Nhân tố 1 2 3 4 GTDV2 .954 GTNV2 .908 GTNV1 .903 CSVC4 .899 GTNV3 .888 GTDV1 .886
51
12 biến
quan sát Chất lượng dịch vụ
3 biến quan sát Giá cả cảm nhận
Lòng trung thành thương hiệu
4 biến quan sát 3 biến quan sát Giá trị cảm xúc
4 biến quan sát Giá trị xã hội
CSVC3 .879 .945 .950 .850 CSVC2 .859 GTNV4 .849 GTDV4 .829 GTDV3 .822 CSVC1 .789 GTXH2 GTXH3 .871 GTXH4 .815 GTXH1 .753 GCCN1 GCCN2 .881 GCCN3 .819 GTCX3 GTCX1 .795 GTCX4 .714 Eigenvalue 11.537 3.339 1.961 1.021 Phƣơng sai trích 51.432 14.071 8.066 3.364
4.4. Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu sau khi phân tích EFA
Từ kết quả EFA, luận văn điều chỉnh mơ hình nghiên cứu như sau:
Từ kết quả EFA, luận văn điều chỉnh giả thuyết nghiên cứu như sau:
H1: Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng dương đến lịng trung thành thương hiệu H2: Giá cả cảm nhận có ảnh hưởng âm đến lịng trung thành thương hiệu H3: Giá trị cảm xúc có ảnh hưởng dương đến lịng trung thành thương hiệu H4: Giá trị xã hội có ảnh hưởng dương đến lịng trung thành thương hiệu
Các biến quan sát của các khái niệm lòng trung thành thương hiệu, giá cả cảm nhận, giá trị cảm xúc và giá trị xã hội khơng thay đổi sau khi phân tích EFA, chỉ có các biến của các khái niệm cơ sở vật chất, giá trị nhân viên và giá trị dịch vụ gom lại thành một nhóm và được đặt tên là chất lượng dịch vụ. Vì vậy, chúng ta chỉ cần cần kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của khái niệm mới là chất lượng dịch vụ.
Bảng 4.6 Hệ số Cronbach’s Alpha của khái niệm chất lƣợng dịch vụ 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 CSVC1 40.31 73.915 .872 .971 CSVC2 40.26 72.862 .913 .970 CSVC3 40.18 73.845 .881 .971 CSVC4 40.12 75.283 .862 .972 GTNV1 40.14 73.479 .878 .971 GTNV2 40.12 73.508 .857 .972 GTNV3 40.45 76.001 .821 .972 GTNV4 40.44 74.970 .844 .972 GTDV1 40.07 76.210 .851 .972 GTDV2 40.11 72.410 .891 .971 GTDV3 40.42 72.351 .817 .973 GTDV4 40.47 75.989 .853 .972 Cronbach’s Alpha = 0.974
Thang đo chất lượng dịch vụ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.974. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ
nhất là 0.817) nên tất cả các biến quan sát này đều đảm bảo độ tin cậy của thang đo (xem Phụ lục 4).
4.5. Các giả định của mơ hình hồi qui tuyến tính bội và kết quả hồi qui
4.5.1. Các giả định của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Phân tích hồi qui khơng phải chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà từ kết quả quan sát được trong mẫu, chúng ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi qui không thể tách rời với các giả định cần thiết của mơ hình hồi qui. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng được khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, để đảm bảo sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể có ý nghĩa, ta phải kiểm định các giả định của mơ hình hồi qui, bao gồm các giả định sau:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
- Phương sai của phần dư không đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
- Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
4.5.1.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi qui như kiểm định t khơng có ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi qui có thể sai…Hiện tượng này có thể được phát hiện thơng qua nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt q 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra (Lê Văn Huy, 2009).
Ta thấy trong bảng 4.7 bên dưới, nhân tử phóng đại phương sai VIF đều có giá trị nhỏ hơn 10. Điều đó chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.7 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa
cộng tuyến
B Độ
lệch chuẩn
Beta Tolerance VIF
(Constant) -.339 .147 -2.303 .022
CLDV .127 .035 .119 3.647 .000 .721 1.387
GCCN -.159 .033 -.153 -4.796 .000 .757 1.320
GTCX .797 .044 .657 18.240 .000 .591 1.692
GTXH .322 .039 .311 8.341 .000 .552 1.811
4.5.1.2. Kiểm định phương sai của phần dư
Quan sát đồ thị phân tán (Phụ lục 6), ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, ta có thể kết luận: trong mơ hình này, phương sai của phần dư không thay đổi.
4.5.1.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ điều kiện để phân tích…(Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do đó, ta sẽ thực hiện nhiều cách khác nhau để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư nhằm đảm bảo tính chính xác của kiểm định. Trước hết, ta dùng biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối của phần dư.
Nhìn vào biểu đồ phân tán của phần dư chuẩn hóa (Phụ lục 6), ta có thể kết luận rằng giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Ngồi biểu đồ Histogram, có một dạng biểu đồ đặc biệt hơn có thể giúp ta kiểm định phân phối chuẩn của phần dư một cách nhanh chóng. Đó là biểu đồ Q-
Q plot. Q-Q plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Những giá trị kỳ vọng này tạo thành một đường chéo. Các điểm quan sát thực tế sẽ tập trung sát đường chéo nếu dữ liệu có phân phối chuẩn (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ P-P plot cũng tương tự như biểu đồ Q-Q plot nhưng lúc này ta vẽ cả hai phân phối tích lũy.
Kết quả biểu đồ tần số P-P (Phụ lục 6) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể kết luận: giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
4.5.1.4. Kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
Một giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi qui tuyến tính là khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư ngẫu nhiên, ở đây ẩn ý rằng các phần dư độc lập với nhau. Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi qui khơng đáng tin cậy. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (ký hiệu là d) có thể được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm (Hồng Ngọc Nhậm, 2004). Bảng 4.8 Mơ hình tóm tắt Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Hệ số Durbin- Watson 1 .880a .774 .770 .40033 1.607 Biến phụ thuộc: LTT, Biến độc lập: CLDV, GGCN, GTCX, GTXH
Từ bảng tóm tắt mơ hình trên, ta thấy: 1< Hệ số Durbin-Watson = 1.607 <3, nghĩa là có thể chấp nhận giả định khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư hay các phần dư trong mơ hình này độc lập với nhau.
4.5.2. Đánh giá mức độ phù hợp và ý nghĩa các hệ số hồi qui của mơ hình
4.5.2.1.Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Hệ số xác định R2 là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
hồi qui tuyến tính bội - MLR (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tuy nhiên, trong mơ hình MLR có nhiều biến độc lập nên chúng ta phải dùng hệ số xác định điều chỉnh R2 (Adjusted coefficient of determination, điều chỉnh theo bậc tự do) để thay cho R2 . Trong tình huống này, R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến. So sánh hai giá trị R2 và R2 điều chỉnh ở bảng 4.8, ta thấy R2 điều chỉnh có giá trị nhỏ hơn R2 nên dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Từ bảng 4.8, ta thấy hệ số R2 điều chỉnh là 0.770, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 77,000%, hay nói cách khác, 77,000% sự thay đổi của lịng trung thành thương hiệu có thể được giải thích bởi bốn yêu tố của giá trị cảm nhận (chất lượng dịch vụ, giá cả cảm nhận, giá trị cảm xúc, giá trị xã hội).
Cần lưu ý là R2 điều chỉnh chỉ thể hiện sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu mẫu. Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai mới là một phép kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. rất nhỏ cho thấy mơ hình
hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.9. Kiểm định FMơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui Phần dư Tổng số 161.485 4 40.371 251.910 .000b 47.277 295 .160 208.762 299
Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy giá trị Sig.= 0.000, rất nhỏ nên ta có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể.
4.5.2.2..2. Ý nghĩa các hệ số hồi qui của mơ hình
Từ bảng 4.7, ta có thể rút ra kết quả sau: Hệ số ý nghĩa của hệ số hồi qui riêng phần (Sig.) của các biến đều có giá trị nhỏ hơn 0.05, có nghĩa là hệ số hồi qui của các biến trong mơ hình đều có ý nghĩa.
Các kết quả kiểm định ở trên cho thấy các giả định của hàm hồi qui tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình hồi qui đã xây dựng là phù hợp. Các hệ số của phương trình hồi qui đều có ý nghĩa thống kê và các hệ số hồi qui riêng đều có giá trị, cụ thể như sau:
- Hệ số hồi qui riêng của các biến: chất lượng dịch vụ, giá trị cảm xúc và giá
trị xã hội đều có giá trị dương.
- Hệ số hồi qui riêng của biến giá cả cảm nhận có giá trị âm.
Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4 đều đƣợc chấp nhận, nghĩa là các biến chất lượng dịch vụ, giá trị cảm xúc và giá trị xã hội có tác động dương đến lịng trung thành thương hiệu. Riêng biến giá cả cảm nhận có tác động âm đến lòng trung thành thương hiệu.
Ý nghĩa mơ hình hồi qui:
Từ các kết quả của mơ hình hồi qui ở Bảng 4.7 cho thấy: khi biến chất lượng dịch vụ thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến cịn lại khơng thay đổi thì biến lịng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,127 đơn vị. Tương tự, khi biến giá cả cảm nhận thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến cịn lại khơng thay đổi thì biến lịng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,159 đơn vị. Khi biến giá trị cảm xúc thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến cịn lại khơng thay đổi thì biến lịng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,797 đơn vị. Khi biến giá trị xã hội thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến cịn lại khơng thay đổi thì biến lịng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,322 đơn vị.
Kết quả hồi qui cũng cho thấy rằng, hệ số Beta của biến giá trị cảm xúc lớn hệ số Beta của các biến khác. Vì vậy, có thể nói rằng giá trị cảm xúc có ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu mạnh hơn các biến khác.
CHƢƠNG 5: HÀM Ý NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN
Giới thiệu
Chương 4 đã thảo luận về các kết quả nghiên cứu đạt được. Chương 5 sẽ trình bày tóm tắt những kết quả chính, những đóng góp, hàm ý cũng như các hạn chế của nghiên cứu để định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.
5.1.Kết quả nghiên cứu và hàm ý
Kết quả nghiên cứu bao gồm kết quả kiểm định thang đo các thành phần của giá trị cảm nhận và lòng trung thành thương hiệu trong lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam và kết quả phân tích hồi qui. Nội dung sau đây tóm tắt kết quả chính của từng phần cũng như những hàm ý về mặt nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn.
5.1.1.Kết quả đo lƣờng
5.1.1.1.Thang đo lòng trung thành thương hiệu
Trong nghiên cứu này, lòng trung thành thương hiệu được đo lường bằng 4 biến quan sát, trong đó có 2 biến đo lường lịng trung thành thương hiệu theo khía cạnh hành vi (Ngân hàng X là lựa chọn đầu tiên khi tôi có các nhu cầu về tài chính – tiền tệ - lấy từ thang đo của Hoàng Thị Phương Thảo & Hồng Trọng, 2010 và Tơi sẽ khơng chọn giao dịch với ngân hàng khác nếu như có ngân hàng X ở đây – lấy từ thang đo của Boonghee Yoo và cộng sự, 2000) và 2 biến đo lường lịng trung thành thương hiệu theo khía cạnh thái độ (Tôi sẽ giới thiệu bạn bè và người thân đến giao dịch với ngân hàng X – lấy từ thang đo của Kai Chen và cộng sự, 2010 và Tơi sẽ duy trì việc giao dịch lâu dài với ngân hàng X - lấy từ thang đo của Hoàng Thị Phương Thảo & Hoàng Trọng, 2010). Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy thang đo này có độ tin cậy rất cao. Do đó, thang
60
đo này có thể được dùng để đo lường rất tốt lòng trung thành thương hiệu trong lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam.
5.1.1.2.Thang đo giá trị cảm nhận
Trong 23 biến đo lường giá trị cảm nhận ở nghiên cứu này, có 1 biến bị loại do không đạt yêu cầu về độ tin cậy. Biến bị loại nằm trong thang đo giá trị cảm xúc. Điều này có thể do cách đặt câu hỏi về giá trị cảm xúc chưa làm khách hàng hiểu một cách đầy đủ, cũng có thể biến này chưa thực sự có ảnh hưởng trong mơ hình nghiên cứu vì khách hàng cảm thấy thoải mái khi giao dịch với ngân hàng thì chưa chắc họ cảm thấy hài lịng với các dịch vụ được cung cấp và càng không chắc là họ sẽ trung thành với ngân hàng và ngược lại. Có thể sự thoải mái hoặc không thoải mái của họ không phải do việc đến giao dịch với ngân hàng tạo ra mà do một tác động khác.
Kết quả phân tích EFA cho thấy giá trị cảm nhận trong lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam gồm 4 thành phần: (1) chất lượng dịch vụ, (2) giá cả cảm nhận, (3) giá trị cảm xúc và (4) giá trị xã hội, khác với thang đo ban đầu gồm 6 thành phần như thang đo của Juan Carlos Fandos Roig và cộng sự (2006). Trong đó, 3 nhân tố là cơ sở vật chất, giá trị nhân viên và giá trị dịch vụ gom lại thành một nhân tố mới với tên gọi là chất lượng dịch vụ. Hiện tượng này có thể do 3 khái niệm cơ sở vật chất, giá trị nhân viên, giá trị dịch vụ về lý thuyết là 3 khái niệm khác nhau nhưng trong thực tiễn thì chúng là 1 khái niệm, bởi vì 3 khái niệm này đều phản ánh cái mà khách hàng nhận được và cũng chính là 3 khía cạnh của chất lượng dịch vụ (bao gồm yếu tố vơ hình và hữu hình).
Ngồi ra, kết quả của nghiên cứu này còn cho thấy:
Khái niệm chất lượng dịch vụ được đo lường bằng 12 biến quan sát. Trong đó 4 biến quan sát đo lường cơ sở vật chất, 5 biến quan sát đo lường giá