Mã hóa Các phát biểu Nguồn tham khảo
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ cho vay của khách hàng cá nhân
STC Sự tin cậy
Nguyễn Trung Tiến - THS. Đặng Thị Thúy An - THS. Phan Thị Tiếm 2021, Võ Thị Hoài My (2014) STC1 Giải quyết thỏa đáng những khiếu
nại của khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
STC2 An tồn khi thực hiện giao dịch Kết quả nghiên cứu định tính STC3 Thông tin số dư được bảo mật tốt Kết quả nghiên cứu định tính STC4 Thơng tin chính xác và nhanh chóng Kết quả nghiên cứu định tính
STC5 Cung cấp chất lượng dịch vụ như đã cam kết
Kết quả nghiên cứu định tính
SDU
Sự đáp ứng
Đỗ Quang Thắng (2018), Lê Trung Hiếu – Huỳnh Lê Thừa Băng (2021) SDU1 Thủ tục đơn giản, giải ngân nhanh
chóng
Kết quả nghiên cứu định tính
SDU2 Thời hạn cho vay đáp ứng với nhu cầu khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SDU3 Đáp ứng nhu cầu vốn của khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SDU4 Kỳ trả lãi phù hợp nhu cầu Kết quả nghiên cứu định tính SDU5 Có nhiều hình thức cho vay khác
nhau
Kết quả nghiên cứu định tính
SDB Sự đảm bảo Bùi Văn Trịnh và Trần Ngọc Nhân
(2013), Nguyễn Hồng Quân (2019)
SDB1
Nhân viên có kiến thức chun mơn tốt để trả lời các thắc mắc và tư vấn cho khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SDB2 Thái độ phục vụ nhiệt tình, chu đáo Kết quả nghiên cứu định tính SDB3 Thời gian xử lý giao dịch nhanh Kết quả nghiên cứu định tính SDB4 Nhân viên hướng dẫn thủ tục đầy đủ,
dễ hiểu
Kết quả nghiên cứu định tính
SDB5 Nhân viên ln coi lợi ích của khách hàng lên hàng đầu
Kết quả nghiên cứu định tính
SCT
Sự cảm thơng Nguyễn Hồng Hà (2016), Lê Vũ Vương (2010)
SCT1 Chủ động quan tâm đến những khó khăn của khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SCT2 Nắm bắt nhu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng
SCT3 Quan tâm đến mong muốn và lợi ích của khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SCT4 Tư vấn khơi gợi được nhu cầu của khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SCT5
Ln có nhiều chương trình khuyến mãi cho khách hàng, chính sách chăm sóc khách hàng tốt.
Kết quả nghiên cứu định tính
SCT6 Phối hợp tìm giải pháp tối ưu để chia sẻ khó khăn với khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
PTHH Phương tiện hữu hình Nguyễn hồng quân 2019, Lê Trung
Hiếu – Huỳnh Lê Thừa Băng (2021) PTHH1 Thời gian giao dịch thuận tiện Kết quả nghiên cứu định tính
PTHH2 Mạng lưới giao dịch rộng khắp Kết quả nghiên cứu định tính
PTHH3
Khách hàng dễ dàng vay vốn bằng cách đăng ký thông tin trên điện thoại thông qua ứng dụng của Ngân hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
PTHH4 Thơng tin khoản vay được thơng báo miễn phí qua Zalo, Sacombank Pay
Kết quả nghiên cứu định tính
PTHH5 Nhân viên lịch sự, trang phục gọn gàng, đẹp
Kết quả nghiên cứu định tính
PTHH6
Khách hàng dễ dàng truy cập thơng tin và theo dõi tài khoản qua ứng dụng
Kết quả nghiên cứu định tính
GCDV Giá cả dịch vụ Hà Nam Khánh Giao – Trần Hồng
Hải (2021), Sureshchadar (2001) GCDV1 Lãi suất cho vay phù hợp với tình
hình lãi suất thị trường
Kết quả nghiên cứu định tính
GCDV2 Chính sách về giá linh hoạt Kết quả nghiên cứu định tính GCDV3 Lãi suất cho vay hấp dẫn Kết quả nghiên cứu định tính
GCDV4 Các chi phí phát sinh trong q trình giao dịch là hợp lí
Kết quả nghiên cứu định tính
GCDV5 Lãi suất vay phù hợp với nhu cầu khách hàng
Kết quả nghiên cứu định tính
SHL Sự hài lịng của khách hàng Lassar và cộng sự (2000)
SHL1
Trong thời gian tới, quý khách sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ cho vay của Ngân hàng Sacombank - Chi nhánh Bình Định
Kết quả nghiên cứu định tính
SHL2
Quý khách hài lòng đối với dịch vụ cho vay của Ngân hàng Sacombank - Chi nhánh Bình Định
Kết quả nghiên cứu định tính
SHL3
Quý khách sẽ giới thiệu cho người thân, bạn bè sử dụng dịch vụ cho vay của Sacombank - Chi nhánh Bình Định
Kết quả nghiên cứu định tính
SHL4
Q khách sẽ ưu tiên sử dụng dịch vụ của ngân hàng Sacombank - Chi nhánh Bình Định trước tiên khi có nhu cầu
Kết quả nghiên cứu định tính
SHL5
Q khách hài lịng với những trải nghiệm dịch vụ cho vay tại Sacombank - Chi nhánh Bình Định
Kết quả nghiên cứu định tính
(Nguồn: tập hợp của tác giả, 2021)
2.2.3. Nghiên cứu chính thức
Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ ở phần trên, tác giả đã xây dựng được bảng câu hỏi chính thức và xác định các yếu tố của ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ cho vay được đưa vào nghiên cứu.
2.2.3.1. Kích thước mẫu và phương pháp chọn mẫu
Các phần tử của mẫu được chọn sao cho thỏa mãn một số đặc tính của đám đơng nghiên cứu. Theo Hair & cộng sự (1998), cỡ mẫu cần phải xem xét trong sự tương quan
với số lượng các thông số ước lượng và nếu sử dụng phương pháp ước lương ML (Maximum likelihood) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Một số nhà nghiên cứu đã đưa ra quy tắc cỡ mẫu theo số biến quan sát ở mức 4 hoặc 5 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu lấy theo quy tắc này với 32 câu hỏi thì mẫu tối thiểu là 32*5=160. Để đảm bảo đáng tin cậy tác giả chọn là 165 phiếu khảo sát.
Tác giả sử dụng phương pháp chọn lấy mẫu thuận tiện để thực hiện nghiên cứu. Phương pháp thuận tiện là phương pháp lựa chọn mẫu theo cách thuận tiện nhất cho nhà nghiên cứu mà khơng cần quan tâm đến tính đại diện của mẫu, khi lựa chọn phương pháp này sẽ thuận lợi hơn cho nhà nghiên cứu trong việc điều tra, phỏng vấn khách hàng.
2.2.3.2. Phương pháp phân tích
Ước lượng mơ hình hồi quy đa biến
Phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy đa biến là phương pháp sử dụng phương pháp thống kê phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập (biến ngẫu nhiên). Thành phần xác định được gọi là bộ dự đoán và thành phần ngẫu nhiên được gọi là phần sai số.
Các kiểm định được sử dụng trong phương pháp hồi quy đa biến thông qua phần mềm SPSS 22 bao gồm: R-square (hoặc Adjusted R-square) (kiểm định mức độ giải thích của mơ hình), Durbin - Watson (kiểm định tự tương quan), kiểm định F trong bảng ANOVA (kiểm định khả năng phù hợp của mơ hình), kiểm định t, hệ số VIF (kiểm định độ đa cộng tuyến của mơ hình); ngồi ra cịn có hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa Beta.
- Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Giá trị R-square (R bình phương) hoặc Adjusted R-square (R bình phương hiệu chỉnh) cho biết mức độ tác động của các nhóm biến độc lập tác động tới biến phụ thuộc. Cụ thể, giả sử giá trị R-square là a, điều này có nghĩa các biến độc lập ảnh hưởng a% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Giá trị a thường lớn hơn 50% mơ hình càng có ý nghĩa, tuy nhiên cịn tùy thuộc vào từng mơ hình chúng ta có thể có những kết luận khác nhau. Đối với nghiên cứu này, vì thang đo phổ biến đã được nhiều nghiên cứu thực nghiệm sử dụng nên đã đạt một chuẩn mực nhất định, do đó giá trị R bình phương hiệu chỉnh nên đạt trên 0,5.
- Kiểm định tự tương quan sử dụng Durbin - Watson
Giá trị Durbin - Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Với giá trị du và dl được xác định theo n (khối lượng mẫu), k’ (số biến độc lập) tra bảng thống kê Durbin - Watson; trị thống kê Durbin-Watson sẽ được xác định theo các khoảng sau:
Hình 2.7. Quy tắc kiểm định d của Durbin-Watson
Nguồn: (Durbin và Watson, 1951)
- Kiểm định khả năng phù hợp của mơ hình
Giá trị Sig trong bảng ANOVA được sử dụng trong kiểm định khả năng phù hợp của mơ hình đối với tổng thể. Cụ thể, giá trị Sig nhỏ hơn 0,05 đồng nghĩa với mơ hình phù hợp với tổng thể, hay cịn nói có thể suy rộng ra tổng thể từ mơ hình. Ngược lại, giá trị Sig lớn hơn 0,05 đồng nghĩa với việc mơ hình khơng có ý nghĩa.
- Kiểm định t
Giá trị Sig trong kiểm định t trong bảng Coefficients thể hiện mức độ có ý nghĩa của từng biến trong mơ hình. Cụ thể, giá trị Sig lớn hơn 0,05 chứng tỏ biến khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Ngược lại, giá trị Sig nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 nghĩa là biến có ý nghĩa trong mơ hình.
- Kiểm định độ đa cộng tuyến sử dụng giá trị VIF
Giá trị VIF được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình. Trong các mơ hình thống kê thơng thường, giá trị VIF <10 sẽ khơng có hiện tượng đa cộng
tuyến. Trên thực tế, với các nghiên cứu có mơ hình sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 mơ hình sẽ khơng có đa cộng tuyến, trong khi VIF > 2 khả năng cáo sẽ xảy ra đa cộng tuyến.
- Hệ số Beta chưa chuẩn hóa
Hệ số Beta chưa chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của Y khi một đơn vị X thay đổi. Trong khi đó Hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng thay đổi của Y khi một đơn vị của X thay đổi. Cụ thể hơn, hệ số Beta đã chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến độc lập, biến phụ thuộc đã được chuẩn hóa (phương sai = 1).
- Hệ số Beta chuẩn hóa
Hệ số Beta chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ ngun giá trị thơ. Việc chuẩn hóa hệ số beta thường dùng để đánh giá biến độc lập nào có tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy đa biến, khi mà các biến đo lường độc lập có đơn vị đo lường khác nhau.
Để kiểm định độ tin cậy của thang đo tác giả đã tính tốn hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng thể. Có nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là sử dụng được.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994), hệ số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau:
- ±0,01 đến ±0,1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể - ±0,2 đến ±0,3: Mối tương quan thấp
- ±0,4 đến ±0,5: Mối tương quan trung bình - ±0,5 đến ±0,7: Mối tương quan cao
- ±0,7 trở lên: Mối tương quan rất cao
Trong đó các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Phân tích các nhân tố khám phá
Phân.tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phép phân tích nhân tố khám phá của các khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin). Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
Đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartletts Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Rút trích nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện với phép quay Varimax và phương pháp trích nhân tố principle components. Các thành phần với giá trị eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố bằng hoặc lớn 0,5 và khoảng cách hệ số tải lên hai nhân tố phải lớn hơn 0,3 mới có ý nghĩa.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả sẽ xem xét lại mơ hình nghiên cứu giả thiết, cân nhắc việc liệu có phải điều chỉnh mơ hình hay khơng, thêm, bớt các nhân tố hoặc các giá trị quan sát của các nhân tố hay khơng?
Phân tích phương sai một yếu tố (One way Anova):
Dùng để kiểm định có hay khơng sự khác nhau về mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân theo các đặc điểm nhân khẩu học và theo các đặc điểm khoản vay khi có nhiều hơn 2 biểu hiện. Kiểm định Anova với giả thuyết Ho là trung bình bằng nhau. Nếu Sig bé hơn hoặc bằng 0,05 thì bác bỏ Ho, nghĩa là đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc. Nếu Sig lớn hơn 0,05 thì chấp nhận Ho,
nghĩa là chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc (Trọng và cs., 2008).
Phân tích Independent-samples T-test:
Dùng để kiểm định có hay khơng sự khác nhau về mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân theo các đặc điểm nhân khẩu học và theo các đặc điểm khoản vay khi có 2 biểu hiện. Nếu Sig. của kiểm định t ≤ α (mức ý nghĩa thông thường là 0,05) có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của hai tổng thể. Nếu Sig. của kiểm định t > α khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của hai tổng thể (Trọng và cs., 2008).
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN ĐỐI VỚI SẢN PHẨM DỊCH VỤ CHO VAY TẠI NGÂN HÀNG
TMCP SÀI GỊN THƯƠNG TÍN - CHI NHÁNH BÌNH ĐỊNH
3.1. Mô tả mẫu khảo sát
Tổng số phiếu khảo sát phát ra là 165 phiếu. Tổng số phiếu khảo sát thu về là 160 phiếu. Số phiếu có thể sử dụng là 160 phiếu, đạt yêu cầu cho phương pháp phân tích được sử dụng. Đặc điểm của mẫu nghiên cứu được trình bày ở Bảng 3.1.