sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các nhân tố vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5.
Mơ hình hồi quy có dạng như sau:
Chất lƣợng dịch vụ của khách hàng = βo + β1 x Mức độ tin cậy + β2 x Khả năng đáp ứng + β3 X Mức độ đồng cảm + β4 x Năng lực phục vụ + β5 x Phƣơng tiện hữu hình+ ε
( Trong đó: βo : hằng số hồi quy, βi: trọng số hồi quy, ε: sai số)
Trƣớc khi đi vào phân tích hồi quy chúng ta kiểm định sự tƣơng quan giữa các biến
3.3.4.1. Kiểm định ma trận tƣơng quan giữa các biến
Bƣớc đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 3.10 Ma trận tƣơng quan giữa các biến:Tƣơng quan Tƣơng quan Chất lƣợng Tin cậy Đáp ứng Đồng cảm Năng lực Hữu hình Chất lƣợng 1 Tin cậy .649** 1
Đáp ứng .579** .597** 1 Đồng cảm .581** .545** .603** 1 Năng lực .481** .434** .532** .555** 1 Hữu hình .490** .492** .468** .536** .454** 1
Ma trận này cho thấy mối tƣơng quan giữa biến CL (biến phụ thuộc) với các biến độc lập TC, DU, DC, NL, HH. Hệ số tƣơng quan giữa các biến đều lớn hơn
0.4 và có ý nghĩa thống kê, ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đƣa vào mơ hình để giải thích cho biến CL, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05).
Ngoài ra hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập đều cao và có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05), do vậy chúng ta kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra trong phƣơng trình hồi quy.
3.3.4.2 Phân tích hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần TC, DU, DC, NL, HH với CL tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Enter). Nhƣ vậy thành phần TC, DU, DC, NL, HH là biến độc lập – Independents và CL là biến phụ thuộc – Dependent sẽ đƣợc đƣa vào chạy hồi quy từng bƣớc. Kết quả nhận đƣợc cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2 = .527 (hay R2 hiệu chỉnh = .513) chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình (bảng 4.6). Nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 51.3%. Nói cách
khác khoảng 51.3% khác biệt của biến độc lập có thể giải thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc
Model Summary Mod el R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Chan ge 1 .726a .527 .513 .64109 .527 36.604 5 164 .000
a. Predictors: (Constant), HH, NL, TC, DU, DC
Bảng 3.12: Bảng ANOVA ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng các bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy Phần dƣ Tổng cộng 75.222 5 15.044 36.604 .000b 67.404 164 .411 142.626 169
a. Biến phụ thuộc: chất lƣợng dịch vụ của khách hàng.
b. Biến dự đoán: ( Hằng số), Phƣơng tiện hữu hình, Năng lực phục vụ,Mức độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Mức độ đồng cảm.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Trong bảng phân tích phƣơng sai ở trên, cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig. F=0,000 (< 0.05) có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đƣa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bên cạnh đó, tác giả tiến hành kiểm định F để đánh giá tƣơng quan tuyến tính của biến phụ thuộc và các biến độc lập trong hàm hồi quy:
Ta có F
(α ;df
;df ) = F(0.05;5;164) = 2.27
Đặt giả thiết:
H0: Các biến độc lập và biến phụ thuộc không tƣơng quan với nhau H1: Các biến độc lập và biến phụ thuộc tƣơng quan với nhau Từ bảng kết quả phân tích phƣơng sai: F = 36.604 > 2.27, do đó ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Nhƣ vậy, biến phụ thuộc và các biến độc lập có tƣơng quan tuyến tính với nhau
ở mức độ tin cậy là 95%.
Bảng 3. 13: Các thông số thống kê trong phƣơng trình hồi quy Coefficientsa
Mơ hình Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số TC DU 1 DC NL HH -.248 .304 -.816 .416 .412 .080 .370 5.165 .000 .561 1.783 .184 .092 .152 1.998 .047 .499 2.004 .212 .088 .185 2.420 .017 .495 2.021 .113 .083 .094 1.362 .175 .612 1.635 .120 .085 .096 1.415 .159 .631 1.585 1 2
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) nhỏ (nhỏ hơn 3) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Trong 5 thành phần đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ nêu trên có hai thành phần năng lực phụ vụ và hữu hình với mức ý nghĩa lớn ( > 0.05) nên chúng không ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng BIDV, ba thành phần cịn lại đều có ảnh hƣởng đáng kể đến chất lƣợng dịch vụ với mức ý nghĩa sig < 0,05. Nhƣ vậy ta chấp nhận 3 giả thuyết đặt ra trong mơ hình nghiên cứu chính thức, hai giả thuyết của thành phần năng lực phục vụ và thành phần hữu hình bị bác bỏ
Từ bảng 3.13 cho ta hàm hồi quy có dạng nhƣ sau:
CL = 0.412*TC + 0.184*DU + 0.212*DC Trong đó CL: Chất lƣợng dịch vụ khách hàng cá nhân TC: Thành phần tin cậy DU: Thành phần đáp ứng DC: Thành phần đồng cảm
Hệ số hồi quy mang dấu dƣơng thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hƣởng tỷ lệ thuận chiều đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng
Nhƣ vậy phƣơng trình hồi quy tuyến tính chuẩn đƣợc trích theo hệ số Beta chuẩn có dạng nhƣ sau:
Kết luận: Hệ số của các thành phần Mức độ tin cậy, Khả năng đáp ứng và Mức độ
đồng cảm đều mang các giá trị dƣơng chứng tỏ khi các yếu tố trên đƣợc nâng cao thì sẽ làm tăng chất lƣợng dịch vụ của khách hàng cá nhân tại BIDV CN TP.HCM. Giá trị tuyệt đối của Mức độ tin cậy (0.37) lớn nhất chứng tỏ đây là yếu tố tác động nhiều nhất đến chất lƣợng dịch vụ của khách hàng. Điều này đồng nghĩa với việc muốn nâng cao chất lƣợng dịch vụ của khách hàng thì BIDV CN TP.HCM phải làm sao để khách hàng thấy đƣợc BIDV ln thực hiện theo đúng những gì đã cảm kết ngay từ lần đầu, BIDV ln giữ chữ tín đối với khách hàng hoặc uy tín và thƣơng hiệu của BIDV ln đƣợc nhiều ngƣời biết đến…
Ngồi ra, sự ảnh hƣởng của Khả năng đáp ứng và Mức độ đồng cảm cũng giữ một vai trò quan trọng ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ của khách hàng.
3.3.4.3 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vị những lý do nhƣ: sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích… vì vậy tác giả thực hiện kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ bằng cách xây dựng biểu đồ tần số của các phần dƣ.
Biểu đồ trên cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dƣ quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dƣ trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thôi. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.Ta có thể kết luận rằng phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn.
Đồ thị Scatterplot cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Nhƣ vậy, giá trị dự đoán và phần dƣ độc lập nhau và phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy là phù hợp.
Hình 3.4: Biểu đồ Scatterplot
3.3.4.4Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính tới mơ hình.
Mục tiêu: Để trả lời câu hỏi có sự khác biệt hay không về chất lƣợng dịch vụ của khách hàng giữa nam và nữ, theo độ tuổi, và thời gian sử dụng.
Nội dung của phần này nhằm kiểm định sự khác biệt trong việc cảm nhận mức độ hài lòng giữa các nhóm khách hàng khác nhau. Để thực hiện đƣợc điều này chúng ta tiến hành phân tích phƣơng sai ANOVA và Indepent-sample T – test. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig. < 0.05)
Có hai thủ tục phân tích phƣơng sai: ANOVA một yếu tố và ANOVA nhiều yếu tố. Trong nghiên cứu này phân tích phƣơng sai một yếu tố sẽ đƣợc thực hiện vì chúng ta chỉ kiểm định biến định tính để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau. Kiểm định ANOVA gồm kiểm định độ đồng nhất giữa phƣơng sai của các nhóm nhân tố có mức ý nghĩa sig. > 0.05
Do biến Giới tính chỉ có hai trạng thái thể hiện (Nam và Nữ) chính vì thế chúng ta sẽ sử dụng phép kiểm định Independent-sample T – test (kiểm định giả thuyết trung bình của hai tổng thể) để tìm sự khác biệt trong sự hài lịng khách hàng.
a. Đánh giá chất lƣợng dịch vụ theo giới tính.
Giả thuyết:
Ho : Khơng có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ giữa 2 nhóm khách hàng nam và nữ.
H1 : Có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ giữa 2 nhóm khách hàng nam và nữ.
Bảng 3.14 Kiểm định T - test theo giới tính
Independent Samples Test
Kiểm định Leneve
Kiểm định T cho sự bằng nhau của giá trị trung bình
F Sig. t df
Sig. (2- tailed)
HL Giả định phƣơng sai 6.864 .010 .236 168 .814
bằng nhau
khác nhau
Với mức ý nghĩa của kiểm định Levene‟s Sig. = 0.010 (< 0.05) ta kết luận phƣơng sai giữa giới tính nam và nữa khác nhau và kết quả kiểm định T – Test với mức ý nghĩa Sig. = 0.814 (> 0.05) do vậy ta chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: khơng có sự khác biệt về CLDV giữa 2 nhóm khách hàng nam và nữ.
b. Đánh giá chất lƣợng dịch vụ theo độ tuổi.
Giả thuyết:
Ho: Khơng có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ giữa các nhóm tuổi H1: Có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ giữa các nhóm tuổi.
Bảng 3.15. Kiểm định Levene theo độ tuổi Test of Homogeneity of Variances
HL Levene Statistic df1 df2 Sig. .775 5 164 .569 Bảng 3.16: Kiểm định ANOVA ANOVA HL Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. Giữa các nhóm 7.075 5 1.415 1.712 .135 Nội bộ nhóm 135.551 164 .827 Tổng cộng 142.626 169 60
Với mức ý nghĩa của kiểm định Levene‟s Sig. = 0.569 (> 0.05) ta kết luận phƣơng sai giữa sự hài lịng và tuổi khơng khác nhau và kết quả kiểm định ANOVA với mức ý nghĩa Sig. = 0.135 (> 0.05) ta chấp nhận giả thuyết Ho.
Kết luận: khơng có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ giữa các nhóm tuổi.
c. Đánh giá chất lƣợng dịch vụ theo thời gian sử dụng dịch vụ.
Giả thuyết:
Ho: Khơng có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ của các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
H1: Có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ của các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
Test of Homogeneity of Variances
HL Levene Statistic df1 df2 Sig. .509 3 166 .676 Bảng 3.17 Kiểm định ANOVA ANOVA HL Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. Giữa các nhóm 2.120 3 .707 .835 .476 Nội bộ nhóm 140.506 166 .846 Tổng cộng 142.626 169 73
Với mức ý nghĩa của kiểm định Levene‟s Sig. = 0.676 (> 0.05) ta kết luận phƣơng sai giữa sự hài lịng và thời gian sử dụng dịch vụ khơng khác nhau và kết quả kiểm định ANOVA với mức ý nghĩa Sig. = 0.476 (> 0.05) ta chấp nhận giả thuyết Ho. Kết luận: khơng có sự khác biệt về chất lƣợng dịch vụ của các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
3.3.5 Đánh giá của khách hàng cá nhân về chất lƣợng dịch vụ của BIDV CN TP.HCM
Dựa trên kết quả khảo sát bằng kỹ thuật phân tích Thống kê mơ tả cho phép chúng ta rút ra những kết luận về thực trạng và đánh giá của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ tại BIDV CN TP.HCM nhƣ sau:
Bảng 3.18: Thống kê mơ tả- Đánh giá giá trị trung bình của các mục hỏi của biến hài lịng
Phát biểu Trung bình
Độ lệch chuẩn CL1 Khách hàng cảm thấy thoải mái, tin
tƣởng khi giao dịch với BIDV
3.35 0.969
CL2 Khách hàng hài lòng khi giao dịch với BIDV 3.49 1.084 CL3 Khách hàng tin tƣởng vào chất lƣợng dịch vụ của BIDV 3.52 1.050 CL4 Khách hàng hồn tồn hài lịng với CLDV của BIDV 3.48 1.084
Bảng 3.19: Đánh giá chất lƣợng dịch vụ của khách hàng (mục hỏi CL4) Frequ ency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Hồn tồn khơng đồng ý 8 4.7 4.7 4.7 Không đồng ý 20 11.8 11.8 16.5 Trung dung 59 34.7 34.7 51.2 Đồng ý 49 28.8 28.8 80.0 Hoàn toàn đồng ý 34 20.0 20.0 100.0 Tổng 170 100.0 100.0
Điểm trung bình của các mục hỏi trong sự hài lòng của khách hàng đều cao hơn 3 (Thang đo Likert 5 mức độ với 3 là mức trung bình). Điều này cho thấy đa số khách hàng đều cảm thấy hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của BIDV CN TP.HCM. Đây là một tín hiệu tốt cho chi nhánh sau nhiều năm nổ lực trong việc nâng cao chất lƣợng dịch vụ khách hàng cá nhân. Tuy nhiên, bên cạnh đó cũng có một ít khách hàng chƣa thật sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của chi nhánh ( chiếm 16.5%), do vậy chi nhánh cần phải cố gắng hơn nữa trong công tác nâng cao chất lƣợng dịch vụ cho khách hàng cá nhân. Mỗi cán bộ BIDV CN TP.HCM cần phải tích cực và cố gắng hơn nữa để BIDV CN TP.HCM nói riêng cũng nhƣ BIDV nói chung đạt đƣợc chính sách chất lƣợng đã đề ra: “Luôn đồng hành, chia sẻ, cung cấp sản phẩm, dịch vụ tài chính-ngân hàng hiện đại, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của khách hàng”.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 đã nêu lên phƣơng pháp nghiên cứu cho đề tài đồng thời cũng đã đánh giá đƣợc các yếu tố chất lƣợng dịch vụ ảnh hƣởng nhƣ thế nào tới sự hài lòng của khách hàng. Bằng phƣơng pháp nghiên cứu định tính kết hợp với nghiên cứu định lƣợng và sử dụng các cơng cụ Cronbach Alpha, EFA, phân tích hồi quy…Kết quả cho thấy trong 5 thành phần đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ của khách hàng cá nhân thì có 3
thành phần ảnh hƣởng, đó là: Mức độ tin cậy, Khả năng đồng cảm và Khả năng đáp ứng. Trong đó, mức độ tin cậy tác động manh nhất đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân. Điều này đồng nghĩa với việc muốn nâng cao sự hài lịng của khách hàng cá nhân thì BIDV CN TP.HCM phải làm sao để khách hàng họ cảm thấy thật sự tin tƣởng khi giao dịch với ngân hàng. Chƣơng 3 cũng trình bày các kết quả kiểm định