2.4.1 .Thuận lợi
3.3. Phân tích kết quả nghiên cứu
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 trò 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 b. Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng và chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Để khảo sát phân phối chuẩn của phần dư, biểu đồ Histogram và biểu đồ Normal P-P Plot được sử dụng.
Biểu đồ 3.5: Biểu đồ Histogram
Biểu đồ 3.6: Biểu đồ Normal P-P Plot
Xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa, Biểu đồ 3.5 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt trên biểu đồ tần số và Biểu đồ 3.6 cho thấy các điểm quan sát không lệch quá xa dường thẳng kỳ vọng. giá trị phần dư có kết quả trung bình mean = 0.000 và độ lệch chuẩn std.Dev. = 0.988 rất gần 1. Do đó, phân phối của
phần dư xem như tiệm cận chuẩn. Như vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
c. Giả định khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ
Khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư ngẫu nhiên nghĩa là các phần dư độc lập với nhau. Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) được sử dụng để kiểm định hiện tượng tự tương quan. Nếu d gần bằng 2 thì ta kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<2 thì các phần dư có tương quan thuận, 2<d<4 thì các phần dư có tương quan nghịch.
Bảng 3.17: Kiểm định Durbin – Watson Mơ Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn ƣớc lƣợng Durbin- Watson 1 .831 .690 .683 1.71300 1.781
Kết quả kiểm định Durbin – Watson cho thấy giá trị d = 1.781, gần bằng 2, rơi vào miền giả thiết khơng có tương quan của các phần dư ngẫu nhiên. Như vây, giả định khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
d. Giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiện tượng này sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t khơng có ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai…Hệ số phóng đại phương sai VIF được sử dụng để phát hiện sự tồn tại của hiện tượng này. Nếu VIF > 10 thì xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.18: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Mơ hình
Thống kê đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
1 (Hằng số) VH 0.508 1.967 HH 0.526 1.902 TM 0.506 1.977 LC 0.783 1.278 RC 0.791 1.265
Bảng kết quả kiểm định cho thấy VIF có giá trị từ 1.265 đến 1.967 (<10). Như vậy, trong mơ hình nghiên cứu khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
3.3.4.3. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính
Hệ số xác định bội R2
và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Vì R2 tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an tồn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình.
R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao. Hệ số này càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp và ngược lại càng gần 0 thì mơ hình kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Bảng 3.19: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy theo phƣơng pháp Enter Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn ƣớc lƣợng Durbin- Watson 1 .831 .690 .683 1.71300 1.781
Dựa vào bảng 2.25 ta thấy R2 = 0.690, R2 hiệu chỉnh = 0.683 cho thấy mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 68.3% (hay mơ hình giải thích được 68.3% được sự biến thiên của biến phụ thuộc lòng trung thành).
3.3.4.4. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội Bảng 3.20: Kiểm định ANOVA Bảng 3.20: Kiểm định ANOVA Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 1322.074 5 264.415 90.110 .000 Phần dư 592.74 202 2.934 Tổng 1914.814 207
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thiết về 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. Ta thấy, trị thống kê F = 90.110 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mơ hình hồi quy tổng thể bằng 0. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu mẫu và có thể sử dụng được.
Bảng 3.21: Kết quả kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Độ lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) .445 .795 .560 .576 VH .266 .051 .287 5.223 .000 HH .269 .047 .312 5.784 .000 TM .446 .092 .266 4.838 .000 LC .120 .070 .076 1.724 .086 RC .180 .078 .101 2.295 .023
Bảng cho thấy, mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy của các biến độc lập VH, HH, TM, RC đều nhỏ hơn 0.05. Điều này cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thiết cho rằng hệ số hồi quy của các biến độc lập của thang đo bằng 0. Riêng biến LC có hệ số β = 0.076 với mức ý nghĩa Sig. = 0.086 > 0.05, nghĩa là ảnh hưởng của biến này khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
3.3.5. Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định phương trình hồi quy tuyến tính, với các hệ số Beta tìm được để khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (Lòng trung thành) với các biến độc lập (Chất lượng cảm nhận vơ hình, Chất lượng cảm nhận hữu hính, Sự thỏa mãn của khách hàng, Lựa chọn của khách hàng và Rào cản chuyển đổi) và dự đoán được mức độ tác động của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích là phương pháp Enter.
Các kiểm định trên cho thấy các giả định của hàm hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình hồi quy đã xây dựng phù hợp với tổng thể. Xem xét Bảng 3.21
cho thấy, các hệ số của phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê đều có giá trị dương, nhưng biến LC có mức ý nghĩa > 0.05 nên hệ số Beta của biến này khơng có ý nghĩa thống kê.
Ta có phương trình hồi quy như sau:
TT = 0.287*VH + 0.312*HH + 0.266*TM + 0.101*RC
Như vậy, với tập dữ liệu mẫu khảo sát 208 khách hàng tại Vietinbank Cà Mau, lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ của ngân hàng khơng hoặc ít chịu tác động bởi nhân tố Lựa chọn của khách hàng mà chỉ chịu tác động của các nhân tố Chất lượng cảm nhận vơ hình, Chất lượng cảm nhận hữu hình, Sự thỏa mãn của khách hàng và Rào cản chuyển đổi. Do đó có thể kết luận rằng các giả thiết H1’, H2’, H3’, H5’ trong mơ hình điều chỉnh được chấp nhận. Giả thiết H4’ bị bác bỏ.
Từ phương trình hồi quy trên cho thấy nhân tố “Chất lượng cảm nhận hữu hình” là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất (Hệ số Beta = 0.312 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000) tức là nhân tố này có tác động lớn nhất đến lòng trung thành của khách hàng tại Vietinbank Cà Mau. Điều này có nghĩa là, khi các điều kiện khác khơng đổi, “Chất lượng cảm nhận hữu hình” của khách hàng tăng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Lịng trung thành theo cảm nhận của khách hàng tăng 0.312 đơn vị.
Nhân tố có tác động mạnh thứ hai đến lòng trung thành của khách hàng là “Chất lượng cảm nhận vơ hình” của khách hàng với hệ số Beta = 0.287 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000
Nhân tố tác động thứ ba đến lòng trung thành của khách hàng là “Sự thỏa mãn” của khách hàng với hệ số Beta = 0.266 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000
Nhân tố tác động thứ 4 đến lòng trung thành của khách hàng là “Rào cản chuyển đổi” với hệ số Beta = 0.101 và mức ý nghĩa Sig. = 0.023
Giả thiết H4’ không được chấp nhận có thể lý giải được là do vào thời điểm hiện nay với điều kiện thị trường ngân hàng Việt Nam phát triển khá mạnh, số lượng cũng như mật độ ngân hàng đang hoạt động trên địa bàn tỉnh khá dày đặt, do đó khách hàng có thể dễ dàng lựa chọn ngân hàng để giao dịch. Vì thế khách hàng khơng quan trọng việc lựa chọn ngân hàng nào để giao dịch, nếu trong quá trình giao dịch khách hàng cảm thấy khơng hài lịng với chất lượng dịch vụ của ngân hàng, thì họ sẳn sàng lựa chọn ngân hàng khác với khả năng cung cấp dịch vụ tốt hơn.
3.4. Đánh giá về lòng trung thành của khách hàng tại Vietinbank Cà Mau
Theo kết quả kiểm định mơ hình và các giả thiết nghiên cứu, ta có thể khẳng định được là Lòng trung thành của khách hàng tại Vietinbank Cà Mau được đo lường bởi 4 nhân tố: Chất lượng cảm nhận hữu hình, Chất lượng cảm nhận vơ hình, Sự thỏa mãn của khách hàng và Rào cản chuyển đổi.
Trong nghiên cứu này về thực trạng lòng trung thành và các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng được phản ánh qua đánh giá của khách hàng cho mỗi tiêu chí trong thang đo các yếu tố này và được đo lường bằng thang đo Likert 5 bậc, trong đó thấp nhất là bằng 1 và cao nhất là bằng 5.
Ta sẽ xem xét đánh giá của khách hàng tham gia khảo sát về thực trạng lòng trung thành dựa trên kết quả phân tích thống kê mơ tả như sau:
Bảng 3.22: Thống kê mơ tả thang đo lịng trung thành của khách hàng Cỡ mẫu Cỡ mẫu
Giá trị trung