H1: Thành phần bảo mật của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H2: Thành phần đáp ứng của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H3: Thành phần dễ sử dụng của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và giá trị
cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H4: Thành phần tin cậy của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
H5: Thành phần thiết kế trang web của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến
và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
4.5 Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính 4.5.1 Xem xét ma trận hệ số tương quan
Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc PV và 5 biến độc lập: BM, TC, TK, DU và SD được thiết lập. Căn cứ vào hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 1% để xây dựng mơ hình hồi qui. Kết quả phân tích tương quan với hệ số Pearson.( xem phục lục 4)
Dựa vào bảng 4.6 ma trận hệ số tương quan, ta thấy hệ số tương quan giữa biếnPV và 5 biến độc lập khá cao, thấp nhất là 0.435 và các biến độc lập cũng có tương PV và 5 biến độc lập khá cao, thấp nhất là 0.435 và các biến độc lập cũng có tương quan với nhau nhưng mức độ không cao, cao nhất là 0.367. Điều này chứng tỏ các biến độc lập trên có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc PV.
Bảng 4.6: Ma trận hệ số tương quan BM DU SD TK TC PV BM 1 DU .277** 1 SD .367** .239** 1 TK .244** .198** .249** 1 TC .216** .236** .125** .315** 1 PV .500** .570** .490** .457** .435** 1
4.5.2 Hồi qui tuyến tính
4.5.2.1 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
(Nguồn: Xử lý SPSS)
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, năm nhân tố của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến (bảo mật, đáp ứng, dễ sử dụng, thiết kế, tin cậy) được đưa vào xem xét ản hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng bằng phương pháp Enter. Kết quả tại bảng 4.7 cho thấy hệ số R2 = 0.619 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0.611 chứng tỏ mơ hình giải thích được 61,1% biến thiên của biến giá trị cảm nhận của khách hàng. Hay nói cách khác khoảng 61,1% khác biệt của giá trị cảm nhận (PV) có
thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập (bảo mật (BM), đáp ứng (DU), tin cậy (TC), thiết kế (TK) và dễ sử dụng (SD)) ( xem thêm phụ lục 4).
Bảng 4.7: Đánh giá độ phù hợp với mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson
1 .787 .619 .611 1.726
(Nguồn: Xử lý SPSS)
Theo bảng 4.8 kết quả kiểm định trị thống kê F = 80.304 với giá trị sig = 0.000 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc => mơ hình có thể sử dụng được.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định FTổng bình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 23.259 5 4.652 80.304 .000 Phần dư 14.308 247 .058 Tổng 37.568 252
4.5.2.2 Hồi qui tuyến tính bội
(Nguồn: Xử lý SPSS)
Bảng 4.9: Kết quả các thông số hồi quy
Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quychuẩn hóa
t Sig. Thống kê số liệu cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận
của biến VIF
Hằng số .427 .166 2.574 .011 BM .160 .033 .214 4.866 .000 .800 1.250 DU .268 .031 .362 8.581 .000 .867 1.153 SD .164 .029 .248 5.733 .000 .823 1.215 TK .165 .034 .206 4.796 .000 .839 1.192 TC .139 .028 .208 4.907 .000 .858 1.165 Biến phụ thuộc: PV (Nguồn: Xử lý SPSS)
Bảng 4.9 cho ta phương trình hồi quy với các hệ số chuẩn hóa có dạng như sau:
PV = 0.214*BM + 0.362*DU + 0.248*SD + 0.206*TK + 0.208*TC
Trong đó:
PV: Giá trị cảm nhận; BM: Bảo mật; DU: Đáp ứng SD: Dễ sử dụng; TK: Thiết kế; TC: Tin cậy
Kết quả cho biết các hệ số hồi quy riêng phần: β bảo mật (BM), β đáp ứng (DU), β tin cậy (TC), β thiết kế (TK) và β dễ sử dụng (SD) đều dương (> 0), có mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 và đều có tác động cùng chiều đến giá trị cảm nhận của khách hàng. Để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc, chúng ta căn cứ vào hệ số β. Nếu trị số tuyệt đối của hệ số β càng lớn thì nhân tố đó càng ảnh hưởng quan trọng đến biến giá trị cảm nhận
Dựa vào kết quả trên ta thấy hệ số β các biến trong mơ hình có vai trị quan trọng tương đối đồng đều, không quá cách biệt.
Hệ số β của nhân tố đáp ứng (DU) cao nhất, có vai trị quan trọng nhất trong mơ hình (0.362). Điều này có ý nghĩa khi tăng một đơn vị của DU sẽ làm cho PV tăng 0.362 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
Hệ số β của nhân tố dễ sử dụng (SD) cao thứ hai (0.248), điều này có nghĩa khi tăng một đơn vị của SD sẽ làm cho PV tăng 0.248 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
Hệ số β của nhân tố bảo mật (BM) cao thứ 3 (0.214), điều này có nghĩa khi tăng một đơn vị của BM sẽ làm cho PV tăng 0.214 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác). Hệ số β của nhân tố tin cậy (TC) cao thứ 4 (0.208), điều này có nghĩa khi tăng một đơn vị của TC sẽ làm cho PV tăng 0.208 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác). Cuối cùng là nhân tố thiết kế (TK) với hệ số β 0.206, điều này có nghĩa khi tăng một đơn vị của TK sẽ làm cho PV tăng 0.206 đơn vị (khi giữ nguyên các nhân tố khác).
4.5.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng ra kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 211).
- Giả định 1: Giả định liên hệ tuyến tính.
- Giả định 2: Phương sai của phần dư không đổi. - Giả định 3: Phần dư ε có phân phối chuẩn.
- Giả định 4: Các sai số độc lập với nhau khơng có tương quan giữa các phần dư. - Giả định 5: Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (khơng có hiện
tượng đa cộng tuyến).
4.5.3.1 Giả định liên hệ tuyến tính (linearity)
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể (phụ lục 5). Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau không bị vi phạm.
4.5.3.2 Giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm tra xem giả định phương sai của sai số không đổi ta dùng kiểm định tương quan hạng Spearman. Giả thuyết Ho đặt ra cho kiểm định là “ hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0”. Theo kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (xem thêm phụ lục 5) cho thấy giá trị sig của các hệ số tương quan với độ tin cậy 95% lớn hơn mức ý nghĩa 0.05 nên giả thuyết Ho khơng bị bắt bỏ. Ta có thể kết luận là phương sai của sai số không đổi.
Như vậy, giả định phương sai của sai số khơng đổi khơng bị vi phạm. Mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.5.3.3 Giả định phần dư có phân phối chuẩn (Normality Distribute)
Để kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư, cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot để kiểm tra.
Biểu đồ tần số Histogram (xem phụ lục 5) cho thấy giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean= -7.46E-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std. Dev = 0,99) nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot (xem phụ lục 4) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
4.5.3.4 Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Các sai số độc lập với nhau tức là khơng có tương quan giữa các phần dư. Dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) để kiểm định tương quan của các phần dư.
Giả thuyết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất). Và giả thuyết H1: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư ≠ 0. Kết quả phân tích cho thấy Durbin – Watson (d) = 1.726 (bảng 4.7) gần bằng 2. Vậy các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
Chấp nhận giả thiết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất).
4.5.3.5 Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta dùng hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF), quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Hệ số VIF của các biến đều < 2 (bảng 4.7). Do vậy, có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến.
Một biện pháp dị tìm bước đầu cũng khá hiệu quả là xem xét các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập. Trong ma trận hệ số tương quan tuyến tính. Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều thấp. Do vậy có thể kết luận các biến độc lập đều phù hợp cho phân tích hồi quy.
4.5.4 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong mơ hình
Theo bảng 4.8 ta thấy các hệ số hồi quy mang dấu dương, thể hiện năm nhân tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến giá trị cảm nhận của khách hàng.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Các giả thuyết Mức ý
nghĩa
Hệ số
Beta Kết quả kiểm định
H1: Thành phần bảo mật của chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của
khách hàng có quan hệ cùng chiều. 0.000 0.214 Chấp nhận H2: Thành phần đáp ứng của chất lượng dịch vụ
ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
0.000 0.362 Chấp nhận H3: Thành phần dễ sử dụng của chất lượng dịch
vụ ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
0.000 0.248 Chấp nhận H4: Thành phần tin cậy của chất lượng dịch vụ
ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
0.000 0.206 Chấp nhận H5: Thành phần thiết kế của chất lượng dịch vụ
ngân hàng trực tuyến và giá trị cảm nhận của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
0.000 0.208 Chấp nhận
Tiếp theo là nhóm giả thuyết khả năng tồn tại sự khác biệt trong đánh giá giá trị dành cho khách hàng theo giới tính, độ tuổi, thu nhập.
H6: Có sự khác biệt trong giá trị cảm nhận của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến giữa hai giới tính khác nhau.
Kết quả phân tích (xem phụ lục 6) cho thấy Sig.bằng 0.558> 0.05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai của trung bình giá trị cảm nhận khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến giữa nam và nữ khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê, đồng thời kiểm định t, giá trị Sig. bằng 0.715 > 0.05, ta bác bỏ giả thiết, có nghĩa là khơng có sự khác biệt giữa hai giới tính trong đánh giá giá trị dành cho khách hàng.
H7: Có sự khác biệt trong giá trị cảm nhận của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến giữa các nhóm tuổi khác nhau.
Kết quả phân tích (xem phụ lục 6) cho thấy Sig. bằng 0.000< 0.05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai của trung bình giá trị cảm nhận khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến giữa các nhóm tuổi khác nhau.
Trường hợp phương sai khác nhau, ta dùng kiểm định Dunnett’s T3 và Tamhane’s T2 trong Post Hoc. Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt giữa nhóm tuổi từ 18 đến 30 tuổi với nhóm từ 31 tuổi đến 40 tuổi, nhóm từ 31 tuổi đến 40 tuổi với nhóm trên 40 tuổi về cảm nhận chất lượng dịc vụ ngân hàng trực tuyến. Khơng có sự khác biệt giữa nhóm cịn lại.
H8: Có sự khác biệt trong giá trị cảm nhận của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến giữa các nhóm thu nhập khác nhau.
Kết quả phân tích (xem phụ lục 6) cho thấy Sig. bằng 0.151> 0.05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai của trung bình giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến giữa các nhóm thu nhập khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Kết quả trog bảng ANOVA với giá trị Sig.= < 0.05 cho thấy có ít nhất hai trung bình khác nhau, cho nên chúng ta phải dùng kiểm định hậu ANOVA. Chúng ta dùng kiểm định Bonferroni trong Post Hoc. Kết quả của kiểm định cho thấy có sự khác biệt giữa trung bình của sự cảm nhận do nhóm thu nhập dưới 5 triệu và trên 10 triệu, khơng có sự khác biệt giữa các nhóm cịn lại.
4.6 Giá trị cảm nhận của khách hàng đối với CLDV ngân hàng trực tuyến Bảng 4.11: Thống kê mô tả, n=253.
GTTB
Sai số chuẩn theo ước lượng trung
bình Mode Độ lệchchuẩn Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất (BM) 3.5425 .03235 4.00 .51459 2.00 4.75 (DU) 3.6387 .03273 3.80 .52061 2.20 4.80 (SD) 3.7184 .03667 4.00 .58332 2.50 5.00 (TK) 3.6759 .03024 3.75 .48098 2.00 5.00 (TC) 3.5787 .03628 3.60 .57709 2.00 5.00 (PV) 3.6864 .02427 4.00 .38611 3.00 4.33 (Nguồn: Xử lý SPSS)
Theo bảng 4.11 cho thấy giá trị cảm nhận của khách hàng trung bình là 3.6864 và dao động từ 3 đến 4.33, mức điểm đánh giá nhiều nhất là 4 (mode = 4).
4.6.1 Đánh giá của khách hàng về thành phần bảo mật
Bảng 4.12: Đánh giá của khách hàng về thành phần bảo mậtTên Tên
biến Diễn giải GTTB
Độ lệch chuẩn Tỷ lệ KH đồng ý Thành phần bảo mật (BM) 3.54 53.9%
BM_1 Ngân hàng không lạm dụng thông tin cá
nhân của anh/chị. 3.36 .656 43.9%
BM_2 Anh/chị cảm thấy an toàn khi thực hiện
giao dịch trực tuyến. 3.58 .670 56.9%
BM_3 Anh/chị cảm thấy an toàn khi cung cấp các
thơng tin bí mật lúc giao dịch trực tuyến. 3.71 .642 63.2% BM_4 Anh/chị cảm thấy nguy cơ liên quan đến
giao dịch trực tuyến là thấp. 3.50 .633 51.4% (Nguồn: Xử lý SPSS và tính tốn của tác giả) Thực tế mẫu khảo sát khách hàng đánh giá đối với biến BM thì mức độ đồng ý của khách hàng ở mức trung bình (3.54). Mức độ đồng ý thấp nhất là BM_1 (ngân hàng không lạm dụng thông tin cá nhân của anh/chị.) với GTTB 3.36 và có 43.9% số người đồng ý, giá trị cao nhất là BM_3( anh/chị cảm thấy an tồn khi cung cấp các thơng tin bí mật lúc giao dịch trực tuyến) với GTTB là 3.71 và 63.2% số người đồng ý. Điều này cho biết khách hàng đánh giá thấp về sự lạm dụng thông tin cá nhân của khách hàng tại ngân hàng. Vì vậy, Maritime Bank cần cải thiện yếu tố bảo mật thông tin cá nhân cho khách hàng.
4.6.2 Đánh giá của khách hàng về thành phần đáp ứng
Theo kết quả phân tích bảng 4.13 cho ta thầy có trên 60% khách hàng đồng ý về sự đáp ứng của ngân hàng trực tuyến, giá trị trung bình của giá trị này đạt 3.63, cho biết khách hàng đồng tình cao hơn mức trung bình. Giá trị thấp nhất là DU_3 (ngân hàng
nhanh chóng giải quyết các vấn đề anh/chị gặp phải) đạt 3.57 và giá trị cao nhất là DU_4 (anh/chị có thể nhanh chóng lấy thơng tin mình u cầu.) đạt 3.79. Vì vậy, Maritime Bank cũng cần cải tiến sản phẩm cũng như ban hành các quy định về cung cấp dịch vụ rõ ràng và đơn giản hơn nửa, hợp với từng đối tượng khách hàng.