CHƢƠNG 2 QUY TRÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Kết quả nghiên cứu định lƣợng
3.3.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo
3.3.1.1. Thang đo Sự hài lòng
Biến độc lập Sự hài lịng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,780, lớn hơn 0,6 nên biến này đƣợc giữ lại.
Các biến quan sát HL1, HL2, HL3, HL4 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0,3 nên đảm bảm yêu cầu
Các biến quan sát có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên biến này đảm bảo yêu cầu.
Nhƣ vậy, biến Sự hài lịng có tính nhất qn và độ tin cậy cao.
Bảng 3.7. Độ tin cậy của thang đo sự hài lịng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = 0,780 (Số biến: 4)
HL1 12,96 4,196 0,554 0,743
HL2 12,93 4,223 0,590 0,724
HL3 12,87 4,489 0,526 0,756
HL4 13,00 3,861 0,674 0,679
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
3.3.1.2. Thang đo Giá trị cảm nhận
Biến độc lập Giá trị cảm nhận có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,818, lớn hơn 0,6 nên biến này đƣợc giữ lại
Các biến quan sát GT1, GT2, GT3, GT4 có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên đảm bảo yêu cầu.
Các biến quan sát có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến quan sát đảm bảo yêu cầu.
Bảng 3.8. Độ tin cậy của thang đo giá trị cảm nhận
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = 0,818 (Số biến: 4)
GT1 12,58 3,395 0,673 0,755
GT2 12,67 3,512 0,615 0,782
GT3 12,70 3,342 0,670 0,756
GT4 12,82 3,394 0,600 0,790
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
3.3.1.3. Thang đo Chi phí chuyển đổi
Biến độc lập Chi phí chuyển đổi có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,857, lớn hơn 0,6 nên biến này đƣợc giữ lại.
Các biến quan sát CP1, CP2, CP3, CP4 có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên đảm bảo yêu cầu.
Bảng 3.9. Độ tin cậy của thang đo chi phí chuyển đổi
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = 0,857 (Số biến: 4)
CP1 10,53 7,182 0,670 0,830
CP2 10,28 6,839 0,722 0,809
CP3 10,38 6,060 0,759 0,794
CP4 10,30 7,184 0,660 0,834
Các biến quan sát có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên biến này đảm bảo yêu cầu.
Nhƣ vậy, biến Chi phí chuyển đổi có tính nhất qn và độ tin cậy cao. 3.3.1.4. Thang đo Lòng trung thành
Biến phụ thuộc Lòng trung thành có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,815, lớn hơn 0,6 nên biến này đƣợc giữ lại.
Các biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4 có chỉ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên đảm bảo yêu cầu.
Các biến quan sát đều có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên biến này đảm bảo yêu cầu.
Nhƣ vậy, biến Lịng trung thành có tính nhất quán và độ tin cậy cao.
Bảng 3.10. Độ tin cậy của thang đo lòng trung thành
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = 0,815 (Số biến: 4)
TT1 11,52 4,886 0,634 0,768 TT2 11,58 4,781 0,709 0,733 TT3 11,49 5,242 0,601 0,784 TT4 11,50 4,946 0,601 0,785 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS 3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá
3.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s cho thấy chỉ số KMO là 0,856, lớn hơn 0,5 nên các biến độc lập hoàn toàn thích hợp để phân tích. Giá trị Sig của kiểm định Barlett’s là 0,000, nhỏ hơn 0,05 nên các chỉ báo của các biến quan sát có tƣơng quan với nhau và thích hợp để phân tích.
Bảng 3.11. Kết quả phân tích KMO và Barlett’s cho biến độc lập Chỉ số KMO 0,856 Kiểm định Barlett’s 555,498 df 66 Sig. 0,000 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Kết quả sử dụng phƣơng pháp trích Principal Components với phép quay Varimax nhƣ sau:
Bảng 3.12. Kết quả phân tích phƣơng sai tổng thể của biến độc lập
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng trích bình phƣơng tải trọng
Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy 1 5,351 44,593 44,593 5,351 44,593 44,593 2 1,564 13,033 57,626 1,564 13,033 57,626 3 1,120 9,330 66,956 1,120 9,330 66,956 4 0,713 5,945 72,901 …
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Có thể thấy ba biến độc lập có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 là phù hợp với mơ hình. Kết quả phân tích phƣơng sai tổng thể của biến độc lập cho thấy giá trị % phƣơng sai tích lũy là 66,956, nghĩa là sự thay đổi của ba biến độc lập gây ra 66,956% sự thay đổi của dữ liệu, chỉ số này lớn hơn 50% nên các biến độc lập đƣa xuất là thích hợp.
Tác giả tiến hành xoay ma trận với phép quay Varimax và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.13. Kết quả ma trận xoay với phép quay Varimax
NHÂN TỐ 1 2 3 CP2 0,833 CP1 0,747 CP3 0,730 CP4 0,687 GT3 0,805 GT1 0,797 GT4 0,733 GT2 0,709 TM3 0,812 TM4 0,774 TM2 0,658 TM1 0,640 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Kết quả ma trận xoay với phép quay Varimax cho thấy các biến độc lập đƣợc chia thành ba biến quan sát và hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5, chứng tỏ rằng các biến này có ý nghĩa và thích hợp.
Các biến quan sát đƣợc sắp xếp theo đúng với giả thuyết sắp xếp trong thang đo, khơng có sự xáo trộn giữa các biến của các thang đo khác nhau nên tác giả giữ
Tóm lại, qua phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập, có thể kết luận rằng các biến độc lập thích hợp để nghiên cứu và có ý nghĩa thực tiễn.
3.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s cho thấy chỉ số KMO là 0,764, lớn hơn 0,5 nên các biến thích hợp để phân tích. Giá trị Sig của kiểm định Barlett’s là 0,000, nhỏ hơn 0,05 nên các chỉ báo của biến phụ thuộc có tƣơng quan với nhau.
Bảng 3.14. Kết quả phân tích KMO và Barlett’s cho biến phụ thuộc
Chỉ số KMO 0,764
Kiểm định Barlett’s 136,784
df 6
Sig. 0,000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Bảng 3.15. Kết quả phân tích phƣơng sai tổng thể của biến phụ thuộc
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng trích bình phƣơng tải trọng
Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy 1 2,580 64,512 64,512 2,580 64,512 64,512 2 0,567 14,181 78,693 3 0,528 13,205 91,897 4 0,324 8,103 100,000 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Kết quả phân tích phƣơng sai tổng thể cho thấy giá trị Eigenvalues là 2,580 > 1 vì thế thang đo đạt yêu cầu và đƣợc đƣa vào sử dụng. Ta có % phƣơng sai tích lũy
là 64,512, có nghĩa là sự thay đổi của biến phụ thuộc gây ra 64,512% sự biến thiên của dữ liệu, lớn hơn 50% nên thang đo đạt yêu cầu.
Kết luận: Các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đều phù hợp và có ý nghĩa thực tiễn, khơng có sự thay đổi giữa các biến quan sát của biến độc lập hay sự thay đổi giữa các biến độc lập.
3.3.3. Phân tích hệ số tương quan Pearson
Mức độ tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều có Giá trị Sig nhỏ hơn 0,05. Nhƣ vậy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tƣơng quan chặt chẽ.
Bảng 3.16. Ma trận tƣơng quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
TM GT CP LTT TM Chỉ số tƣơng quan Pearson 1 0,405 ** 0,570** 0,678** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Số lƣợng mẫu 102 102 102 102 GT Chỉ số tƣơng quan Pearson 0,405 ** 1 0,576** 0,668** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Số lƣợng mẫu 102 102 102 102 CP Chỉ số tƣơng quan Pearson 0,570 ** 0,576** 1 0,764** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Số lƣợng mẫu 102 102 102 102 TT Chỉ số tƣơng quan Pearson 0,678 ** 0,668** 0,764** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Số lƣợng mẫu 102 102 102 102 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Các biến độc lập đều có chỉ số tƣơng quan Pearson tƣơng đối cao đối với biến phụ thuộc. Với độ tin cậy 99%, biến độc lập chi phí chuyển đổi có mức tƣơng quan dƣơng cao nhất với biến phụ thuộc lòng trung thành với chỉ số tƣơng quan 0,764. Biến sự hài lịng có chỉ số tƣơng quan dƣơng là 0,678, và biến giá trị cảm nhận có chỉ số tƣơng quan dƣơng là 0,668.
Kết quả cho thấy các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, đủ điều kiện đƣa vào mơ hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc.
3.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
3.3.4.1. Kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan và đa cộng tuyến
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giá trị Durbin-Watson là 2,015, lớn hơn 0,5 nên mơ hình khơng xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan khi tham chiếu với bảng giá trị Durbin-Watson. Các biến độc lập TM, GT, CP ảnh hƣởng tới 85,5% tới biến phụ thuộc TT.
Bảng 3.17. Kết quả tóm tắt phân tích hồi quy
Mơ
hình R R
2
R2 điều chỉnh Sai số chuẩn
của ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 0,855a 0,731 0,723 0,37929 2,015
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Giá trị Sig của phƣơng sai ANOVA là 0,000, nhỏ hơn 0,05 nên mơ hình đủ điều kiện để đƣa vào hồi quy, mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
Bảng 3.18. Kết quả phân tích phƣơng sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Regression 38,375 3 12,792 88,918 0,000b Residual 14,098 98 0,144 Total 52,474 101 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Bảng 3.19. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đo lƣờng đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số chấp nhận VIF 1 (Constant) - 0,426 0,319 -1,336 0,185 TM 0,356 0,070 0,325 5,067 0,000 0,666 1,502 GT 0,366 0,078 0,304 4,714 0,000 0,660 1,515 CP 0,342 0,061 0,403 5,621 0,000 0,533 1,877
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Kết quả phân tích hồi quy là cơ sở để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu: - Kiểm định giả thuyết 1: kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến do VIF < 2 và Tolerance > 0,5 hoặc nếu có cũng khơng ảnh hƣởng đáng kể tới kết quả nghiên cứu, nên giả thuyết 1 đƣợc chấp nhận khi có giá trị Sig. = 0,000, Beta = 0,325, có nghĩa là nhân tố sự hài lịng có tác động tích cực tới lịng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm bảo hiểm nhân thọ của công ty AVIVA.
- Kiểm định giả thuyết 2: kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến do VIF < 2 và Tolerance > 0,5 hoặc nếu có cũng khơng ảnh hƣởng đáng kể tới kết quả nghiên cứu, nên giả thuyết 2 đƣợc chấp nhận khi có giá trị Sig. = 0,000, Beta = 0,304, có nghĩa là nhân tố giá trị cảm nhận có tác động tích cực tới lịng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm bảo hiểm nhân thọ của công ty AVIVA.
- Kiểm định giả thuyết 3: kết quả nghiên cứu cho thấy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến do VIF < 2 và Tolerance > 0,5 hoặc nếu có cũng khơng ảnh hƣởng đáng kể tới kết quả nghiên cứu, nên giả thuyết 3 đƣợc chấp nhận khi có giá trị Sig. = 0,000, Beta = 0,403, có nghĩa là nhân tố giá trị cảm nhận có tác động tích cực tới lòng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm bảo hiểm nhân thọ của công ty AVIVA.
Bảng 3.20. Tổng kết kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Mức ý nghĩa
(Sig.) Hệ số Beta Kết luận Xếp hạng mức độ tác động 3 0,000 0,403 Chấp nhận 1 1 0,000 0,325 Chấp nhận 2 2 0,001 0,304 Chấp nhận 3 Nguồn: Tác giả tính tốn và tổng hợp
Nhƣ vậy, từ các kết quả phân tích trên, có thể kết luận rằng các biến độc lập thích hợp để đƣa vào phƣơng trình hồi quy.
3.3.4.2. Phƣơng trình hồi quy
Y= 0,325*X1 + 0,304*X2 + 0,403*X3 Trong đó:
Y: Lịng trung thành X1: Sự hài lòng X2: Giá trị cảm nhận X3: Chi phí chuyển đổi
Từ phƣơng trình hồi quy trên, ta thấy hệ số của biến chi phí chuyển đổi là lớn nhất, hệ số của biến giá trị cảm nhận là nhỏ nhất. Nhƣ vậy, biến chi phí chuyển đổi có ảnh hƣởng lớn nhất tới lịng trung thành khách hàng trong mơ hình hồi quy.
3.4. Đánh giá các nhân tố ảnh hƣởng tới lòng trung thành khách hàng
Xét về mức độ đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hƣởng tới lòng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm bảo hiểm nhân thọ của công ty AVIVA, các nhân tố đều đƣợc khách hàng đánh giá đồng ý cao. Sự hài lòng của
khách hàng là nhân tố đƣợc khách hàng đánh giá cao nhất với mức điểm trung bình là 4,31. Tiếp sau đó là giá trị cảm nhận, điểm trung bình đánh giá của khách hàng là 4,23. Cuối cùng là chi phí chuyển đổi, chỉ đạt mức điểm trung bình 3,46, có nghĩa là khách hàng cho rằng chi phí chuyển đổi chỉ là một phần nhỏ của lý do họ không muốn thay đổi sản phẩm bảo hiểm.
Khi đặt riêng các nhân tố trong mối quan hệ tƣơng quan với lòng trung thành, các nhân tố đều có mối tƣơng quan dƣơng, trong đó nhân tố chi phí chuyển đổi là có mức tƣơng quan mạnh mẽ nhất khi có chỉ số tƣơng quan là 0,764. Nhân tố sự hài lòng và nhân tố giá trị cảm nhận có mức tƣơng quan với lòng trung thành tƣơng đƣơng nhau. Chỉ số tƣơng quan của sự hài lòng với lòng trung thành là 0,678, còn chỉ số tƣơng quan của giá trị cảm nhận với lòng trung thành là 0,668.
Khi xét tổng thể mối quan hệ giữa lòng trung thành và ba nhân tố sự hài lòng, giá trị cảm nhận, chi phí chuyển đổi, kết quả cũng có chiều hƣớng tƣơng tự nhƣ khi xét riêng mối quan hệ giữa lòng trung thành và từng nhân tố. Hệ số beta của chi phí chuyển đổi lớn nhất trong các nhân tố, đạt 0,403, xếp sau là nhân tố sự hài lòng, đạt 0,325, cuối cùng là nhân tố giá trị cảm nhận, đạt 0,304. Nhƣ vậy, có thể kết luận chi phí chuyển đổi tác động lớn nhất tới lịng trung thành của khách hàng
Bảng 3.21. Tổng hợp kết quả nghiên cứu định lƣợng các nhân tố ảnh hƣởng tới lòng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm bảo hiểm nhân thọ tại
AVIVA Điểm trung bình Mức độ tƣơng quan với lòng trung thành Hệ số beta trong phƣơng trình hồi quy Sự hài lịng 4,31 0,678 0,325 Giá trị cảm nhận 4,23 0,668 0,304
Chi phí chuyển đổi 3,46 0,764 0,403
3.4.1. Đánh giá nhân tố sự hài lòng
Sự hài lòng đƣợc khách hàng đánh giá tƣơng đối cao, hệ số beta của nhân tố hài lịng cũng tƣơng đối cao. Nhƣ vậy có thể kết luận rằng sự hài lòng là nhân tố quan trọng ảnh hƣởng tới lòng trung thành của khách hàng.
Khi đánh giá nhân tố sự hài lịng, thang đo HL2 và HL3 có mức hài lịng cao hơn, nhƣ vậy khách hàng đồng ý rằng các sản phẩm của AVIVA rất đa dạng và linh hoạt, thủ tục chi trả của quyền lợi dễ dàng. Còn thang đo HL1 và thang đo HL4 có chỉ số điểm trung bình thấp hơn chỉ số điểm trung bình của cả nhân tố. Nhƣ vậy, xét nhân tố sự hài lịng nói riêng, khách hàng đang cảm thấy hài lịng ít hơn với kiến thức của nhân viênvà quy trình giải quyết khiếu nại thắc mắc.