2.6. Mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ
2.6.2.2. Nghiên cứu định lƣợng
2.6.2.3.Nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu định lƣợng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mơ hình nghiên cứu thơng qua bảng câu hỏi khảo sát.
Sau q trình nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi đƣợc thiết kế với 22 thang đo đo lƣờng các tác nhân đem đến sự hài lòng của khách hàng và 3 thang đo xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng. (Phụ lục 1)
Thông tin dữ liệu đƣợc thu thập thông qua điều tra các khách hàng có giao dịch tại chi nhánh.
Có tất cả 200 bảng câu hỏi đƣợc gửi cho khách hàng thông qua email (100) theo đƣờng dẫn
(https://docs.google.com/forms/d/1wzp0y69OC_LOiv9Whj6Knm0sBHJ_a2P4 hLs4FHszacQ/viewform?pli=1)
Và tại quầy giao dịch (100). Danh sách khách hàng nhận phiếu điều tra qua email đƣợc lựa chọn ngẫu nhiên trên cơ sở dữ liệu của ngân hàng.
Đã có 126 phiếu điều tra đƣợc thu nhận (46 phiếu từ email và 80 phiếu tại quầy giao dịch), trong đó có 6 phiếu bị loại do khơng hợp lệ. Do đó, số lƣợng mẫu cịn lại để đƣa vào phân tích là 120 phiếu. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu chủ yếu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội. Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Mơ hình nghiên cứu trong luận văn bao gồm 3 nhân tố độc lập với 22 biến quan sát. Do đó, số lƣợng mẫu cần thiết là từ 110 mẫu trở lên. Số lƣợng mẫu dùng trong nghiên cứu là 120 mẫu nên tính đại diện của mẫu đƣợc đảm bảo cho việc thực hiện nghiên cứu.
Phần mềm SPSS 15.0 đƣợc sử dụng để xử lý dữ liệu. Các phép kiểm định thống kê bao gồm Hồi quy tuyến tính dùng để kiểm định các giả thuyết H1, H2, H3 và H4, phân tích tƣơng quan phi tham số (nonparametric correlation).
2.6.2.4. Một số phƣơng pháp phân tích đƣợc sử dụng trong nghiên cứu
2.6.2.3.1. Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính nhƣ giới tính, tuổi, v.v…
2.6.2.3.2. Cronbach alpha:
Ngoại trừ các dữ liệu về nhân khẩu học của ngƣời tiêu dùng đƣợc đo lƣờng bằng thang đo định danh, mỗi biến quan sát trong phân tích của nghiên cứu này đều dùng thang đo quãng với 5 khoảng chọn lựa. Điều kiện quan trọng nhất của một thang đo lƣờng thích hợp đó là giá trị hiệu dụng. Nghĩa là thang đo đƣợc thiết kế phải đo đƣợc những gì mà nó định đo. Một điều quan trọng khác đó là thang đo lƣờng phải nhất qn, nghĩa là khi nó đƣợc lặp lại thì sẽ dẫn đến cùng một kết quả. Sự nhất quán này đƣợc gọi là tính đáng tin cậy. Trƣớc khi thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm, tính đáng tin cậy và giá trị hiệu dụng của thang đo cần phải đƣợc đánh giá để đảm bảo rằng các biến quan sát sử dụng trong mơ hình là thích hợp.
Phƣơng pháp Cronbach alpha cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.
2.6.2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến khơng đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử
dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Khi phân tích nhân tố, tác giả quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm
định Bartlett ≤ 0.05. Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser- Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu Sig. ≤ 0.05 thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008).
Thứ hai: Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0.5 (Do cỡ mẫu > 100) . Nếu
biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.5 sẽ bị loại nhằm đảm bảo tập dữ liệu đƣa vào là có ý nghĩa cho phân tích nhân tố. Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc. Factor loading là chỉ tiêu đề đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng, Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu từ 350 trở lên thì nên chọn Factor loading > 0.3, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
Thứ ba: Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% và
Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1. (Gerbing & Anderson (1988), “An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192)
Thứ tư: Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥
0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.(Jabnoun & Al-Tamimi (2003) “Measuring perceived service quality at UAE commercial banks”, International Journal of Quality and Reliability Management, (20), 4)
2.6.2.3.4. Xây dựng phƣơng trình hồi quy
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội nhƣ kiểm tra phần dƣ chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định khơng bị vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng.
Khi giải thích về phƣơng trình hồi quy, nhà nghiên cứu lƣu ý đến hiện tƣợng đa cộng tuyến. Các biến mà có sự cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả và làm cho kết quả không ổn định và khơng có tính tổng qt hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh nếu hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ nhƣ nó có thể làm tăng sai số trong tính tốn hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngƣợc với những gì ta mong đợi, và kết quả T-test khơng có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng qt cho mơ hình lại có ý nghĩa thống kê.
Theo Hair & ctg (2006) có 2 cách đo lƣờng để kiểm định ảnh hƣởng của đa cộng tuyến: (1) tính hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) và (2) sử dụng chỉ số điều kiện (condition indices). Hệ số phóng đại phƣơng sai cao thể hiện sự đa cộng tuyến thấp; và giá trị dung sai (tolerance value) càng tiến đến không (zero) thể hiện rằng biến này hầu nhƣ đƣợc giải thích hồn toàn bằng những biến khác. Hệ số VIF là giá trị nghịch đảo của giá trị dung sai, nhƣ vậy nếu hệ số VIF thấp thì mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến thấp. Nói chung nếu hệ số VIF lớn hơn 10, hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Chỉ số điều kiện cũng là một cách để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến. Công cụ này so các giá trị Eigen cùng với nhau trong một ma trận chéo không trọng tâm XTX. Nếu giá trị Eigen tối đa lớn hơn nhiều so với các giá trị Eigen khác, thì chỉ số điều kiện đang tồn tại. Theo John và Benet-Martinez, 2000, chỉ số điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự cộng tuyến nghiêm trọng. Nhƣ vậy, trong nghiên cứu này, để khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra trong mơ hình hồi quy, các hệ số VIF phải nhỏ hơn 10 và các chỉ số điều kiện phải nhỏ hơn 30.
2.6.3. Kết quả nghiên cứu
2.6.3.1. Thông tin chung về mẫu nghiên cứu
Khảo sát trong 120 ngƣời tiêu dùng tham gia trả lời câu hỏi có 46 % là nam và 54% là nữ. Mẫu khảo sát có tỉ lệ cao nhất là 36.7% cho độ tuổi từ 20 tuổi đến 30 tuổi và cao kế tiếp là 35% cho độ tuổi từ 30 tuổi đến 40 tuổi cho thấy tỉ lệ mẫu khảo sát tƣơng đối trẻ. Nhóm tuổi từ 20 đến 30 là nhóm có sự thích ứng khá cao đối với những đổi mới trong xã hội, sẵn sàng thử nghiệm những cái mới. Những ngƣời thuộc nhóm tuổi từ 30 đến 40 thƣờng là những ngƣời có cơng việc, cuộc sống ổn định, thƣờng xuyên giao dịch với ngân hàng để gửi tiết kiệm, sử dụng hầu hết các dịch vụ ngân hàng để phục vụ công việc kinh doanh của họ. Nhóm tuổi này sẵn sàng trả tiền cho những dịch vụ mà họ cho là mang lại lợi ích cho họ.
Khảo sát thực hiện trên các khách hàng có số năm sử dụng dịch vụ tại CN 7 với tỷ lệ: từ 1 đến 2 năm chiếm tỷ lệ cao nhất 47.5%, ít hơn 1 năm là 28% và trên 3 năm là 24%.
Các khách hàng đƣợc khảo sát thƣờng đã giao dịch với 3-4 ngân hàng chiếm 67.5%, 30% giao dịch từ 1-2 ngân hàng, 2,5% giao dịch với trên 5 ngân hàng. Nhƣ vậy, các khách hàng đƣợc khảo sát đa số sử dụng dịch vụ của hơn 2 ngân hàng. Do đó để trả lời phỏng vấn về đánh giá dịch vụ của ngân hàng No CN7, họ sẽ so sánh dựa trên dịch vụ của các ngân hàng khác để đƣa ra nhận định của mình giúp cho nhận định của họ khách quan hơn. Ngồi ra cũng có một số khách hàng chỉ sử dụng duy nhất dịch vụ của Agribank chi nhánh 7, đây là nhóm khách hàng trung thành của chi nhánh, cần phải đƣợc quan tâm để hiểu khách hàng hơn.
Bảng 2.7: Mẫu phân bổ theo đối tƣợng phỏng vấn
Frequency Percent PercentValid Cumulative Percent
Giới tính
Nam 55 45.8 45.8 45.8
Nu 65 54.2 54.2 100
Total 120 100 100
Tu 20 den 30 44 36.7 36.7 46.7 Tu 30 den 40 42 35.0 35.0 81.7 Tu 40 den 50 17 14.2 14.2 95.8 Trên 50 5 4.2 4.2 100.0 Total 120 100 100 Số năm sử dụng dịch vụ tại NH No CN7 It hon 1 nam 34 28.3 28.3 28.3 1 den 2 nam 57 47.5 47.5 75.8 tren 3 nam 29 24.2 24.2 100.0 Total 120 100.0 100.0 Số ngân hàng đã giao dịch 1-2 ngan hang 36 30.0 30.0 30.0 3-4 ngan hang 81 67.5 67.5 97.5 Tren 5 NH 3 2.5 2.5 100.0 Total 120 100 100
2.6.3.2. Xác định nhu cầu của khách hàng
Bảng 2.8: Thống kê mô tả các mong đợi của khách hàng
Count %
GD nhanh chong, chinh xac 9
9 83%
Thuc hien dung cac cam ket 1
6 13%
Gia ca canh tranh 6
1 51%
Nhan vien chuyen nghiep, an can voi KH 7
1 59%
Mang luoi giao dich rong khap 4
9 41%
Danh muc DV da dang 9 8%
Thu tuc don gian 5
3 44%
Bảng 2.8 cho thấy 3 yếu tố mà đa số khách hàng mong đợi nhất là (1) Giao dịch nhanh chóng, chính xác (chiếm 83%), (2) Nhân viên chuyên nghiệp, ân cần với khách hàng (59%), (3) Giá cả cạnh tranh (51%).
2.6.3.3. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha
Bảng 2.9: Hệ số Cronbach alpha của các thành phần thang đo: Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Correcte d Item- Total Correlati on Cronbach 's Alpha if Item Deleted
Thang đo chất lƣợng kỹ thuật: Cronbach's Alpha = .862
KT1-Thu tuc GD de dang, nhanh chong 26.73 15.84 0.67 0.84 KT2-NH co trang thiet bi va may moc
hien dai 26.88 16.58 0.56 0.85
KT3-NH co Ctu GD ro rang, khong sai sot 26.53 16.45 0.72 0.83 KT4-NV co trinh do chuyen mon gioi 26.65 17.49 0.53 0.85 KT5-NV NH thuc hien NV chinh xac, kip
thoi 26.80 17.83 0.51 0.85
KT6-NV NH giai quyet thoa dang cac
khieu nai cua KH 26.74 15.37 0.84 0.82
KT7-NH thuc hien dich vu dung ngay tu
lan dau 26.58 17.83 0.57 0.85
KT8-NH bao mat thong tin KH va giao
dich 26.23 16.82 0.66 0.84
KT9-NH gui bang sao ke deu dan, kip thoi 26.99 19.22 0.25 0.88
Thang đo chất lƣợng chức năng: Cronbach's Alpha = .869
CN1-NH co mang luoi dai ly rong khap 28.03 29.72 0.32 0.88 CN2-NH co dia diem GD thuan tien cho
KH 28.58 27.71 0.56 0.86
CN3-NV NH rat lich su va an can voi KH 28.61 29.27 0.47 0.86 CN4-NH co danh muc dich vu da dang,
phong phu 28.66 27.05 0.72 0.85
CN5-NH luon tien phong cung cap cac
CN6-NH co duong day nong phuc vu KH
24/24 28.86 26.24 0.68 0.85
CN7-NV NH thuong xuyen lien lac voi
KH 29.46 26.47 0.71 0.85
CN8-NH luon lang nghe y kien dong gop
cua KH 28.88 26.05 0.80 0.84
CN9- NH luon giu chu tin doi voi KH 28.66 32.98 0.15 0.88 CN10- NH co cac HDong Marketing hieu
qua, an tuong 29.16 26.54 0.75 0.84
Thang đo về tính cạnh tranh về giá: Cronbach's Alpha = .769
CTG1-NH ap dung ty gia mua ban ngoai te canh tranh
6.37 1.65 0.54 0.78
CTG2-Chi phi giao dich hop ly 6.62 1.48 0.63 0.66
CTG3- NH co chsach gia linh hoat 6.58 2.03 0.71 0.64
Thang đo sự hài lòng của KH: Cronbach's Alpha = .852
SHL1-KH hai long voi CL DV cua NH 7.18 1.85 0.77 0.76
SHL2-KH se gioi thieu DV NH cho nguoi
khac 7.08 1.63 0.80 0.72
SHL3-KH se tiep tuc su dung DV NH 6.68 1.67 0.63 0.90
Thành phần chất lƣợng kỹ thuật gồm 9 biến (từ biến KT1 đến biến KT9). Hệ số Cronbach alpha khá cao đạt 0.862. Có một biến KT9 có hệ số tƣơng quan 0.22 nhỏ hơn 0.3, nếu loại biến này, Cronbach alpha sẽ lên đến 0.88, do đó biến này sẽ bị loại. Cịn 8 biến từ KT1 đến KT8 đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên đƣợc chấp nhận. Tám biến này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần chất lƣợng chức năng gồm 10 biến (từ biến CN1 đến biến CN10). Hệ số Cronbach alpha đạt đƣợc khá cao 0. 869 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần chất lƣợng chức năng đạt yêu cầu. Riêng biến CN9 có hệ số tƣơng quan chỉ đạt 0.15, nhỏ hơn 0.3 nên bị loại. Chín biến cịn lại đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên đƣợc chấp nhận. Các biến này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Biến CN1 sẽ đƣợc lƣu ý trong phân tích nhân tố vì có hệ số tƣơng quan gần với 0.3 (0.32) và Cronbach alpha cũng đạt 0.88 nếu loại biến này.
Thang đo tính cạnh tranh về giá gồm 3 biến (từ biến CTG1 đến biến KCTG3). Hệ số Cronbach alpha đạt 0. 769. Cả 3 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng
lớn hơn 0.3 nên đƣợc chấp nhận. Các biến này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thang đo mức độ hài lịng gồm 3 biến (SHL1, SHL2, SHL3). Hệ số Cronbach alpha đạt 0.852 nên thang đo thành phần tin cậy đạt yêu cầu. Cả 3 biến của thang đo đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên đƣợc chấp nhận. Các biến này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhƣ vậy, trong bƣớc phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo chỉ còn 20 biến thuộc 3 thang đo độc lập và 3 biến đo lƣờng sự hài lịng đƣợc đƣa vào xem xét. Có 2 biến bị loại là KT9 và CN9. Một biến CN1 sẽ đƣợc lƣu ý trong phân tích nhân tố.
2.6.3.4. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA