Các biến số đo lường Đáp ứng (biến cũ) Đảm bảo (biến cũ) Tiếp cận Các tiêu thức chủ yếu Hữu hình (X1) Tin cậy (X2) (X3) (X4) (X5) (X6) Thấu hiểu (X7) (X8) Phương sai 65,5 65,9 67,6 52,1 61,7 83,1 79,8 73,1 Hệ số KMO 0,70 0,77 0,75 0,76 0,82 0,50 0,83 0,77 P-value 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Cronbach alpha 0,82 0,87 0,84 0,72 0,85 0,79 0,92 0,91
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra)
Sau khi tiến hành thực hiện kiểm định nhân tố (KMO test) để kiểm tra độ phù hợp của từng nhân tố trong bảng câu hỏi, một lần nữa ta lại nhóm các yếu tố đó lại thành từng nhóm nhỏ hơn. Các nhân tố được chia lại như sau:
• Tính hữu hình (X1)
• Tính tin cậy (X2)
• Tính đáp ứng được chia thành 2 nhóm nhỏ: Nhóm hiệu quả làm việc của nhân viên (X3), nhóm phí dịch vụ và thủ tục giao dịch tại máy (X4).
• Tính đảm bảo được chia ra 2 nhóm: Nhóm danh tiếng và chuyên mơn của nhân viên (X5), nhóm ATM chất lượng (X6).
• Tính thấu hiểu (X7)
3.3.2. Dùng mơ hình hồi qui Binary Logistic để xem xét các nhóm nhân tố có làm ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ thẻ
Có rất nhiều yếu tố tác động đến sự hài lòng ở khách hàng khi sử dụng thẻ ngân hàng và những yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng khác nhau đối với mỗi khách hàng khác nhau.
Để xét xem những nhóm nhân tố nào có hay khơng có ảnh hưởng đến mức độ hài lịng của khách hàng ta sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic với biến phụ thuộc là biến giả.
Giả thuyết
H0: bi=0 biến độc lập không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ H1: bi≠0 biến độc lập có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mơ hình hồi quy như sau:
Y=a+b1X1 +b2X2 + b3X3 + b4X4+ b5X5 +b6X6 +b7X7+b8X8
Y: biến phụ thuộc với 2 khả năng; 1 là khách hàng hài lòng và 0 là khách hàng
khơng hài lịng.
Sự hài lịng hay khơng hài lịng của Y dựa vào thang đo trung bình về cảm nhận của khách hàng, điểm số từ 1-4.99 là khơng hài lịng, điểm số từ 5-7 là hài lòng.
Các hệ số b1…b8
Các biến độc lập X1...X8 X1: tính hữu hình
X2: tính tin cậy
X3: hiệu quả làm việc của nhân viên X4: phí và thủ tục giao dịch tại máy
X5: danh tiếng & chuyên môn của nhân viên X6: ATM chất lượng
Kết quả hồi quy Binary Logistic
Kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta an toàn bác bỏ giả thuyết H0: bi = 0. Như vậy ta có thể kết luận rằng các hệ số trong mơ hình có thể giải thích được cho sự biến đổi của biến phụ thuộc.
Đồng thời như đã trình bày ở phần phương pháp luận, để xem mơ hình ta đưa vào có phù hợp với mẫu số liệu thu thập được hay không, ta dựa trên chỉ tiêu -2LL (-2log likehood) càng nhỏ càng tốt. Kết quả từ mơ hình cho thấy giá trị của -2LL = 0,000 đây là giá trị nhỏ nhất lúc này mơ hình có độ phù hợp hồn hảo.
Ở kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của 8 biến nói trên, ta quan sát bảng 11 bên dưới: