Giả thuyết Nhân tố Mức ý nghĩa Kết quả H1
Có mối quan hệ dương giữa thành phần Tính hiệu quả với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là nhận thức của khách hàng về Tính hiệu quả tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
0.002 Chấp nhận
H2
Có mối quan hệ dương giữa thành phần Độ tin cậy với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là nhận thức của khách hàng về Độ tin cậy tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
0.001 Chấp nhận
H3
Có mối quan hệ dương giữa thành phần Tính bảo mật với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là nhận thức của khách hàng về Tính bảo mật tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
0.001 Chấp nhận
H4
Có mối quan hệ dương giữa thành phần Sự phản ứng với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là nhận thức của khách hàng về Sự phản ứng tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
0.005 Chấp nhận
H5
Có mối quan hệ dương giữa thành phần Sự liên lạc với sự hài lịng của khách hàng. Có nghĩa là nhận thức của khách hàng về Sự liên lạc tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Tính hiệu quả 0.18
Sự hài lòng
của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet banking tại ngân hàng
Đơng Á Độ tin cậy 0.194 Tính bảo mật 0.334 Sự phản ứng 0.211 0.164 Sự liên lạc
Hình 5.5: Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet banking tai ngân hàng Đông Á
5.3 Khám phá sự khác biệt trong đánh giá sự hài lịng giữa các nhóm khách
hàng khác nhau.
Như đã đề cập trong chương 3, đề tài sử dụng phân tích ANOVA và Post Hoc test cho việc kiểm định sự khác nhau trong đánh giá sự hài lòng đối với dịch vụ Internet banking tại ngân hàng Đơng Á giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi, giới tính, thu nhập hàng tháng, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân và mức độ sử dụng Internet.
Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tiêu chuẩn để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm là trong bảng phân tích phương sai Sig.Levene>0.05 để cho thấy phương sai của các biến này theo độ tuổi khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê, có như vậy kết quả ANOVA có thể sử dụng tốt cho các biến này. Sau đó tiếp tục sử dụng bảng kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig.Anova<0.05 thì ta có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm phân tích.
Thuộc tính
Thống kê Levene Phân tích Anova
(sig.) (sig.) Độ tuổi 0.057 0.000 Giới tính 0.816 0.294 Thu nhập 0.713 0.992 Trình độ học vấn 0.397 0.193 Tình trạng hơn nhân 0.428 0.378 Mức độ sử dụng Internet 0.949 0.000