Biến quan sát Giá trị trung bình nếu loại biến Giá trị phương sai nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Thành phần sự hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0.727
HH1 10.21 2.751 0.536 0.655
HH2 10.18 2.641 0.584 0.625
HH3 10.02 2.753 0.579 0.632
HH4 10.14 2.997 0.381 0.746
Thành phần sự tin cậy: Cronbach’s Alpha = 0.793
TIN1 13.29 6.332 0.512 0.772
TIN2 13.49 5.987 0.572 0.754
TIN3 13.38 5.432 0.614 0.741
TIN4 13.31 5.824 0.639 0.733
TIN5 13.33 6.154 0.532 0.767
Thành phần hiệu quả phục vụ: Cronbach’s Alpha = 0.722
HQPV1 9.55 3.490 0.443 0.700
HQPV3 9.57 3.201 0.607 0.604
HQPV4 9.67 3.692 0.409 0.717
Thành phần sự bảo đảm: Cronbach’s Alpha = 0.738
BDAM1 9.67 3.522 0.521 0.685
BDAM2 9.72 3.490 0.542 0.672
BDAM3 9.75 3.819 0.502 0.695
BDAM4 9.72 3.617 0.560 0.663
Thành phần sự cảm thông: Cronbach’s Alpha = 0.789
CAM1 6.25 2.267 0.611 0.734
CAM2 6.28 2.145 0.688 0.650
CAM3 6.29 2.332 0.592 0.754
Thành phần hình ảnh doanh nghiệp: Cronbach’s Alpha = 0.829
HADN1 16.02 9.396 0.588 0.803 HADN2 15.97 9.608 0.581 0.805 HADN3 16.03 9.338 0.598 0.801 HADN4 16.06 9.439 0.567 0.808 HADN5 16.07 9.455 0.588 0.803 HADN6 15.97 8.695 0.668 0.786
Thành phần sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0.834
HL1 6.58 1.739 0.715 0.749
HL2 6.60 1.655 0.723 0.742
HL3 6.36 2.205 0.654 0.810
Nguồn: Truy xuất từ SPSS 20.0 - Xét nhân tố “Sự hữu hình”: Tuy hệ số Cronbach’s Alpha là 0.727 (> 0.6) nhưng
chỉ có 3 biến HH1, HH2, HH3 có hệ số tương quan biến tổng đạt được > 0.4. Riêng biến HH4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn yêu cầu, chỉ đạt 0.381, và Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến này là 0.746 (> hệ số của cả nhân tố “Sự hữu hình”) nên biến HH4 này bị loại khỏi bước phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
- Xét nhân tố “Sự tin cậy”: cả 5 biến đêu có hệ số tương quan biến tổng > 0.4 và hệ số Cronbach’s Alpha của cả nhân tố khá cao là 0.793 nên đây là một thang đo lường tốt. Tất cả các biến sẽ được giữ lại để tiếp tục nghiên cứu.
- Xét nhân tố “Hiệu quả phục vụ”: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.722 (> yêu cầu là 0.6 rất nhiêu) và các biến đêu có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu nên đây là một thang đo lường tốt.
- Xét nhân tố “Sự bảo đảm”: 4 biến trong thang đo này đêu thỏa mãn yêu cầu vê hệ số tương quan biến tổng và có hệ số Cronbach’s Alpha của cả nhóm là 0.738 nên thang đo này rất tốt cho nghiên cứu tiếp theo.
- Xét nhân tố “Sự cảm thông”: 3 biến trong thang đo này đêu thể hiện là một thang đo lường tốt bởi các hệ số tương quan biến tổng đêu khá cao, cao nhất là 0.688, thấp nhất là 0.592. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.789 (> 0.6 rất nhiêu)
- Xét nhân tố “Hình ảnh doanh nghiệp”: đây là một thang đo lường tốt nhất trong mơ hình với hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất 0.829. Hệ số tương quan biến tổng của từng biến đêu thỏa mãn yêu cầu.
- Đối với thang đo “Sự hài lòng”, hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.834. Hệ số tương quan biến tổng và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đêu khá cao, thỏa mãn yêu cầu nên các biến này rất phù hợp để được giữ lại đưa vào giải thích cho mức đợ hài lịng của khách hàng.
Như vậy, sau khi phân tích đợ tin cậy, 26 biến ban đầu sẽ bị loại ra bớt một biến HH4 để giữ lại 25 biến cho việc phân tích nhân tố EFA tiếp theo cùng với 3 biến đánh giá mức đợ hài lịng để hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.
2.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Q trình phân tích nhân tố khám phá được tiến hành để rút trích ra các nhân tố đặc trưng để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là Principle Component (được mặc định trong chương trình SPSS 20.0) với phép quay Varimax. Mỗi biến quan sát sẽ được tính hệ số tải nhân tố (Factor Loading), thể hiện tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Theo Hair và cộng sự (1998), Factor
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.891
Loading là chỉ tiêu để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá. Hệ số này nếu > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, nếu > 0.4 được xem là quan trọng, và nếu > 0.5 được xem là có ý nghĩa. Trong Luận văn này, với cỡ mẫu là 175 thì hệ số Factor Loading đạt yêu cầu phải >= 0.45.
Trong phân tích nhân tố, Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích. Yêu cầu đặt ra là 0.5<KMO<1 phân tích nhân tố mới thích hợp, cịn nếu < 0.5 phân tích nhân tố khơng thích hợp với các dữ liệu.
Eigenvalue là chỉ số đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo quy ước, nhân tố được trích phải có hệ số eigenvalue > 1.
Percentage of variance là phần trăm phương sai tồn bợ được giải thích bởi từng nhân tố, nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %. Chỉ số này > 50% thì đạt u cầu của phân tích EFA.
Phân tích nhân tố lần thứ nhất: (Đã loại biến HH4) (Phụ lục 3)
Kiểm định KMO và Barlett's trong phân tích nhân tố lần thứ nhất cho thấy hệ số KMO khá lớn (= 0.896 > 0.5) và mức ý nghĩa của giá trị Barlett's Test gần bằng 0 (Sig. = 0.000). Cả hai điêu này cho thấy phân tích nhân tố rất phù hợp với tập dữ liệu.
Kết quả phân tích nhân tố lần đầu, tại mức giá trị Eigenvalue 1.046 (> 1) cho phép rút trích được 5 nhân tố từ 25 biến quan sát với phương sai trích là 59.585% (> 50%) tức là 5 nhân tố trên giải thích được 59.585% biến thiên của các biến quan sát. Như vậy, phương sai rút trích đạt yêu cầu.
Xem xét bảng Rotated Component Matrix, ta thấy biến BDAM4 có hệ số tải nhân tố là 0.423 < so với yêu cầu đặt ra là 0.45 nên biến BDAM4 sẽ bị loại bỏ khỏi mơ hình nghiên cứu. Tập hợp 24 biến quan sát cịn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố lần thứ 2.
Phân tích nhân tố lần thứ hai: (Đã loại bỏ biến BDAM4)
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1982.376
Df 276
Sig. 0.000
Bảng 2.9: Bảng Tổng phương sai trích
Component Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 9.099 37.914 37.914 9.099 37.914 37.914 2 1.804 7.518 45.432 1.804 7.518 45.432 3 1.406 5.858 51.290 1.406 5.858 51.290 4 1.127 4.696 55.986 1.127 4.696 55.986 5 1.042 4.343 60.329 1.042 4.343 60.329 6 0.992 4.135 64.464 7 0.845 3.522 67.985 8 0.800 3.335 71.320 9 0.754 3.142 74.462 10 0.703 2.929 77.392 11 0.661 2.755 80.146 12 0.609 2.537 82.683 13 0.551 2.297 84.980 14 0.480 1.998 86.978 15 0.451 1.878 88.857 16 0.442 1.841 90.698 17 0.381 1.586 92.283 18 0.348 1.450 93.734 19 0.319 1.330 95.064 20 0.285 1.188 96.252 21 0.267 1.112 97.364 22 0.229 0.953 98.317 23 0.211 0.878 99.195 24 0.193 0.805 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 5 components extracted.
Bảng 2.10: Bảng Ma trận xoay nhân tốComponent Component 1 2 3 4 5 TIN2 0.737 HQPV3 0.713 TIN3 0.667 HQPV4 0.622 TIN1 0.582 HQPV2 0.571 TIN4 0.521 CAM2 0.730 HADN4 0.724 CAM1 0.623 CAM3 0.582 HADN5 0.558 HQPV1 0.555 BDAM1 0.760 HADN6 0.615 HADN2 0.536 BDAM2 0.486 HH1 0.752 HH2 0.742 HH3 0.659 TIN5 0.482 HADN3 0.696 BDAM3 0.602 HADN1 0.537
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 8 iterations.
Tập hợp 24 biến còn lại được đưa vào phân tích nhân tố lần hai. Kết quả cho thấy như sau:
Hệ số KMO: mặc dù có giảm đi chút ít nhưng vẫn cao 0.891 với Sig.=0.000 Eigenvalue: 1.042 (đạt yêu cầu >1)
Tổng phương sai: cao hơn lần thứ nhất, đạt 60.329% (đạt yêu cầu >50%) Có 5 nhân tố được rút trích với các biến quan sát đêu có Hệ số tải nhân tố > 0.45.
Như vậy, các chỉ số nêu trên cho thấy việc phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Các biến sau khi phân tích được gợp lại như sau:
Bảng 2.11: Các nhân tố được rút trích sau khi phân tích nhân tố EFA
Nhân
tố Ký hiệu Các biến (Item)
F1
TIN1 Ngân hàng chú trọng vào việc khơng để tạo ra lỗi hay sai sót nào trong quá trình giao dịch
TIN2 Nhân viên giải quyết thỏa đáng các khiếu nại của khách hàng TIN3 Ngân hàng thực hiện dịch vụ chính xác ngay từ lần đầu TIN4 Ngân hàng cung cấp dịch vụ đúng thời gian như đã hứa
HQPV2 Nhân viên trả lời chính xác, rõ ràng mọi câu hỏi của khách hàng
HQPV3 Nhân viên xử lý giao dịch nhanh chóng, thành thạo, khơng để khách hàng chờ lâu HQPV4 Nhân viên ln sẵn sàng phục vụ, chào đón khách hàng rất nhiệt tình
F2
CAM1 Ngân hàng có các chương trình thể hiện sự quan tâm với khách hàng CAM2 Giờ làm việc rất thuận tiện cho khách hàng giao dịch
CAM3 Nhân viên hiểu rõ nhu cầu của khách hàng HADN4 Ngân hàng có chiến lược phát triển bền vững HADN5 Ngân hàng luôn quan tâm đến hoạt động xã hội.
HQPV1 Nhân viên giao tiếp lịch thiệp, chu đáo, luôn tôn trọng khách hàng
F3
BDAM1 Hoạt động của máy ATM, máy cà thẻ… ổn định và an toàn BDAM2 Anh/chị cảm thấy tin tưởng vào nhân viên ngân hàng
HADN2 Ngân hàng ln đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu HADN6 Ngân hàng ln giữ chữ tín với khách hàng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.718
HH2 Cơ sở vật chất của ngân hàng khang trang và tiện nghi (trụ sở, quầy giao dịch, ghế chờ, nơi để xe…)
HH3 Nhân viên ngân hàng mặc trang phục lịch sự
TIN5 Hệ thống báo cáo lưu trữ của ngân hàng luôn bảo mật thông tin vê tài khoản và giao dịch cuả khách hàng.
F5
HADN1 Ngân hàng có các hoạt đợng marketing rất hiệu quả và ấn tượng HADN3 Ngân hàng luôn đi đầu trong các cải tiến nhằm tạo ra sự khác biệt BDAM3 Nhân viên có kiến thức chun mơn đáp ứng nhu cầu của khách hàng
Nhân tố (F1) có 7 biến quan sát bao gồm TIN1,TIN2,TIN3, TIN4, HQPV2, HQPV3, HQPV4. Các biến này đa phần đêu phản ánh mức độ tin cậy, hiệu quả, thái độ phục vụ nên sẽ được gọi tên chung là “Hiệu quả phục vụ” (ký hiệu là HQPV).
Nhân tố (F2) gồm 6 biến quan sát CAM1,CAM2,CAM3,HADN4, HADN5, HQPV1, được gọi tên chung là “Sự cảm thông” (ký hiệu CAM). Dù bao gồm biến HADN4 và HADN5 của nhân tố HADN ban đầu và biến HQPV1 nhưng cả ba biến này đêu nói lên sự quan tâm, thấu cảm của ngân hàng đối với sự phát triển bên vững trong quá trình phục vụ khách hàng và đóng góp cho xã hợi, cợng đồng.
Nhân tố (F3) gồm 4 biến quan sát BDAM1, BDAM2, HADN2, HADN6. Các biến này đêu nói lên sự an tồn, tính ổn định của chất lượng dịch vụ, xem trọng chữ tín của ngân hàng và đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu như một lời cam kết của ngân hàng đối với khách hàng nên được gọi chung là “Sự bảo đảm” (ký hiệu là BDAM).
Nhân tố (F4) gồm 4 biến quan sát HH1, HH2, HH3, TIN5, phản ánh tính hữu hình, các phương tiện, vật chất của ngân hàng nên được gọi chung là “Sự hữu hình” (ký hiệu HH)
Nhân tố (F5) gồm 3 biến quan sát HADN1, HADN3, BDAM3, được gọi chung là “Hình ảnh doanh nghiệp” (HADN).
Đối với thang đo Sự hài lịng:
Hiệu quả phục vụ
Hình ảnh Doanh nghiệp Sự cảm thơng
SỰ HÀI LỊNG
Sự bảo đảm Sự hữu hình
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 203.529
Df 3
Sig. 0.000
Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings
Component % of
Variance
% of Variance
Total Cumulative % Total Cumulative %
1 2.254 75.148 75.148 2.254 75.148 75.148
2 0.427 14.239 89.387
3 0.318 10.613 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Truy xuất từ SPSS 20.0 Đối với “Sự hài lòng”, hệ số KMO đạt được là 0.718, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố đạt khá cao (75.148%), hệ số tải nhân tố thỏa mãn yêu cầu > 0.45 nên khẳng định các biến này phù hợp để đưa vào phân tích cho thang đo Sự hài lịng của khách hàng.
Như vậy, mơ hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố sẽ như sau:
HL HQPV 0.664** 1 0.674** 0.564** 0.483** 0.524** CAM 0.742** 0.674** 1 0.682** 0.544** 0.618** BDAM 0.726** 0.564** 0.682** 1 0.511** 0.638** HH 0.628** 0.483** 0.544** 0.511** 1 0.487** HADN 0.676** 0.524** 0.618** 0.638** 0.487** 1 HL 1 0.664** 0.742** 0.726** 0.628** 0.676** HQPV CAM BDAM HH HADN
2.3.3.4 Kiểm định sự tương quan (Phụ lục 4)
Hệ số tương quan Pearson được dùng để xem xét quan hệ tuyến tính giữa các biến. Điêu này nhằm kiểm định giữa các biến có mối tương quan tuyến tính với nhau và các biến đợc lập có tương quan với biến phụ tḥc.
Bảng 2.13: Ma trận hệ số tương quan
Nguồn: Truy xuất từ SPSS (Ký hiệu: ** chỉ ra mối tương quan có ý nghĩa vê mặt thống kê tại mức ý nghĩa 1%)
Với giá trị Sig. bằng 0.000 (< 0.01), hệ số Pearson giữa nhân tố Sự Hài lòng với 5 nhân tố còn lại đêu khá cao (từ 0.628 đến 0.742) nên các hệ số này cho thấy có mối tương quan rất chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập ở mức ý nghĩa 1%. Vậy, ta có thể đưa các biến đợc lập vào mơ hình để đánh giá chất lượng dịch vụ, giải thích sự hài lịng của các khách hàng.
Tuy nhiên, nhìn vào ma trận, ta thấy cũng có sự tương quan giữa các biến đợc lập với nhau nên có thể sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến . Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra sẽ khiến mơ hình khó tách rời ảnh hưởng của từng biến mợt đến biến phụ thuộc và làm giảm ý nghĩa thống kê của nghiên cứu . Ta đo lường hiện tượng này của các biến thông qua đánh giá độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF). (Xem Phụ lục 5)
Bảng 2.14: Kiểm định đa cộng tuyến
Biến Tolerance VIF
Hiệu quả phục vụ (F1) 0.508 1.968
Sự Cảm thông (F2) 0.377 2.654
Sự Bảo đảm (F3) 0.442 2.264
Sự Hữu hình (F4) 0.639 1.565
Hình ảnh Doanh nghiệp (F5) 0.511 1.956
Nguồn: Truy xuất từ SPSS 20.0
Hệ số VIF của cả 5 nhân tố này đêu rất thấp (< 10) và độ chấp nhận của biến đêu nằm trong khoảng từ 0.377 đến 0.639 nên mơ hình nghiên cứu vẫn đảm bảo khơng có hiện tượng đa cợng tuyến xảy ra.
2.3.3.5 Phân tích hồi quy bội: (Phụ lục 6)
Việc phân tích hồi quy tuyến tính bợi này sẽ giúp kiểm tra có hay khơng mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 2.15: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Hệ số F từ
bảng Anova Sig. Hệ số Durbin-Watson
0.719 0.711 86.434 0.000 1.837
Nguồn: Truy xuất từ SPSS 20.0
Hệ số R2 hiệu chỉnh trong nghiên cứu này là 0.711. Hệ số R2 hiệu chỉnh được dùng để phản ánh sát hơn mức đợ phù hợp của mơ hình và trong trường hợp này, R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 cho thấy việc dùng nó để đánh giá đợ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức đợ phù hợp của mơ hình. Hệ số này đạt mức 0.711 cho thấy sự tương thích rất lớn của mơ hình với biến quan sát, nói khác, 71.1% sự biến thiên của mức đợ hài lịng được giải thích bởi năm nhân tố thể hiện chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân của VCB-HCM là hiệu quả phục vụ
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(HQPV), sự bảo đảm (BDAM), sự cảm thơng (CAM), sự hữu hình (HH) và hình ảnh doanh nghiệp (HADN).
Hơn nữa, giá trị thống kê F trong bảng Anova và giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000) càng cho thấy đợ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Biến phụ tḥc có liên hệ tuyến tính với tồn bợ tập hợp của các biến đợc lập.
Hệ số Durbin Watson được dùng để kiểm định hiện tượng tự tương quan cũng cho thấy mơ hình hồi quy bội vẫn thỏa điêu kiện kiểm định độ phù hợp. Nếu hệ số này nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5 thì khơng có hiện tượng tự tương quan