2.6 quả kiểm Kết định thang đo
2.6.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu đều quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.50 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ hai, hệ số tải là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ số tải lớn hơn 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0.40 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.50 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Hệ số tải lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.50 (Hair và ctg, 1998, 111). Trong bài, tác giả chọn
Chọn “Suppress absolute values less than” bằng 0.50 để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và thứ tư là hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998).
Tiêu chuẩn thứ năm là 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 và Al-Tamimi, 2003)
2.6.2.1 Thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến Sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ tiền gửi tại Agribank khu vực TPHCM
Từ đó, tác giả sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1 được sử dụng cho phân tích nhân tố với 29 biến quan sát.
Sau khi rút trích nhân tố (theo phương pháp mặc định là rút các thành phần chính và loại bỏ những biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 không đủ mạnh). Sau khi loại bỏ biến DU4 có hệ số tải nhỏ khơng đảm bảo độ tin cậy, kết quả phân tích nhân tố cho thấy 28 biến quan sát được nhóm thành 6 nhân tố. Hệ số tải đều lớn hơn 0.50 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực.
Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân tích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể khơng có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett‟s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0.793 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Tổng phương sai trích được bằng 66.472% cho biết 6 nhân tố vừa rút ra giải thích được 66.472% biến thiên của tập dữ liệu, còn lại 33.528% sự thay đổi của tập dữ liệu là do các nhân tố khác chưa xem xét trong đề tài; do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 1.670.
Bảng Rotated Component Matrix (a) của Phụ lục 4 cho thấy tổng cộng có 6 nhân tố được rút trích bao gồm 28 biến quan sát:
Nhân tố thứ 1 gồm 7 biến: DU1, DU2, DU3, DU5, DU6, DU7, NLPV1. Nhân tố này được đặt tên là Sự đáp ứng, ký hiệu là DU.
Nhân tố thứ 2 gồm 5 biến quan sát: PTHH2, PTHH3, PTHH4, PTHH6, PTHH7. Nhân tố này được đặt tên là Phƣơng tiện hữu hình, ký hiệu là PTHH.
Nhân tố thứ 3 gồm 5 biến quan sát: DTC1, DTC2, DTC3, DTC4, PTHH1. Nhân tố này được đặt tên là Độ tin cậy, ký hiệu là DTC.
Nhân tố thứ 4 gồm 5 biến quan sát: NLPV2, NLPV3, NLPV4, PTHH5, DC1. Nhân tố này được đặt tên là Năng lực phục vụ, ký hiệu là NLPV.
Nhân tố thứ 5 gồm 3 biến quan sát: DC2, DC3, DC4. Nhân tố này được đặt tên là
Đồng cảm, ký hiệu là DC.
Nhân tố thứ 6 gồm 3 biến quan sát: GC1, GC2, GC3. Nhân tố này được đặt tên là
Giá cả, ký hiệu là GC.
2.6.2.2 Thang đo Sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ tiền gửi tại Agribank khu vực TPHCM TPHCM
Đối với thang đo Sự hài lòng của khách hàng, sau khi phân tích EFA đối với thang đo Sự hài lòng bao gồm 03 biến quan sát: SHL1, SHL2, SHL3, ta có kết quả như sau: chỉ có 01 nhân tố được rút trích (ký hiệu SHL), các biến quan sát SHL1, SHL2, SHL3 đều có hệ số tải lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố Sự hài lòng của khách hàng. Hệ số KMO bằng 0.668 nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett's Test có mức ý nghĩa 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được bằng 63.580 %. Do đó EFA là phù hợp. Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo (Phụ lục 5)
2.7 Phân tích hồi quy
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ hài lịng của khách hàng, có dạng như sau:
Y = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6 + ε Trong đó:
•Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đốn về mức độ hài lịng của khách hàng.
•β0, β1, β2, β3, β4; β5, β6: là các hệ số hồi quy.
•X1, X2, X3, X4; X5, X6 : là các biến độc lập theo thứ tự: Độ tin cậy, Sự đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình, Giá cả
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), ta có R2 = 0.628 và R2 điều chỉnh = 0.621. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 62.1% hay nói một cách khác mơ hình này giải thích được 62.1% sự biến thiên của nhân tố Sự hài lịng là do các biến trong mơ hình và 37.9 % còn lại biến thiên của nhân tố Sự hài lịng được giải thích giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Kết quả này cho thấy mơ hình là hợp, có mối tương quan mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mơ hình.
Bảng 2.4: Kết quả phân tích hồi quy Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .793a .628 .621 .26641
b. Dependent Variable: SHL ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 37.561 6 6.260 88.205 .000 b Residual 22.215 313 .071 Total 59.776 319 a. Dependent Variable: SHL b. Predictors: (Constant), GC, NLPV, PTHH, DTC, DC, DU Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.754 .170 -4.440 .000 DU .193 .037 .192 5.194 .000 .865 1.156 PTHH .089 .029 .109 3.079 .002 .946 1.057 DTC .117 .045 .091 2.590 .010 .969 1.032 NLPV .120 .041 .104 2.908 .004 .936 1.069 DC .148 .036 .151 4.103 .000 .877 1.140 GC .628 .038 .604 16.493 .000 .884 1.131 a. Dependent Variable: SHL
Kết quả kiểm định được cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi qui so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn. Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF=Variance inflation factor) từ 1.032 đến 1.156 nhỏ hơn 10 nên kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là khơng đáng kể. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị của VIF = 1/Tolerance (Trọng và Ngọc, 2005, 218).
Từ các hệ số β chuẩn hóa, có kết quả như sau: các nhân tố DU, PTHH, DTC, NLPV, DC, GC đều có mối quan hệ tuyến tính với SHL với Sig t < 0.05. Tất cả 6 nhân tố của thang đo Sự hài lòng đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tại Agribank khu vực TPHCM và 6 nhân tố này đều ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tiền gửi (do có các hệ số β dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về Sự đáp ứng, Phương tiện hữu hình, Độ tin cậy, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Giá cả thì sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tiền gửi cũng tăng lên; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi)
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
SHL = 0.192*DU + 0.109*PTHH + 0.091*DTC + 0.104*NLPV + 0.151*DC + 0.604*GC + ε
Trong đó:
• DU : Sự đáp ứng.
• PTHH : Phương tiện hữu hình.
• NLPV : Năng lực phục vụ.
• DC : Sự đồng cảm.
• GC : Giá cả
• SHL : Sự hài lịng
Để xác định tầm quan trọng của DU, PTHH, DTC, NLPV, DC, GC trong mối quan hệ với SHL, cần căn cứ vào hệ số β. Nếu trị tuyệt đối hệ số β của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến SHL. Từ phương trình hồi quy trên đưa ra nhận xét như sau, cảm nhận của khách hàng về Giá cả ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng của khách hàng vì β = 0.604 lớn nhất trong các β, tiếp theo là cảm nhận của khách hàng về Sự đáp ứng (β = 0.192), Đồng cảm (β = 0.151), Phương tiện hữu hình (β = 0.109), Năng lực phục vụ (β = 0.104), cuối cùng là Độ tin cậy (β = 0.091).
Từ kết quả phân tích hồi quy, các giả thuyết ban đầu được phát biểu lại như sau:
Bảng 2.5 Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết Giả
thuyết Nhân tố Kết quả
H1 Cảm nhận của khách hàng về Sự đáp ứng tăng hoặc giảm thì
sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H2
Cảm nhận của khách hàng về Phương tiện hữu hình tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
H3 Cảm nhận của khách hàng về Độ tin cậy tăng hoặc giảm thì
sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H4
Cảm nhận của khách hàng về Năng lực phục vụ tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
H1
Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tại Agribank
H5 Cảm nhận của khách hàng về Sự đồng cảm tăng hoặc giảm
thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
H6 Cảm nhận của khách hàng về Giá cả tăng hoặc giảm thì sự
hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng Chấp nhận
Qua bảng trên, ta thấy các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 đều được chấp nhận, nghĩa là khi gia tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tại Agribank khu vực TPHCM. Do vậy, mơ hình nghiên cứu ban đầu được rút kết lại như sau như sau:
Độ tin cậy
Sự đáp ứng H2
Năng lực phục vụ H3
Sự đồng cảm H4
Phƣơng tiện hữu hình H5
Giá cả dịch vụ H6
2.8Đánh giá sự hài lòng về dịch vụ tiền gửi tại Agribank khu vực TPHCM
Thực hiện so sánh sự khác biệt trong nhận thức của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tiền gửi thông qua các kiểm định: Independent Samples T – test, phân tích phương sai ANOVA và Kruskal – Wallis.
Trong nghiên cứu này, kiểm định T – test được thực hiện để so sánh sự khác biệt về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng theo cảm nhận của khách hàng đối với biến Loại hình khách hàng. Trong đó phân ra Khách hàng cá nhân và Khách hàng Doanh nghiệp. Ngồi ra kiểm định T-Test cịn thực hiện hiện để so sánh sự khác biệt về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng theo cảm nhận của khách hàng đối với biến Giới tính trong loại hình khách hàng cá nhân.
Phân tích ANOVA và Kruskal - Wallis được thực hiện để so sánh sự khác biệt về cảm nhận của khách hàng đối với các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với các biến độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn trong loại hình khách hàng cá nhân và đối với biến về Quy mơ vốn đối với loại hình khách hàng là Doanh nghiệp, trong đó: ta kiểm định giả thuyết H0 cho rằng phương sai của các nhóm so sánh là bằng nhau, kết quả kiểm định có 2 trường hợp (Trọng và Ngọc, 2005, 115, 128, 146; Uyên, 2007, 42):
Trường hợp 1: Kết quả kiểm định có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0, sử dụng kết quả phân tích ở bảng ANOVA.
Trường hợp 2: Kết quả kiểm định có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, sử dụng kiểm định Kruskal – Wallis.
2.8.1 Loại hình khách hàng
Theo kết quả trình bày ở phụ lục 6
Đối với DTC, kết quả kiểm định T-test cho thấy có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.004 < 0.05. Căn cứ vào kết luận sơ bộ ta thấy rằng DTC của nhóm khách hàng Cá
nhân (Mean = 2.2050) cao hơn DTC nhóm khách hàng Doanh nghiệp (Mean = 2.0987). Vậy với yếu tố DTC khách hàng Doanh nghiệp sẽ thấy hài lịng hơn nhóm khách hàng cá nhân.
Đối với DU, kết quả kiểm định T-test cho thấy khơng có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T- test = 0.092 > 0.05.
Đối với NLPV, kết quả kiểm định T-test cho thấy có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.01 < 0.05. Căn cứ vào kết luận sơ bộ ta thấy rằng NLPV của nhóm khách hàng Doanh nghiệp (Mean = 2.4525) cao hơn NLPV nhóm khách hàng cá nhân (Mean = 2.3125). Vậy với yếu tố NLPV Khách hàng cá nhân sẽ thấy hài lịng hơn nhóm khách hàng Doanh nghiệp.
Đối với DC, kết quả kiểm định T-test cho thấy có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.016 < 0.05. Căn cứ vào kết luận sơ bộ ta thấy rằng DC của nhóm khách hàng Doanh nghiệp (Mean = 2.4563) cao hơn DC nhóm khách hàng cá nhân (Mean = 2.3375). Vậy với yếu tố NLPV Khách hàng cá nhân sẽ thấy hài lịng hơn nhóm khách hàng Doanh nghiệp.
Đối với PTHH, kết quả kiểm định T-test cho thấy khơng có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.785 > 0.05.
Đối với GC, kết quả kiểm định T-test cho thấy có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.000 < 0.05. Căn cứ vào kết luận sơ bộ ta thấy rằng GC của nhóm khách hàng Doanh nghiệp (Mean = 2.7000) cao hơn GC nhóm khách hàng cá nhân (Mean = 2.4542). Vậy với yếu tố GC Khách hàng cá nhân sẽ thấy hài lịng hơn nhóm khách hàng Doanh nghiệp.
Đối với SHL, kết quả kiểm định T-test cho thấy có sự khác nhau giữa cảm nhận của khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.000 < 0.05. Căn cứ vào kết luận sơ bộ ta thấy rằng SHL của nhóm khách hàng Doanh nghiệp (Mean = 2.5125) cao hơn SHL nhóm khách hàng cá nhân (Mean = 2.2833). Vậy với yếu tố SHL Khách hàng cá nhân sẽ thấy hài lịng hơn nhóm khách hàng Doanh nghiệp.
2.8.2 Giới tính
Theo kết quả trình bày phụ lục 7
Đối với DTC, kết quả kiểm định T-test cho thấy khơng có sự khác nhau giữa cảm