Ngân hàng Tần suất Tỷ lệ % Tỷ lệ (%)/mẫu Huy động vốn 125 32.6% 60.1% Tín dụng 123 32.0% 59.1% Thanh toán 125 32.6% 60.1% Dịch vụ khác 11 2.9% 5.3% Tổng 384 100.0% 184.6%
Bên cạnh việc thường xuyên giao dịch với ngân hàng Vietinbank Cà Mau, trong thời gian qua khách hàng còn sử dụng dịch vụ của một số ngân hàng khác. Điều này hoàn tồn hợp lý vì khách hàng ln ln đa dạng hóa nguồn cung cấp dịch vụ để tìm kiếm những giá trị phục vụ tốt nhất. Một số ngân hàng phổ biến được giao dịch nhiều được liệt kê trong bảng dưới đây:
Bảng 3.10: Các ngân hàng từng đƣợc sử dụng dịch vụ Ngân hàng Tần suất Tỷ lệ % Tỷ lệ (%)/mẫu Vietcombank 83 12.1% 39.9% BIDV 73 10.6% 35.1% Agribank 94 13.7% 45.2% Vietinbank 208 30.3% 100.0% ACB 73 10.6% 35.1% Đông Á 49 7.1% 23.6% Sacombank 51 7.4% 24.5% NH Khác 55 8.0% 26.4% Tổng 686 100.0% 329.8%
Theo kết quả phân tích, các ngân hàng đã từng được sử dụng ở mức độ gần bằng nhau. Tuy nhiên, một số ngân hàng lớn như Vietcombank, Vietinbank, Agribank và BIDV thì từng được nhiều khách hàng sử dụng hơn.
Như vậy, mẫu khảo sát tập trung vào giới trẻ tuổi từ 20 đến 39, có nghề nghiệp khá ổn định và mức thu nhập thuộc dạng trung bình, đang sử dụng dịch vụ tại Vietinbank Cà Mau thường xuyên và có mối quan hệ gắn bó khá tốt từ 3 đến 5 năm.
3.3.3. Đánh giá thang đo
Để đánh giá tính thống nhất nội tại của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phương pháp phân tích nhân tố EFA được thực hiện.
3.3.3.1. Kiểm định thang đo lƣờng bằng Cronbach Alpha
Cronbach Alpha là công cụ giúp loại bỏ những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng (hiệu
chỉnh) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt u cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 đến 1 là thang đo đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nếu Cronbach Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.”
Theo Nguyễn Đình Thọ (2001): “Về lý thuyết, Cronbach Alpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này khơng thực sự như vậy. Hệ số Cronbach Alpha quá lớn (alpha > 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu)”.
Bảng 3.11: Kết quả kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach Alpha 1 Chất lượng cảm nhận vơ hình 7 0.882 2 Chất lượng cảm nhận hữu hình 7 0.879 3 Sự thỏa mãn của khách hàng 4 0.825 4 Lựa chọn 3 0.845
5 Rào cản chuyển đổi 3 0.805
6 Lòng trung thành 6 0.865
Kết quả Cronbach Alpha đối với nghiên cứu chính thức cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy tốt. Tất cả các thang đo Chất lượng cảm nhận hữu hình, Chất lượng cảm nhận vơ hình, Sự thỏa mãn của khách hàng, Rào cản chuyển đổi,
Lựa chọn và Lòng trung thành của khách hàng đều > 0.8. Đồng thời tất cả các biến con đều thỏa mãn điều kiện, với hệ số tương quan biến tổng đều > 0.5. Do đó tất cả các thang đo đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo.
3.3.3.2. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa Barlett ≤ 0.05. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 là rất tốt; KMO ≥ 0.80 là tốt; KMO ≥ 0.70 là được; KMO ≥ 0.60: tạm được; KMO ≥ 0.50: xấu; KMO < 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng; > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55; nếu cỡ khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 0.50 và hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ tư, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Varimax cho phép xoay nguyên
góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.
Sau khi kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha, tất cả các biến quan sát của 5 thang đo được đưa vào phân tích EFA.
Kết quả kiểm định thang đo biến độc lập:
Bảng 3.12: Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho thang đo biến độc lập
Kiểm định mức độ phù hợp mẫu theo KMO .921
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2455.180
df 276
Sig. 0.000
Theo bảng, trị số KMO trong trường hợp này rất tốt, đạt 0.921 nên khẳng định phân tích nhân tố trong nghiên cứu này là phù hợp. Độ tin cậy của kiểm định Barlett’ Test gần như tuyệt đối với giá trị Sig. = 0.000, do đó bác bỏ giả thuyết H0 và khẳng định các biến quan sát có tương quan với nhau.
Theo kết quả phân tích nhân tố (Phụ lục 5) có tổng cộng 24 nhân tố nhưng chỉ có 5 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 nên 5 nhân tố đều được giữ lại trong mơ hình phân tích, đúng bằng với số nhân tố so với mơ hình ban đầu. Tổng phương sai trích đạt 64.61% có nghĩa là 5 nhân tố mới được rút trích ra giải thích được 64.61% sự biến thiên của dữ liệu.
Bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) loại bỏ các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5, được sắp xếp từ nhỏ đến lớn vai trò của biến con trong biến tổng. Các nhân tố trích ra đếu đạt yêu cầu về giá trị (>0.55) với hệ số Cronbach Alpha từ 0.805 đến 0.882. Thành phần các nhân tố rút trích được thể hiện trong bảng 2.19
Bảng 3.13: Kết quả phân tích nhân tố các thang đo biến độc lập
STT Tên biến Nhân tố
1 2 3 4 5 1 VH6 0.762 2 VH4 0.726 3 VH5 0.719 4 VH7 0.715 5 VH1 0.691 6 VH3 0.624 7 VH2 0.607 8 HH2 0.752 9 HH7 0.747 10 HH6 0.696 11 HH1 0.695 12 HH5 0.659 13 HH3 0.656 14 HH4 0.633 15 TM3 0.744 16 TM2 0.738 17 TM4 0.712 18 TM1 0.573 19 LC2 0.840 20 LC3 0.832 21 LC1 0.811 22 RC2 0.827 23 RC3 0.798 24 RC1 0.791 Eigen Valuve 9.175 1.993 1.636 1.571 1.132
Phương sai trích 38.231 8.304 6.815 6.545 4.718
Cronbach Alpha 0.882 0.879 0.825 0.845 0.805
Dựa vào kết quả các hệ số có giá trị lớn trong bảng ma trận tính điểm nhân tố (Phụ lục 5), phương trình thể hiện kết hợp tuyến tính các biến quan sát như sau:
Nhân tố thứ nhất (VH): Chất lượng cảm nhận vơ hình
Nhân tố VH = 0.762*VH6 + 0.726*VH4 + 0.719*VH5 + 0.715VH7 + 0.691*VH1 + 0.624*VH3 + 0.607*VH2
Nhân tố thứ 2 (HH): Chất lượng cảm nhận hữu hình
Nhân tố HH = 0.752*HH2 + 0.747*HH7 + 0.696*HH6 + 0.695*HH1 + 0.659*HH5 + 0.656*HH3 + 0.633*HH4
Nhân tố thứ ba (TM): Sự thỏa mãn của khách hàng
Nhân tố TM = 0.744*TM3 + 0.738*TM2 + 0.712*VH4 + 0.573*TM1
Nhân tố thứ tư (LC): Lựa chọn của khách hàng Nhân tố LC = 0.840*LC2 + 0.832*LC3 + 0.811*LC1
Nhân tố thứ năm (RC): Rào cản chuyển đổi Nhân tố RC = 0.827*RC2 + 0.798*RC3 + 0.791*RC1
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố EFA, có tất cả 5 nhân tố lớn được rút trích dựa trên 24 biến quan sát. 5 nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích hồi quy và xây dựng mơ hình nghiên cứu.
Kết quả kiểm định các thang đo lòng trung thành:
Tương tự, 6 thuộc tính của lịng trung thành cũng được đưa vào phân tích nhân tố. Kết quả cho thấy hệ số KMO = 0.868 > 0.5, Sig. = 0.000 trong kiểm định Bartlett. Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thang đo sự trung thành của khách hàng từ phần mềm SPSS, một nhân tố được rút trích với tổng phương sai trích là 59.75%, tại Eigen value là 3.585. Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn
0.7 nên không loại bỏ thành phần nào trong lòng trung thành. Kết quả phân tích nhân tố được thể hiện trong các bảng 2.20 và 2.21
Bảng 3.14: Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho thang đo lòng trung thành Kiểm định mức độ phù hợp theo mẫu
KMO .868 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 512.915 df 15 Sig. .000
Bảng 3.15: Kết quả phân tích nhân tố các thang đo lịng trung thành Ma trận nhân tố
Thang đo Nhân tố
1 TT1 0.809 TT4 0.785 TT5 0.778 TT3 0.761 TT2 0.760 TT6 0.743 Eigen value 3.585 Phƣơng sai trích 59.75% Cronbach Alpha 0.865
Như vậy, 6 biến quan sát của thang đo lòng trung thành của khách hàng với dịch vụ của ngân hàng Vietinbank Cà Mau được nhóm thành 1 nhân tố (TT). Khơng có biến quan sát nào bị loại và EFA là phù hợp.
Nhân tố TT = 0.809*TT1 + 0.785*TT4 + 0.778*TT5 + 0.761*TT3 + 0.760*TT2 + 0.743*TT6
3.3.4. Phân tích tác động của các nhân tố đến lòng trung thành của khách hàng
Kết luận của các nghiên cứu đo lường cho thấy các thang đo đều đạt được độ tin cậy và giá trị cho phép. Sau khi đã kiểm tra, kết quả cuối cùng cho thấy trong phạm vi nghiên cứu điển hình 208 khách hàng sử dụng dịch vụ tại Vietinbank Cà Mau thì sự trung thành của người tiêu dùng có liên quan tới 5 thành phần: (1) Chất lượng cảm nhận vơ hình, (2) Chất lượng cảm nhận hữu hình, Sự thỏa mãn của khách hàng, (3) Sự thỏa mãn của khách hàng, (4) Lựa chọn của khách hàng, (5) Rào cản chuyển đổi.
Các nhân tố hình thành từ q trình phân tích nhân tố được khẳng định là phù hợp và được đưa vào phân tích để kiểm định mơ hình. Phân tích tương quan sẽ được thực hiện để xem xét sự phù hợp khi đưa thành phần vào phương trình hồi quy, kết quả phân tích hồi quy dùng để kiểm định các giả thuyết.
Phần này sẽ trình bày các kết quả kỹ thuật thống kê nhằm đánh giá tác động của các nhân tố đến lịng trung thành của khách hàng. Vì các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đố phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính phải được đảm bảo. Do đó, trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, mối tương quan tuyến tính giữa các biến phải được xem xét, kiểm định các giả định của hàm hồi quy, sau đó tiến hành kiểm định độ phù hợp của mơ hình và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Giả định các nhân tố tác động và lòng trung thành của khách hàng đối với ngân hàng Vietinbank Cà Mau có tương quan tuyến tính, ta có phương trình hồi quy cho mơ hình lý thuyết như sau:
TT = β1*VH + β2*HH + β3*TM + β4*LC + β5*RC
TT: Lòng trung thành của khách hàng VH: Chất lượng cảm nhận vơ hình HH: Chất lượng cảm nhận hữu hình TM: Sự thỏa mãn của khách hàng LC: Lựa chọn của khách hàng RC: Rào cản chuyển đổi
3.3.4.1. Phân tích tƣơng quan
Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số Pearson Corelation (r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa mỗi nhân tố khác với nhân tố lòng trung thành và giữa các nhân tố tác động đến lịng trung thành với nhau. Hệ số này ln trong khoảng từ -1 đến +1. Giá trị tuyệt đối của hệ số r tiến gần đến 1 khi các biến có mối liên quan tuyến tính chặt chẽ.
Bảng 3.16: Ma trận hệ số tƣơng quan VH HH TM LC RC TT VH Hệ số tương quan r 1 .607** .636** .364** .341** .708** Sig. .000 .000 .000 .000 .000 N 208 208 208 208 208 208 HH Hệ số tương quan r .607** 1 .603** .395** .371** .714** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 208 208 208 208 208 208 TM Hệ số tương quan r .636** .603** 1 .353** .377** .702** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 208 208 208 208 208 208
LC Hệ số tương quan r .364** .395** .353** 1 .337** .432** Sig. .000 .000 .000 .000 .000 N 208 208 208 208 208 208 RC Hệ số tương quan r .341** .371** .377** .337** 1 .441** Sig. .000 .000 .000 .000 .000 N 208 208 208 208 208 208 TT Hệ số tương quan r .708** .714** .702** .432** .441** 1 Sig. .000 .000 .000 .000 .000 N 208 208 208 208 208 208
Theo kết quả ma trận hệ số tương quan cho thấy có mối tương quan giữa từng biến độc lập (VH, HH, TM, LC, RC) với biến phụ thuộc (TT) và giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập đều lớn hơn 0.3, trong đó TT và HH có tương quan chặt chẽ nhất với r = 0.714.
Ngồi ra, ta thấy nhân tố VH có tương quan mạnh nhất với nhân tố TM (r = 0.636), kế đến ta thấy mối tương quan giữa nhân tố VH và nhân tố HH cũng khá chặt chẽ (r = 0.607) và nhân tố TM với nhân tố HH với hệ số tương quan là r = 0.603. Tương quan giữa các biến còn lại đều khá tốt r > 0.3.
Như vậy, các biến độc lập đủ điều kiện để đưa vào mơ hình giải thích cho biến phụ thuộc. Đối với các nhân tố VH, HH, TM có hệ số tương quan r > 0.6 thì ta cần xem xét thật kỹ vai trị của các biến này trong mơ hình hồi quy tuyến tính.
3.3.4.2. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được. Từ kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các
giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy nữa.” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2011)
Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể trên cơ sở các giả định sau:
Liên hệ tuyến tính
Phương sai của sai số khơng đổi Phần dư có phân phối chuẩn
Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
a. Giả định tuyến tính và phƣơng sai của sai số khơng đổi
Từ biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên một hình dạng nào. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Độ lớn của phần dư chuẩn hóa trên biểu đố phân tán không tăng hoặc giảm cùng với giá trị dự đốn chuẩn hóa. Vì vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Biểu đồ 3.4: Biểu đồ phân tán b. Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn