Phântích khám phá thang đo các thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng.

Một phần của tài liệu Nâng cao sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tín dụng tại ngân hàng TMCP á châu (ACB) (Trang 50)

6. Ý nghĩa của đề tài:

2.3 Đánh giá chất lƣợng dịch vụ tín dụng thơng qua sự hài lịng của khách hàng

2.3.3.1 Phântích khám phá thang đo các thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng.

lòng

Thang đo các thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng gồm 26 biến quan sát sau khi đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha tiếp tục đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.

Phân tích lần thứ nhất:

Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng 2c-1, phụ lục 2) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.881> 0.5 đều đáp ứng đƣợc yêu cầu.

Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích đã trích đƣợc 6 nhân tố từ 26 biến quan sát và với phƣơng sai trích là 63.862% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu

(bảng 2c-2, phụ lục 2).

Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay (bảng 2c-3, phụ lục 2), biến TC6 bị loại do có hệ số tải chƣa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích lần thứ hai đƣợc thực hiện với việc loại biến này ra.

Phân tích lần thứ hai:

Bảng 2.7: Ma trận xoay nhân tố lần thứ hai

TC5 .774 TC3 .740 TC4 .726 TC2 .719 TC1 .691 PT1 .827 PT3 .808 PT4 .800 PT2 .739 NL5 .776 NL1 .727 NL2 .677 NL3 .676 NL4 .674 DC5 .716 DC3 .674 DC1 .674 Nhân tố Biến Độ tin cậy Phƣơng tiện hữu hình Năng lực phục vụ Đồng cảm Đáp ứng Chi phí hợp lý

DC2 .628 DC4 .610 DU4 .745 DU1 .707 DU3 .689 DU2 .642 CP1 .811 CP2 .761 Eigenvalues 8.536 2.098 1.677 1.455 1.35 1.086 Phương sai trích (%) 34.143 8.394 6.708 5.819 5.401 4.342

Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS

Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng 2c-4, phụ lục 2) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.877> 0.5 đều đáp ứng đƣợc yêu cầu.

Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích đã rút trích đƣợc 6 nhân tố với phƣơng sai trích là 64.807% (> 50%) đạt yêu cầu (bảng 2c-5, phụ lục 2).

Kết quả tại bảng 2.7 (xem chi tiết bảng 2c-6, phụ lục 2) cho thấy hệ số tải của các biến này đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu.

Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng 2.7), kết quả thang đo các thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lịng có tổng cộng 6 nhân tố đƣợc rút trích từ 25 biến quan sát gồm:

Nhân tố thứ nhất: gồm 5 biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC4, TC5) đƣợc

nhóm lại bằng lệnh trung bình và đƣợc đặt tên là độ tin cậy ký hiệu là TC.

Nhân tố thứ hai: gồm 4 biến quan sát (PT1, PT2, PT3, PT4) đƣợc nhóm lại

bằng lệnh trung bình và đƣợc đặt tên là phƣơng tiện hữu hìnhký hiệu là PT

bằng lệnh trung bình và đƣợc đặt tên là năng lực phục vụ ký hiệu là NL.

Nhân tố thứ tƣ: gồm 5 biến quan sát (DC1,DC2,DC3,DC4,DC5) đƣợc nhóm

lại bằng lệnh trung bình và đƣợc đặt tên là đồng cảm trong nhóm ký hiệu là DC.

Nhân tố thứ năm: gồm 4 biến quan sát (DU1,DU2,DU3,DU4) đƣợc nhóm lại

bằng lệnh trung bình và đƣợc đặt tên là đáp ứng ký hiệu là DU.

Nhân tố thứ sáu: gồm 2 biến quan sát (CP1, CP2) đƣợc nhóm lại bằng lệnh

trung bình và đƣợc đặt tên là chi phí hợp lý ký hiệu là CP.

2.3.3.2 Phân tích khám phá thang đo sự hài lòng

Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng 2c-7, phụ lục 2). với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.672 đáp ứng đƣợc yêu cầu.

Bảng 2.8: Kết quả phân tích nhân tố sự hài lịng.

HL1 .834

HL2 .791

HL3 .780

Eigenvalues 1.930

Phƣơng sai trích (%) 64.347

Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS

Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.930 (bảng 2c-8, phụ lục 2), đã rút trích đƣợc một thành phần từ ba biến quan sát và với phƣơng sai trích là 64.347 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Ba biến HL1, HL2, HL3 đều có hệ số tải lớn hơn 0.5 đều phù hợp.

Biến quan sát Nhân tố

Bảng 2.9: Diễn giải các biến quan sát sau khi xoay nhân tố.

STT Mã hóa Diễn giải

Thành phần độ tin cậy (TC) TC1

TC2

Ngân hàng thực hiện đúng nhƣ những gì đã giới thiệu, cam kết Khi bạn thắc mắc hay khiếu nại, ngân hàng luôn giải quyết thỏa đáng

1 TC3 Ngân hàng đáp ứng dịch vụ tín dụng đúng vào thời điểm mà họ

hứa

TC4 Thời gian xử lý thủ tục, thẩm định hồ sơ vay vốn của ngân hàng

rất nhanh chóng

TC5 Ngân hàng thực hiện dịch vụ chính xác, khơng có sai sót

Thành phần phƣơng tiện hữu hình (PT) PT1

PT2

Cơ sở vật chất của ngân hàng rất hiện đại Bảng biểu, hồ sơ thiết kế đẹp, dễ hiểu

2 PT3 Thủ tục tín dụng của ngân hàng rất đơn giản, hợp lý

PT4 Các quy định, quy trình làm việc của của bộ phận tín dụng

rất khoa học, công khai, rõ rang

Thành phần năng lực phục vụ (NL) NL1

NL2

Nhân viên tín dụng bao giờ cũng lịch sự, nhã nhặn với khách hàng

Nhân viên tín dụng trả lời chính xác và rõ ràng các thắc mắc của khách hàng

3

NL3 Nhân viên tín dụng có đạo đức nghề nghiệp, khơng vịi vĩnh

khách hàng

NL4 Nhân viên tín dụng có tinh thần trách nhiệm cao trong công việc

NL5 Khả năng thẩm định khoản vay của nhân viên tín dụng rất tốt

Thành phần đồng cảm (DC)

khách hàng

HL2

cho từng loại khách hàng

DC2 Ngân hàng luôn thể hiện sự quan tâm đến cá nhân khách hàng

DC3 Ngân hàng có nhiều sản phẩm dịch vụ tín dụng đáp ứng nhu cầu

của khách hàng

DC4 Thời hạn vay rất linh động và hợp lý

DC5 Ngân hàng luôn thể hiện là ngƣời bạn đồng hành của khách hàng

Thành phần đáp ứng (DU) DU1

DU2

Chứng từ giao dịch rõ ràng, dễ hiểu

Nhân viên ngân hàng trả lời chính xác, rõ ràng các thắc mắc của

5

DU3 Nhân viên tín dụng ln giúp khách hàng hồn thiện hồ sơ thủ

tục vay vốn

DU4 Nhân viên tín dụng sẵn sàng đến tận nơi của khách hàng để

tƣ vấn, hỗ trợ

Thành phần chi phí hợp lý (CP)

6 CP1 Lãi suất cho vay hợp lý

CP2 Phí dịch vụ của ngân hàng hợp lý

Thành phần sự hài lịng (HL)

Nhìn chung anh/chị hài lịng với chất lƣợng dịch vụ tín dụng của

HL1

ngân hàng

Anh/chị sẽ giới thiệu cho ngƣời thân, bạn bè sử dụng dịch vụ tín

H

L

dụng của ngân hàng

HL3 Anh/chị sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ tín dụng của ngân hàng khi

2.3.4 Mơ hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố

Sau khi phân tích và kiểm định bằng hệ tin cậy Cronbach’s alpha và khám phá (EFA), sáu thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lịng mặc dù có sự thay đổi là loại 1 biến quan sát (TC6) còn lại 25 biến quan sát (bảng 2.7) nhƣng khơng làm thay đổi tính chất của từng thành phần.

Thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát (bảng 2.8) vẫn giữ nguyên. Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu (trình bày ở chƣơng 1) vẫn giữ nguyên.

2.3.5 Phân tích hồi qui tuyến tính bội

Sáu thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng cùng với thành phần sự hài lòng sẽ đƣợc đƣa vào phân tích tƣơng quan và hồi qui tuyến tính bội.

2.3.5.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.

Nếu kết luận đƣợc là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với nhau qua hệ số tƣơng quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ và xem nhƣ đã xác định đúng hƣớng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

HL = β0 + β1*TC+ β2*PT+ β3*NL+ β4*DC+ β5*DU+ β6*CP Trong đó:

• HL: Biến phụ thuộc: sự hài lịng

• Các biến độc lập: TC, PT, NL, DC, DU, CP

• βk: Hệ số hồi qui riêng phần. (k = 0…6)

2.3.5.2 Phân tích tƣơng quan

Phân tích tƣơng quan bằng hệ số tƣơng quan Pearson (bảng 2.10) cho thấy có sự tƣơng quan giữa các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng và những mối liên hệ này là cùng chiều vì mang dấu dƣơng. Các giá trị sig. đều nhỏ (< 0.05), do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê.

với nhau nên mối quan hệ giữa các này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi qui tuyến tính bội dƣới đây nhằm tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Bảng 2.10: Ma trận tƣơng quan giữa các thành phần nghiên cứu

HL TC PT NL DC DU CP Tƣơng quan 1 .562** .509** .593** .573** .557** .594** HL Pearson Sig. (2-chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .000 Tƣơng quan TC Pearson 253 253 253 253 253 253 253 Sig. (2-chiều) .562** 1 .468** .550** .372** .458** .401** Tƣơng quan PT Pearson .000 .000 .000 .000 .000 .000 Sig. (2-chiều) 253 253 253 253 253 253 253 Tƣơng quan Pearson .509 ** .468** 1 .527** .339** .378** .339** Sig. (2-chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .000 Tƣơng quan DC Pearson 253 253 253 253 253 253 253 Sig. (2-chiều) .593** .550** .527** 1 .425** .476** .344** Tƣơng quan DU Pearson .000 .000 .000 .000 .000 .000 Sig. (2-chiều) 253 253 253 253 253 253 253 Tƣơng quan .573** .372** .339** .425** 1 .479** .347**

CP Pearson

Sig. (2-chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .000

2.3.5.3 Hồi qui tuyến tính bội.

Để kiểm định sự phù hợp giữa 6 thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòngvà sự hài lòng, hàm hồi qui tuyến tính bội với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Enter) đƣợc sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đƣa vào một lần và đƣa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của nó đến sự hài lịngcàng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hƣởng thuận chiều và ngƣợc lại. Sáu thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng là biến độc lập (Independents) và sự hài lòng là biến phụ thuộc (Dependent) sẽ đƣợc đƣa vào chạy hồi qui cùng một lúc.

Với kết quả phân tích hồi qui tại bảng 2.11, các giá trị Sig. tƣơng ứng với các biến TC, PT, NL, DC, DU, CP đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.

Bảng 2.11: Kết quả phân tích hồi qui bội

1 Hằng số .148 .178 .829 .408 TC .094 .036 .129 2.585 .010 .592 1.689 PT .076 .033 .111 2.339 .020 .656 1.524 NL .151 .041 .190 3.670 .000 .552 1.812 DC .240 .048 .229 4.973 .000 .693 1.442 DU .138 .045 .148 3.077 .002 .636 1.573 CP .265 .038 .307 7.008 .000 .766 1.306

Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS

Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa Hệ số hồi qui

chƣa chuẩn hóa

Thống kê đa cộng tuyến

Model t Sig.

Toleranc e

2.3.5.4 Kiểm tra các giả định hồi qui

Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát đƣợc mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát đƣợc trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dƣới đây:

Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả hình số 2.7 cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc đáp ứng.

Hình 2.7: Biểu đồ phân tán của phần dƣ

Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman (bảng 2d-5, phụ lục 2) giữa trị tuyệt đối của phần dƣ (ký hiệu là ABSRES1) với 6 biến độc lập là TC, PT, NL, DC, DU, CP cho thấy giá trị sig. của các thành phần TC, PT, NL, DC, DU, CP đều lớn hơn 0.05. Nghĩa là phƣơng sai

của sai số không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.

Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Vùng chấp nhận là (d) nằm trong khoảng [dU; 4- dU]. Kết quả hồi qui nhận đƣợc từ bảng 4.8cho thấy đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.961. Tra bảng Durbin- Watson với mẫu là n = 253 quan sát và biến độc lập k = 6, thì dU: 1.831, dL: 1.707. Do đó, vùng chấp nhận của giá trị d là [1.831; 2.169] nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.

Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dƣ (hình 2.8) cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.988 gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.

2.3.5.5 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến.

Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Hệ số R² điều chỉnh là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 2.12) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.629, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 62.9%. Nghĩa là 6 biến độc lập thuộc chất lƣợng dịch vụ tín dụng gồm: TC, PT, NL, DC, DU, CP giải thích đƣợc 62.9% sự hài lịng của khách hàng. Còn lại 37.1% sự hài lòng của khách hàng xuất phát từ các yếu tố khác. Có thể nói các biến đƣợc đƣa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.

Bảng 2.12: Model Summaryb

Std. Error of the Estimate

Model R R² điều chỉnh Durbin-Watson

1 .799a .638 .629 .36690 1.961

Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS

Kết quả nhận đƣợc từ bảng ANOVAb (bảng 2.13) cho thấy trị thống kê F là 69.466với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05). Nhƣ vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

Bảng 2.13: ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS

Hiện tƣợng đa cộng tuyến

Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF)đƣợc sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập khơng có tƣơng quan

1 Regression 58.266 6 9.711 72.138 .000a

Residual 33.116 246 .135

tuyến tính với nhau. Kết quả nhận đƣợc từ bảng (bảng 2.11) với hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) có giá trị thấp nhất là 1.306 và cao nhất là1.812 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hƣởng đến việc giải thích mơ hình hồi qui tuyến tính bội.

2.3.5.6 Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội

Với tập dữ liệu thu đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 2.11 thì phƣơng trình hồi qui bội thể hiện những thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng nhƣ sau:

HL = 0.148 + 0.094*TC + 0.076*PT + 0.151*NL + 0.240*DC + 0.138*DU + 0.265*CP

Trong đó:

• HL: Biến phụ thuộc: sự hài lịng

• Các biến độc lập: TC, PT, NL, DC, DU, CP

Kết quả phân tích hồi qui cho thấy các biến ảnh hƣởng đến sự hài lịng có hệ số β đều dƣơng nên tất cả các thành phần trong mơ hình hồi qui đều ảnh hƣởng cùng chiều đến sự hài lịng.

2.3.6 Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính trong đánh giá mức độ hài lịng của khách hàng:

Phép kiểm định Independent-sample T-test, đƣợc sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt.

Phân tích phƣơng sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent- samples T-test vì phƣơng pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên.

2.3.6.1 Phân tích sự khác biệt về giới tính trong đánh giá mức độ hài lịng của khách

Một phần của tài liệu Nâng cao sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tín dụng tại ngân hàng TMCP á châu (ACB) (Trang 50)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(108 trang)
w