(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá yếu tố Quyết định mua BHNT gồm 4 biến quan sát QD1, QD2, QD3, QD4:
Hệ số Factor Loading đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0.5). Các biến quan sát đều có ý nghĩa.
Hệ số KMO cũng đạt yêu cầu khi lớn hơn 0.5, cụ thể giá trị là 0.555, kết quả này khẳng định sự cần thiết của việc phân tích dữ liệu.
Bên cạnh đó, giá trị định mức ý nghĩa của kiểm định Barlett là 0.000. Vì vậy, có sự tương quan giữa các biến quan sát với nhau về mặt tổng thể. Phương sai trích đạt giá trị 81.678% nên thang đo rút ra được chấp thuận, giải thích được sự biến thiên của dữ liệu trong thang đo. Giá trị Eigenvalues cũng đạt yêu cầu khi có giá trị lớn hơn 1.
4.3.3 Kết luận phân tích nhân tố khám phá cho mơ hình đo lường
Từ những kết quả thu được sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, tác giả quyết định mơ hình nghiên cứu lý thuyết của nghiên cứu các yếu tố tác động đến quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ của công ty AIA Việt Nam – khu vực TP.HCM gồm 7 yếu tố. Trong đó, có 8 biến thành phần, bao gồm bảy biến độc lập và một biến phụ thuộc. Bảy biến độc lập được thể hiện qua bảng giả thuyết sau:
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
4.4 Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan 4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan
Tác giả quyết định tiến hành kiểm định hệ số tương quan để làm rõ mối liên hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Việc này giúp xác định những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến từ đó kiểm định cho quy trình phân tích hồi quy và khả năng gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Với kết quả từ bảng trên, chúng ta có thể nhận thấy với mức ý nghĩa 1% hầu hết các biến độc lập đều có ý nghĩa kiểm định đối với yếu tố phụ thuộc (1-tailed = 0.000 < 0.01). Riêng chỉ có yếu tố Kinh nghiệm tham gia bảo hiểm từ trước có mức ý nghĩa ngang bằng với 0.01, vì vậy, khơng có mối liên hệ tương quan giữa yếu tố này với yếu tố phụ thuộc. Tuy nhiên, tác giả vẫn sẽ giữ yếu tố này ở lại trong bảng
Bên cạnh đó, hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra giữa các biến độc lập với nhau. Điều này được làm rõ bởi giá trị Pearson Corelation của yếu tố phụ thuộc và độc lập nằm trong khoảng từ 0.172 đến 0.574 đều lớn hơn 0.
4.4.2 Phân tích và kiểm định mơ hình 4.4.2.1 Phân tích
Phương trình hồi quy tuyến tính cho phép biểu diễn mối quan hệ giữa 7 yếu tố độc lập tác động đến yếu tố phụ thuộc – Quyết định tham gia bảo hiểm AIA Việt Nam – khu vực TP.HCM có dạng như sau:
QD tham gia BHNT = 1 * X1 + 2 * X2 + 3 * X3 + 4 * X4 + 5 * X5 + 6 * X6 + 7 * X7
QD tham gia BHNT = 1 * (KN)+ 2 * (NT) + 3 * (TH) + 4 * (YK) + 5 * (RC) + 6 * (TL) + 7 * (DC)
4.4.2.2 Kiểm định
Sử dụng phương pháp đưa vào một lượt, trong đó:
Biến phụ thuộc có kí hiệu là QD, thang đo từ 1 đến 5 (Từ 1: Hồn tồn khơng đồng ý tăng dần đến 5: Hoàn toàn đồng ý). Trong đó lại bao gồm 4 biến quan sát QD1, QD2, QD3, QD4.
Hằng số .
Các biến độc lập: X1 = KN, X2 = NT, X3 = TH, X4 = YK, X5 = RC, X6 = TL, X7 = DC.
Bảng 4.23: Sự tương quan của mơ hình.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Trong phạm vi của bảng này, chúng ta có thể thấy được hệ số tương quan của mơ hình có giá trị 0.871 lớn hơn 0.5, vì vậy, có thể kết luận mơ hình này phù hợp cho việc đánh gía mối quan hệ giữa biến độc lập và phụ thuộc QD.
Ngoài ra, giá trị hệ số R bậc 2 là 0.757, cũng có nghĩa là 75,7% quyết định tham gia BHNT tại công ty AIA Việt Nam – khu vực TP.HCM là do mơ hình hồi quy này giải thích. Phần cịn lại bao gồm sai số và các nhân tố chưa được liệt kê.
Điều này xảy ra bởi khảo sát của tác giả chưa bao gồm việc nghiên cứu những tác động đến từ các sự kiện diễn ra trong cuộc sống, lợi ích của BHNT, dịch vụ mà khách hàng nhận được trong quá trình tìm hiểu về BHNT…
4.5.2 Kiểm định giả thiết về sự thích hợp của mơ hìnhBảng 4.24: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp. Bảng 4.24: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp.
Ta có giả thuyết H0: 1 = 2 = 3 = 4 = 5 = 6 = 7 = 0.
Giá trị Sig. (F) = 0.00 < 5% => bác bỏ giả thuyết H0. Từ đó có thể suy
ra sự kết hợp giữa các biến độc lập trong mơ hình với nhau có thể giải thích cho sự biến thiên của biến QD. Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính tác giả muốn xây dựng đạt yêu cầu.
Sig. (1 đến 7) < 5% => mức ý nghĩa của các biến độc lập có hệ số hồi quy mang ý nghĩa về mặt thống kê là bằng 5%.
4.5.3 Ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.25: Bảng thể hiện thống kê của mỗi yếu tố.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Các yếu tố độc lập trong mơ hình đều có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05 nên các yếu tố trên đều được coi là yếu tố chính ảnh hướng đến Quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ.
Tiến hành so sánh hệ số chuẩn hóa Beta ta thấy được trong 7 yếu tố độc lập thì hai yếu tố Nhận thức giá trị sản phẩm và Ý kiến người thân có tác động cùng chiều
chiều đến biến phụ thuộc QD là Rào cản khi tham gia bảo hiểm nhân thọ có hệ số chuẩn hóa là 0.284 khá cao. Các yếu tố còn lại mang giá trị trung bình từ 0.182 đến 0.284.
Từ những giá trị trên, ta có thể thành lập phương tình hồi quy chuẩn hóa: QD tham gia bảo hiểm nhân thọ: 0.225 * KN + 0.182 * TH + 0.364 * NT + 0.364 * YK - 0.284 * RC + 0.194 * TL + 0.215 * DC.
Kết quả này là đáp ứng kỳ vọng của tác giả vì theo như phân tích ở phần cơ sở lý thuyết, khách hàng Việt dễ bị tác động bởi yếu tố người thân trong các quyết định của cuộc sống. Và niềm tin vào các công ty BHNT và các sản phẩm BHNT là chưa cao (tồn tại nhiều tiền lệ xấu làm hình ảnh của các doanh nghiệp BHNT khơng cịn tốt), vì vậy, tác động của yếu tố Thương hiệu cơng ty kém nhất là nằm trong tính tốn của tác giả. Ngoài ra, yếu tố Rào cản tham gia BHNT có vị trí thứ 2 cũng phản ánh đúng về khả năng mà người Việt có thể đáp ứng đủ điều kiện tài chính của các sản phẩm BHNT.
So sánh với các nghiên cứu mà tác giả tham khảo thì so với nghiên cứu của Nguyễn Thị Búp, nghiên cứu của tác giả đã có nhiều yếu tố tham gia vào nghiên cứu hơn, mà các yếu tố này đều được thông qua kiểm định cho kết quả có tồn tại sự ảnh hưởng đến quyết định mua BHNT của NTD. Ngoài ra, các yếu tố của tác giả cịn xúc tích hơn, bao gồm các biến quan sát dễ hiểu, chi tiết trong khi đó nghiên cứu của Nguyễn Thị Búp lại có nhiều yếu tố mang cùng đặc điểm chung như 3 yếu tố: Lợi ích đầu tư, Lợi ích tiết kiệm, Lợi ích tài chính, Lợi ích bảo vệ sức khỏe, Lợi ích khắc phục rủi ro đều nằm trong yếu tố động cơ và quyết định tham gia BHNT. Còn với nghiên cứu của Phạm Thị Loan mặc dù cũng cung cấp đầy đủ thông tin về các khái niệm bảo hiểm, hành vi, tâm lý NTD và các phương pháp thống kê, kiểm định nhưng số yếu tố của nghiên cứu này cịn q ít, cho thấy mức độ khái quát chưa cao. Bên cạnh đó, việc gộp 2 yếu tố tách biệt là sự kiện và động cơ vào cùng một yếu tố gây nên khơng khách quan và chính xác. Cuối cùng, với nghiên cứu của
quyết định tham gia BHNT của KH. Và yếu tố cơng ty bảo hiểm cũng có hệ số hồi quy thấp nhất cho thấy tới thời điểm hiện tại, sự tin tưởng của NTD vào các công ty BHNT vẫn cịn chưa được cải thiện nhiều. Ngồi ra, việc phạm vi nghiên cứu trên giấy tờ của Nguyễn Thị Thùy là Việt Nam nhưng khảo sát chỉ được thực hiện tại TP.Nha Trang và số mẫu chỉ 210 nên chưa đủ để đại diện cho tên đề tài. Tác giả cũng tiến hành đối chiều với các nghiên cứu ngồi nước thì thấy được các yếu tố mà tác giả và đội ngũ tham gia khảo sát sơ bộ đề xuất vẫn còn chưa đầy đủ: thiếu các yếu tố về các đại lý, các yếu tố mang tính vĩ mơ, vi mơ, các yếu tố mang tính xã hội học như truyền thống, tơn giáo, tín ngưỡng, trình độ phát triển… cũng chưa được cân nhắc nhập vào mơ hình nghiên cứu.
4.5.4 Kiểm tra sơ bộ tính độc lập của sai số
Áp dụng quy tắc Durbin – Watson để kiểm định sai số: - Nếu 0 < d < 1: có sự tương quan
- Nếu 1 < d < 3: không có sự tương quan - Nếu 3 < d < 4: sự tương quan âm
Xét trong nghiên cứu này, hệ số Durbin – Watson d = 1.545, nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Vì vậy, các phần dư độc lập với nhau và không tồn tại mối quan hệ giữa chúng.
4.5.5 Kiểm định đa cộng tuyến
Dựa vào kết quả của phân tích hồi quy đa biến, ta có thể kết luận rằng mơ hình nghiên cứu khơng có đa cộng tuyến (Tolerance - giá trị dung sai > 0,5 và VIF – hệ số phóng đại phương sai < 2).
ty AIA Việt Nam – khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
Đầu tiên phải tiến hành kiểm định Levene’s test để xem xem sự bằng nhau về phương sai giữa các nhóm yếu tố cần phân tích. Nếu giá trị của Sig. nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa các nhóm so sánh là khác nhau.
Sử dụng phương pháp kiểm định Independent T-test để xem có hay khơng tồn tại khác biệt trong quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ theo giới tính.
Phương pháp ANOVA được dùng trong việc phân tích sự khác biệt của quyết định mua bảo hiểm của các nhóm khách hàng khác nhau được phân biệt theo các yếu tố như: thu nhập, nghề nghiệp, trình độ học vấn, hơn nhân.
Giới tính:
Bảng 4.26: Kiểm định T-test và Levene’s Test của giới tính.
Phương sai bằng nhau được thừa nhận trong kiểm định hệ số T của sự bằng nhau trung bình (T-test for Equality of Means).
Kết quả của kiểm định T cho ra Sig. = 0.042 < 5%.
Vì vậy, sự khác biệt trong giới tính có tác động đến quyết định tham gia BHNT.
Độ tuổi:
Bảng 4.27: Kiểm định Levene’s test theo độ tuổi.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Ở kiểm định Levene’s test này, thu được kết quả Sig. = 0.024 < 0.05, vì vậy, phương sai giữa các nhóm so sánh là có sự khác biệt.
Kết luận: Có tồn tại sự khác nhau mang ý nghĩa thống kê về quyết định mua bảo hiểm theo độ tuổi.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Kiểm định này cho kết quả Sig. = 0.490 > 0.05, vì vậy, khơng có sự khác nhau trong phương sai của các nhóm được so sánh.
Kết luận: Sự khác biệt về học vấn khơng có tác động lên quyết định tham gia BHNT.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Phương sai của các nhóm được so sánh trong kiểm định trên là giống nhau (Sig. = 0.303 > 0.05). Từ đó, có thể thừa nhận kết quả nhận được từ phân tích Phương sai bằng nhau được thừa nhận trong kiểm định hệ số T của sự bằng nhau trung bình (T-test for Equality of Means).
Bảng 4.30: Phân tích ANOVA theo nghề nghiệp.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III) Kết quả của kiểm định T cho ra Sig. = 0.010 < 5%.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Kiểm định Levene test này cho kết quả Sig. = 0.215 > 0.05, vì vậy, khơng có sự khác nhau trong phương sai của các nhóm được so sánh. Vì vậy, cũng khơng tồn tại sự khác biệt về tác động vào quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ theo thu nhập.
Bên cạnh đó, kết quả của kiểm định Kruskal-Wallis cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.009 < 0.05, vì vậy, có sự khác nhau mang ý nghĩa thống kê về quyết định mua bảo hiểm nhân thọ theo thu nhập. Điều này giải thích cho việc những khách hàng có thu nhập trên 15 triệu dễ dàng quyết định tham gia BHNT hơn các khách hàng có mức thu nhập dưới 15 triệu.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Kiểm định Levene test này cho kết quả Sig. = 0.422 > 0.05, vì vậy, khơng có sự khác nhau trong phương sai của các nhóm được so sánh. Vì vậy, cũng khơng tồn tại sự khác biệt về tác động vào quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ theo tình trạng hơn nhân.
Bên cạnh đó, kết quả của kiểm định Kruskal-Wallis cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.009 < 0.05, vì vậy, có sự khác nhau mang ý nghĩa thống kê về quyết định mua bảo hiểm nhân thọ dựa trên quan hệ hơn nhân.
TĨM TẮT CHƯƠNG IV
Trong phạm vi của chương IV, tác giả đã tình bày các thơng tin của mẫu khảo sát, tiến hành đánh giá Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của các biến, các yếu tố được khảo sát. Sau đó, tiến hành phân tích EFA, hồi quy đa biến, khảo sát đầy đủ cho các biến thành phần.
Kết luận của các phân tích, kiểm định trên là mơ hình nghiên cứu lý thuyết phù hợp hồn tồn với dữ liệu thu thập được từ thị trường. Trong đó, bao gồm 7 yếu tố độc lập đều được xác định là có tác động đến Quyết định tham gia BHNT của
nghiệm tham gia BHNT từ trước, 7 – Ý kiến người thân. Bên cạnh đó, các biến nhân khẩu học cũng có ý nghĩa về mặt phân tích.
5.1 Kết luận
Nghiên cứu này đã đưa ra, hệ thống hóa lý thuyết cơ bản về hành vi của NTD và những yếu tố có tác động đến Quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ tại công ty bảo hiểm AIA Việt Nam – khu vực TP.HCM. Nhờ vào hệ thống trên cùng kết quả của việc tham khảo các nghiên cứu trong, ngồi nước có liên quan tới bài nghiên cứu của tác giả mà Luận văn đã có thể xây dựng được một mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh hơn, đánh giá chính xác hơn các yếu tố có tác động đến quyết định mua BHNT của các đối tượng khách hàng tại công ty AIA Việt Nam – khu vực TP.HCM. Mục tiêu trọng tâm mà nghiên cứu đặt ra là xác định đúng các yếu tố chủ chốt có tác động đến quyết định của khách hàng, để đặt ra cơ sở lý luận cho các kế hoạch phát triển, định hướng hướng đi của cơng ty, ngồi ra là tìm hiểu thêm về những mặt hạn chế trong cơ cấu vận hành của bộ máy chăm sóc khách hàng thuộc công ty. Kết quả của kiểm định cho kết luận có 7 yếu tố có tác động lên quyết định của khách hàng, cụ thể là: 1 - Tâm lý chi tiêu – tiết kiệm, 2 - Động cơ tham gia BHNT, 3 – Rào cản, 4 – Nhận thức giá trị sản phẩm, 5 - Thương hiệu công ty, 6 – Kinh nghiệm tham gia BHNT từ trước, 7 – Ý kiến người thân. Kết quả phân tích hồi quy được mơ hình hồi quy chuẩn hóa của nghiên cứu có dạng như sau:
QD tham gia bảo hiểm nhân thọ: 0.225 * KN + 0.182 * TH + 0.364 * NT + 0.364 * YK - 0.284 * RC + 0.194 * TL + 0.215 * DC.
Mơ hình cịn thu được kết quả hệ số R bậc hai hiệu chỉnh xấp xỉ lớn hơn 75%, với mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ được mức độ phù hợp của mơ hình đề ra với dữ liệu thu được từ khách hàng là khá cao và giải thích được hơn 75% ý