6. Kết cấu luận văn
2.3 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân tạ
2.3.5 Đánh giá thang đo
2.3.5.1Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số của Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Những biến có hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation) >=0.3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally&Bernstein 1994).
Hệ số Cronbach Alpha từ 0.7 đến gần 0.8 trở lên là sử dụng được. Có nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được (Nunnally, 1978; Peterson,1994; Slater,1995). Hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.95 thì khơng tốt vì gây ra hiện tượng trùng lặp trong đo lường có nghĩa là có nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác biệt gì nhau.
Từ đó tác giả tiến hành kiểm định hệ số Cronbach Alpha, tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên, và hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
Với kết quả kiểm định thang đo (phụ lục 3) cho thấy tất cả các biến đều có Cronbach Alpha lớn hơn 0.6, và tương quan biến tổng từ 0.3 trở lên, thỏa mãn tiêu chuẩn đánh giá vì thế tất cả các thang đo đều có độ tin cậy cho phép và các biến đều đạt yêu cầu. Cụ thể:
- Về thành phần cơ sở vật chất: gồm có 3 biến quan sát CSVC_1, CSVC_2, CSVC_3 với hệ số Cronbach Alpha 0.742 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phẩn cơ sở vật chất đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố.
- Về thành phần tính chuyên nghiệp của nhân viên: NHANVIEN_1, NHANVIEN_2, NHANVIEN_3, NHANVIEN_4, NHANVIEN_5, NHANVIEN_6 gồm có 6 biến quan sát với hệ số Cronbach Alpha 0.906 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phần tính chuyên
nghiệp của nhân viên đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố. - Về thành phần chất lượng sản phẩm: gồm có 6 biến quan sát CLSP_1, CLSP_2,
CLSP_3, CLSP_4, CLSP_5, CLSP_6 với hệ số Cronbach Alpha 0.862 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phần chất lượng sản phẩm đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố.
- Về thành phần giá cả: gồm có 4 biến quan sát GIACA_1, GIACA_2, GIACA_3, GIACA_4 với hệ số Cronbach Alpha 0.718 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phần giá cả đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố.
- Về thành phần cảm xúc: gồm có 4 biến quan sát CAMXUC_1, CAMXUC_2, CAMXUC_3, CAMXUC_4 với hệ số Cronbach Alpha 0.795 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phẩn cảm xúc đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố.
- Về thành phần danh tiếng và uy tín: gồm có 3 biến quan sát DTUT_1, DTUT_2, DTUT_3 với hệ số Cronbach Alpha 0.708 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phần danh tiếng và uy tín đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố.
- Về thành phần hành vi: gồm có 5 biến quan sát QDGT_1, QDGT_2, QDGT_3, QDGT_4, QDGT_5 với hệ số Cronbach Alpha 0.868 > 0.60 và tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 do đó thang đo thành phần quyết định gửi tiền đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa và phân tích nhân tố.
Các thang đo đều có độ tin cậy cho phép, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích EFA và hồi quy.
2.3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Điều kiện để sử dụng EFA
- Mức độ quan hệ giữa các biến đo lường: Trước khi sử dụng EFA chúng ta cần phải xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường này. Nếu hệ số tương quan nhỏ (<0.3) thì sử dụng EFA khơng phù hợp.
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) >=0.5
- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chinh nó) bằng 1. Nếu phép kiểm định Bartlett có p<5%, chúng ta từ chối giả thuyết H0, nghĩa là các biến có quan hệ nhau.
- Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số
dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của
hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis 1994). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.50, nếu nhỏ hơn 0.50 thì loại biến đó.
Khi phân tích EFA với thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn sản phẩm tiền gửi của khách hàng, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component Analsyis (PCA) với phép quay vng góc Varimax. Khi sử dụng phương pháp PCA trong phân tích EFA, phần chung ban đầu ln bằng 1 và phần trích cuối cùng nhỏ hơn 1.
Trong kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 26 biến quan sát của 6 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi được chia thành 6 nhóm nhân tố: cơ sở vật chất, tính chun
nghiệp của nhân viên, chất lượng sản phẩm, giá cả, cảm xúc và danh tiếng và uy tín thương hiệu. Hệ số KMO = 0.896 > 0.50, kiểm định Bartlett đạt giá trị 3.489 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 64.273% thể hiện 6 yếu tố này giải thích 64.273% biến thiên của dữ liệu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 vì thế phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu (phụ lục 4)
Thang đo quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân
Thang đo quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân gồm 5 biến quan sát: QDGT_1, QDGT_2, QDGT_3, QDGT_4, QDGT_5. Sau khi độ tin cậy Cronbach Alpha phù hợp, tác giả tiến hành phân tích EFA (phụ lục 4)
Khơng có biến nào bị loại. EFA phù hợp với hệ số KMO = 0.821, phương sai trích gần bằng 65.5%, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.5, mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là 0.000. Điều này có nghĩa là 5 biến quan sát quyết định gửi tiền của khách hàng có độ kết dính cao và cùng thể hiện quyết định gửi tiền của khách hàng.
Trong phần này, tác giả đã phân tích Cronbach Alpha với độ tin cậy phù hợp và phân tích nhân tố khám phá đạt u cầu do đó mơ hình nghiên cứu vẫn như ban đầu với 6 yếu tố: (1) cơ sở vật chất, (2) tính chuyên nghiệp của nhân viên, (3) chất lượng sản phẩm, (4) giá cả, (5) cảm xúc, (6) danh tiếng và uy tín thương hiệu. Các yếu tố này sẽ tác động đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
Các giả thuyết
H1 (+) : Cơ sở vật chất ảnh hưởng cùng chiều với quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
H2 (+): Tính chuyên nghiệp của nhân viên ảnh hưởng cùng chiều với quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
H3 (+): Chất lượng sản phẩm dịch vụ ảnh hưởng cùng chiều với quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
H4 (+): Giá cả ngân hàng ảnh hưởng cùng chiều với quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
H5 (+): Cảm xúc ảnh hưởng cùng chiều với quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
H6 (+): Danh tiếng và uy tín thương hiệu ảnh hưởng cùng chiều với quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
2.3.5.3 Kiểm định mơ hình
Phân tích tương quan
Sau khi phân tích EFA để xem xét mức độ phù hợp của các biến tác động đến hành vi lựa chọn của khách hàng cá nhân, có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình.
Phân tích hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Trong phân tích Pearson, khơng có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Hệ số tương quan này tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau. Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì mơ hình hồi quy khơng giải thích được mối quan hệ giữa các biến và khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì sai số tiêu chuẩn ước lượng được sẽ rất cao vì vậy làm cho tỷ số t nhỏ đi, kết quả là sẽ làm tăng khả năng chấp nhận H0, thêm vào đó R square cao nhưng tỷ số t khơng có ý nghĩa.
Trong q trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đốn bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Nhìn vào ma trận tương quan (phụ lục 5) ta thấy các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tương quan của biến phụ thuộc quyết định gửi tiền với
biến độc lập ở mức tương đối, trong đó có biến phụ thuộc có tương quan cao nhất với biến độc lập (0.640).
Mối tương quan giữa các biến độc lập cũng ở mức tương đối trong đó biến cơ sở vật chất có mối tương quan đáng kể với nhân viên (0.445), kế đến biến nhân viên có mối tương quan cao nhất với biến cảm xúc (0.535), tiếp đến là biến chất lượng sản phẩm có mối tương quan đáng kể nhất với biến phụ thuộc quyết định gửi tiền (0.499) và biến danh tiếng và uy tín cũng có mối tương quan đáng kể với biến phụ thuộc quyết định gửi tiền (0.538). Các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân.
Ngoài ra, ta thấy được mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập với nhau, hay là mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau đều lớn hơn 0.3 nên mối quan hệ này cần được phân tích kỹ trong phân tích hồi quy bội để tránh xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lượng.
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố EFA thì mơ hình hồi quy được viết như sau: QDGT=β0+β1CSVC+β2NHANVIEN+β3CLSP+β4GIACA+β5CAMXUC+ β6DTUT Trong đó:
QDGT: quyết định gửi tiền của KHCN. CSVC: Cơ sở vật chất
NHANVIEN: Tính chuyên nghiệp của nhân viên CLSP: Chất lượng sản phẩm
GIACA: giá cả CAMXUC: cảm xúc
DTUT: danh tiếng và uy tín của thương hiệu
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: Cơ sở vật chất (CSVC), tính chuyên nghiệp của nhân viên (NHANVIEN), chất lượng sản phẩm (CLSP), giá cả (GIACA), giá trị cảm xúc (CAMXUC), danh tiếng và uy tín thương hiệu (DTUT) và 1 biến phụ thuộc là quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân (QDGT). Kết quả phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter với các kết quả phân tích như sau:
Bảng 2.11 Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ
hình R R2
R2 hiệu
chỉnh Sai số chuẩn dựđoán
1 .764 .583 .574 .46259
(Nguồn: Phụ lục 5.2)
Bảng 2.12 Phân tích phương sai (hồi quy)
ANOVA Mơ hình Tổng cácbình phương Df Bình phương trung bình F Sig 1 Phần hồi quy 84.389 6 14.065 65.726 .000b Phần dư 60.345 282 .214 Tổng cộng 144.734 288 (Nguồn: Phụ lục 5.2)
Bảng 2.13 Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa
T Sig Thống kê đacộng
tuyến
B Sai sốchuẩn Beta Dung sai VIF
Hằng số -.449 .231 -1.949 .052 CSVC -.020 .045 -.019 -.437 .663 .743 1.34 6 NHANVIE N .166 .042 .197 3.947 .000 .594 1.68 3 CLSP .109 .046 .113 2.368 .019 .652 1.534 GIACA .143 .049 .132 2.943 .004 .739 1.35 3 CAMXUC .359 .054 .342 6.683 .000 .564 1.773 DTUT .313 .053 .260 5.866 .000 .751 1.33 2 (Nguồn: Phụ lục 5.2)
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra là tương đối phù hợp. Hệ số R2 hiệu
chỉnh = 0.574 có nghĩa là 57.5% phương sai quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân được giải thích bởi 6 biến độc lập: cở sở vật chất, tính chuyên nghiệp của nhân viên, chất lượng sản phẩm, giá cả, giá trị cảm xúc, danh tiếng và uy tín thương hiệu. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý nghĩa của kiểm định này là để kiểm định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Trong bảng phân tích Anova, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig.= 0.000), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số phóng đại phương sai VIF(Variance Inflation factor) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có
hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi qui.
Trong bảng kết quả hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter, nếu sig. < 0.05 và |t| > 2 thì nhân tố đó được chấp nhận và có ý nghĩa thống kê. Nhưng hệ số tương quan Pearson r = 0.343, như vậy, cơ sở vật chất và quyết định gửi tiền của khách hàng có quan hệ cùng chiều. Tuy nhiên nhân tố cơ sở vật chất có sig.> 0.05 (0.663) nên về mặt thống kê khơng có ý nghĩa. Trong trường hợp này, mẫu phỏng vấn không quan tâm nhiều ảnh hưởng của cơ sở vật chất đến quyết định gửi tiền của khách hàng nên biến này khơng có nghĩa thống kê.
Kiểm tra phần dư phụ lục 5.2 kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.990 (tức là gần bằng 1) do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.
Tóm lại, mơ hình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
QDGT = 0.197NHANVIEN + 0.113CLSP + 0.132GIACA + 0.342CAMXUC + 0.260DTUT
Kết luận: Quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân chịu ảnh hưởng nhiều nhất của giá trị cảm xúc (β = 0.342) thể hiện sự tin tưởng, sự cảm nhận của khách hàng về sản phẩm tiền gửi của ngân hàng do đó ngân hàng cần quan tâm nhiều nhất đến cảm xúc của khách hàng. Kế đến là yếu tố danh tiếng và uy tín thương hiệu ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng (β = 0.260), khách hàng lựa chọn sản phẩm tiền gửi dựa vào niềm tin của họ dành cho ngân hàng mà họ yêu thích. Tiếp theo yếu tố tính chuyên nghiệp của nhân viên ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng (β = 0.197), khách hàng quan tâm đến thái độ của nhân viên đối với họ, khả năng giải đáp thắc mắc của nhân viên. Tiếp đến là yếu tố giá cả ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng (β = 0.132). Cuối cùng là yếu tố chất lượng sản phẩm ảnh hưởng ít nhất đến quyết định gửi tiền của khách hàng (β = 0.113) vì đa phần các ngân hàng đều có nhiều sản phẩm tiền gửi mới, khó có sự khác biệt
nhiều nên có thể yếu tố này ít được khách hàng quan tâm. Đối với yếu tố cơ sở vật chất khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy này nên không tác động đến quyết định gửi tiền của KHCN.
Đánh giá quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân tại Agribank Phước Kiển
Qua kết quả phân tích, kiểm định dữ liệu, thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân gồm 5 yếu tố tác động: tính chuyên