265 265 265 X4 Pearson Correlation .639** .600** .417** 1 .728** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 265 265 265 265 265 Y Pearson Correlation .720** .676** .655** .728** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 265 265 265 265 265 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Ta thấy có mối tƣơng quan giữa các biến phụ thuộc Y và biến độc lập X1, X2, X3, và X4 với hệ số tƣơng quan Pearson với mức ý nghĩa giữa các biến từ 0,417 đến 0,753. Ta cần xét thêm vấn đề là các biến độc lập có tƣơng quan với nhau hay khơng, do đó ta cần quan tâm đến vấn đề tự tƣơng quan và đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
b) Kiểm tra hồi quy đa biến và xây dựng mơ hình
Sử dụng phƣơng pháp Enter để chạy mơ hình hồi quy đa biến.
Bảng 2.14. Kết quả hồi quy sử dụng phƣơng pháp Enter
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .849a .721 .717 .30249 1.975 a. Predictors: (Constant), X4, X3, X2, X1
Kết quả cho thấy R2 = 0,721 > 0,5 và R2 điều chỉnh = 0,717 cho biết là 4 biến độc lập trong mơ hình giải thích đƣợc 71,7% độ biến thiên của biến phụ thuộc là sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam – chi nhánh tỉnh An Giang. Và Durbin-Watson (D)=1,975 < 3 nên mô hình khơng tự tƣơng quan, tốt.
Bảng 2.15. Kết quả phân tích phƣơng sai ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 61.495 4 15.374 168.023 .000b Residual 23.789 260 .091 Total 85.284 264 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X4, X3, X2, X1
Kết quả cho thấy F = 168,023 và Sig = 0,000 < 0,5, nghĩa là bác bỏ giả thuyết H0. Nhƣ vậy, các biến độc lập đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc.
Bảng 2.16. Kết quả hồi quy
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .161 .142 1.136 .257 X1 .245 .055 .241 4.464 .000 .369 2.710 X2 .066 .046 .076 1.420 .157 .375 2.664 X3 .297 .038 .319 7.838 .000 .649 1.540 X4 .362 .040 .396 9.018 .000 .558 1.794 a. Dependent Variable: Y
Bảng trên cho thấy giá trị sig của biến độc lập X2 lớn hơn 0,05 nên chỉ có biến X1, X3 và X4 tác động đến sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại
không bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Biểu đồ phân tán Scatter của giá trị dự đoán chuẩn và phần dƣ chuẩn cho thấy các phần dƣ có phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong một phạm vi không đổi nên kết luận rằng phƣơng sai của phần dƣ là không đổi. (Xem phụ lục 7).
Biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ chuẩn hóa có trị trung bình gần bằng 0 (Mean=2,82E-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev. =0.992) vì vậy có thể nói phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn. (Xem phụ lục 7).
Hệ số tƣơng quan chƣa chuẩn hóa (beta) của các biến độc lập đều mang dấu dƣơng nên các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc (sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam – chi nhánh tỉnh An Giang). Ta có phƣơng trình hồi quy đa biến nhƣ sau:
Y= 0,161 + 0,245X1+ 0,297X3+ 0,362X4 + ε Trong đó:
Y là : sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam – chi nhánh tỉnh An Giang
X1 là : Đáp ứng X3 là : Phƣơng tiện X4 là : Năng lực ε là : Phần dƣ.
Từ phƣơng trình hồi qui trên ta thấy các biến độc lập đều tác đồng thuận chiều với biến phụ thuộc. Trong đó, biến X4 có mức ảnh hƣởng lớn nhất (beta chƣa chuẩn hóa là 0,362) đến sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NH, điều này có nghĩa là khi thay đổi tăng thêm 1 điểm đánh giá của khách hàng thì sự thỏa mãn của khách hàng sẽ tăng thêm 0,362 điểm. Tiếp đến là biến X3 có Beta chƣa chuẩn hóa là 0,297 và X1 là 0,245.
2.4.5.6. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
a) Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Ký hiệu Thành phần Số biến Cronbach’Alpha Kết quả
H1 - Đáp ứng 10 0,909 Chấp nhận
H3 - Phƣơng tiện 3 0,770 Chấp nhận
H4 - Năng lực 3 0,753 Chấp nhận
Hình 2.3. Mơ hình nghiên cứu chính thức
b) Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu ban đầu có 6 giả thuyết cần kiểm định là: H1, H2, H3, H4, H5 và H6. Và có mối quan hệ cùng chiều với sự thoãn mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam – chi nhánh tỉnh An Giang. Tuy nhiên, trong q trình phân tích nhân tố với độ tin cậy là 95% thì chỉ có 4 thành phần đƣợc chấp nhận, với các biến quan sát đều đƣợc thay đổi, điều này có thể là do theo khung lý thuyết biến quan sát nằm trong thành phần đó nhƣng thực tế ý kiến của ngƣời đƣợc khảo sát lại nghĩ theo hƣớng khác nên dẫn đến việc biến đó tải khơng đúng theo khung lý thuyết. Sau khi kiểm định hồi quy đa biến, dựa vào giá trị Sig trong bảng “Coefficients”, với độ tin cậy 95% thì chỉ có 3 giả thuyết
H3: Beta=0,297 H1: Beta=0,245
H4: Beta=0,362
Đáp ứng
Phƣơng tiện
Sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về DV thẻ tại NHTMCP Công Thương Việt Nam –
chi nhánh tỉnh An Giang
đƣợc hiệu chỉnh đều đạt yêu cầu. Do giả thuyết X2 có Sig = 0,157 > 0,05 nên không đạt yêu cầu. Và với R2
hiệu chỉnh bằng 0,717 thì các thành phần X1, X3, X5 giải thích đƣợc 71,7% biến Y (sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ tại NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam – chi nhánh tỉnh An Giang).
2.4.5.7. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng ảnh hƣởng đến sự thỏa mãn nhu cầu về dịch vụ thẻ tại Ngân hàng sự thỏa mãn nhu cầu về dịch vụ thẻ tại Ngân hàng
Các khách hàng khác nhau đều có những đặc điểm khác nhau về giới tính, độ tuổi và thời gian sử dụng thẻ.
a) Giới tính
Kiểm định phƣơng sai đồng nhất thấy Sig của X1, X3 và X4 đều lớn hơn 0,05 nên khơng có sự khác biệt về phƣơng sai.(Xem phụ lục 8)
Kiểm định ANOVA, ta thấy chỉ có Sig X1< 0,05 nên có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê 95% về giới tính của khách hàng đối với thành phần X1 (đáp ứng). Còn các thành phần X3 (phƣơng tiện) và X4 (năng lực) khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với khách hàng khác nhau về giới tính.
b) Thời gian sử dụng thẻ
Kiểm định phƣơng sai đồng nhất và kiểm định ANOVA đều cho Sig > 0,05 nên khơng có sự khác biệt về phƣơng sai và khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê của các nhóm khách hàng phân theo thời gian sử dụng thẻ.
c) Độ tuổi
Kiểm định phƣơng sai đồng nhất, ta thấy chỉ có Sig của X3 nhỏ hơn 0,05 nên có sự khác biệt về phƣơng sai cịn X1 và X4 khơng có khác biệt về phƣơng sai. Kiểm định ANOVA ta thấy giá trị Sig của biến (X4) năng lực nhỏ hơn 0,05, có nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (95%) khi khách hàng có nhóm tuổi khác nhau sẽ có cảm nhận khác nhau về năng lực phục vụ của ngân hàng. Còn giá trị sig của X3 và Y đều lớn hơn 0,05 nên khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi. Ta sẽ đi sâu phân tích xem nhóm tuổi nào sẽ có những cảm nhận khác nhau đối với thành phần năng lực. Ta tiến hành
kiểm tra hậu ANOVA (hay chạy thêm Post Hoc, chọn kiểm định Bonferroni do Sig trong bảng “kiểm định phƣơng sai đồng nhất” lớn hơn 0,05).
Bảng 2.17. Kết quả phân tích sâu ANOVA
Multiple Comparisons
Dependent Variable: X4 Bonferroni
(I) tuoi (J) tuoi Mean Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
18 - 25 26 - 35 -.28246 .10693 .052 -.5667 .0018 36 - 55 -.40556* .10312 .001 -.6797 -.1314 tren 55 -1.00000 .43576 .135 -2.1585 .1585 26 - 35 18 - 25 .28246 .10693 .052 -.0018 .5667 36 - 55 -.12310 .08292 .833 -.3435 .0973 tren 55 -.71754 .43143 .585 -1.8645 .4294 36 - 55 18 - 25 .40556* .10312 .001 .1314 .6797 26 - 35 .12310 .08292 .833 -.0973 .3435 tren 55 -.59444 .43050 1.000 -1.7389 .5500 tren 55 18 - 25 1.00000 .43576 .135 -.1585 2.1585 26 - 35 .71754 .43143 .585 -.4294 1.8645 36 - 55 .59444 .43050 1.000 -.5500 1.7389 *. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Có sự khác biệt khi khi cảm nhận đối với thành phần năng lực giữa nhóm ngƣời “18 – 25 tuổi” và “36 – 55 tuổi”. Có thể nhóm “18 – 25 tuổi” thì thích các chƣơng trình khuyến mãi hơn, cịn nhóm “36 – 55 tuổi” thích tín an tồn khi sử dụng dịch vụ thẻ hơn.
Nhìn chung, kết quả kiểm định Anova cho thấy giá trị Sig đến lớn hơn 0,05 nên khơng có sự khác biệt về sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi, giới tính và thời gian sử dụng thẻ khác nhau.(Xem phụ lục 8)
2.4.5.8. Thống kê kết quả khảo sát về sự thỏa mãn của khách hàng về DV thẻ thẻ
Bảng 2.18: Mô tả thang đo tổng hợp
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Y 265 2.50 5.00 3.7604 .56837 X1 265 2.90 5.00 3.8192 .55858 X3 265 2.00 5.00 3.5208 .60900 X4 265 2.67 5.00 3.7925 .62099 Valid N (listwise) 265
Hình 2.4. Mơ tả thang đo tổng hợp
Kết quả đánh giá sử thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ với các biến Y, X1, X3 và X4 đƣợc khách hàng cho điểm trung bình khoảng 3,7 điểm. Thành phần năng lực có mức ảnh hƣởng cao nhất (beta = 0,362) đối với sự
thỏa mãn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thẻ của NH. Có thể nói đối với dịch vụ thẻ của Vietinbank thì các yếu tố nhƣ: nhân viên phục vụ chuyên nghiệp, am hiểu sản phẩm để giới thiệu cho khách hàng có nhu cầu, chính sách khuyến mãi tốt và tính an tồn khi sử dung dịch vụ thẻ là rất quan trọng đến sự thỏa mãn nhu cầu của
khách hàng. Và trong phần đánh giá của khách hàng đối với yếu tố này, ngân hàng đạt mức 3,7925 (mean = 3,7925) mức tƣơng đối tốt.(Xem phụ lục 9).
Bên cạnh thành phần năng lực thì thành phần phƣơng tiện cũng là một yếu tố quan trọng đến sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng với beta = 0,297 nhƣng lại bị khách hàng đánh giá thấp nhất, có mean = 3,5208.
Thành phần cuối cùng ảnh hƣởng đến sự thỏa mãn nhu cầu của khách hàng là thành phần đáp ứng với hệ số beta = 0,245 nhỏ hơn hai thành phần trên nhƣng lại đƣợc khách hàng đánh giá cao nhất, mean = 3,8192.
Nhìn chung, mức đánh giá của khách hàng ở các thành phần ảnh hƣớng đến sự