CHƯƠNG 2 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.2 Phân tích kết quả nghiên cứu
2.2.1 Thông tin về đối tượng nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, đối tượng là khách hàng đã từng giao dịch tại Eximbank chi nhánh Tân Sơn Nhất. Sau khi phát hành bảng câu hỏi, thu về được 109 bảng câu hỏi hợp lệ. Từ những dữ liệu đã thu được, sử dụng chương trình SPSS để xử lí, kết quả thu được như sau:
Bảng 2.10: Phân loại mẫu thống kê
Thông tin Phân loại Số lượng Tỷ lệ %
Giới tính Nam 61 56 Nữ 48 44 Độ tuổi 18 – 24 13 11.9 24 – 30 38 25.7 31 – 40 43 39.4 41 – 50 18 16.5 Trên 50 7 6.4 Nghề nghiệp Học sinh/Sinh viên 9 8.3 Nội trợ 12 11
Nhân viên văn
phòng 52 47.7
Tự kinh doanh 17 15.6
Khác 19 17.4
2.2.1.1 Thông tin về giới tính
Hình 2.1: Giới tính
(Xem thêm bảng kết quả phân tích trong phần phục lục C)
Mẫu nghiên cứu gồm có:
Nam: 61 mẫu (tương đương 56%) 56% 44%
Giới tính
Nam Nữ
2.2.1.2 Thơng tin về độ tuổi
Hình 2.2: Độ tuổi
(Xem thêm bảng phân tích kết quả trong phần phụ lục C)
Mẫu nghiên cứu gồm có:
18 – 24 tuổi: 13 (tương đương 11.9%) 25 – 30 tuổi: 28 (tương đương 25.7%) 31 – 40 tuổi: 43 (tương đương 39.4%) 41 – 50 tuổi: 18 (tương đương 16.5%) Trên 50 tuổi: 7 (tương đương 6.4%)
2.2.1.3 Thơng tin về nghề nghiệp
Hình 2.3: Nghề nghiệp
(Xem thêm bảng phân tích kết quả trong phần phụ lục C)
11.9% 25.7% 39.4% 16.5% 6.4% Độ tuổi 18-24 25-30 31-40 41-50 trên 50 8.3% 11% 47.7% 15.6% 17.4% Nghề nghiệp Học sinh/Sinh viên Nội trợ
Nhân viên văn phòng Tự kinh doanh Khác
Mẫu nghiên cứu gồm có:
Học sinh/Sinh viên: 9 (tương đương 8.3%)
Nội trợ: 12 (tương đương 11%)
Nhân viên văn phòng: 52 (tương đương 47.7%)
Tự kinh doanh: 17 (tương đương 15.6%)
Khác: 19 (tương đương 17.4%)
2.2.2 Thông tin về hành vi
2.2.2.1 Thông tin về thời gian sử dụng dịch vụ
Hình 2.4: Thời gian sử dụng dịch vụ
(Xem thêm bảng phân tích kết quả trong phần phụ lục C)
Mẫu nghiên cứu gồm có:
Dưới 1 năm: 9 (tương đương 8.3%) 1 năm: 19 (tương đương 17.4%) 2 – 3 năm: 37 (tương đương 33.9%) 4 – 5 năm: 20 (tương đương 18.3%) Trên 5 năm: 24 (tương đương 22%)
2.2.2.2 Thông tin về loại dịch vụ thường sử dụng
8.3% 17.4% 33.9% 18.3% 22% Thời gian sử dụng dịch vụ Dưới 1 năm 1 năm 2 - 3 năm 4 - 5 năm Trên 5 năm
Hình 2.5: Loại dịch vụ
(Xem thêm bảng phân tích kết quả trong phần phụ lục C)
Mẫu nghiên cứu gồm có:
Tiền gửi/Tiền tiết kiệm: 85 Dịch vụ thẻ: 96
Dịch vụ kiều hối: 7 Dịch vụ du học: 6 Ngân hàng điện tử: 43 Tín dụng: 16
Thanh tốn quốc tế: 12 Dịch vụ chuyển tiền: 31 Dịch vụ kinh doanh vàng: 7 Giao dịch hối đối: 3
2.2.2.3 Thơng tin về hình thức giao dịch thường được sử dụng
85 96
7 6 43 16
12 31
7 3
Hình 2.6: Hình thức giao dịch
(Xem thêm bảng phân tích kết quả trong phần phụ lục C)
Mẫu nghiên cứu gồm có:
Đến ngân hàng trực tiếp thực hiện giao dịch: 86 Giao dịch qua Fax/Email: 2
Giao dịch qua Internet banking: 41 Giao dịch qua hệ thống máy ATM: 94
2.2.3 Phân tích dữ liệu nghiên cứu
2.2.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính cho phép rút gọn nhiều biến số ít nhiều có một tương quan lẫn nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng được gọi là những nhân tố.
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý
86 2 41 94 Đến ngân hàng trực tiếp thực hiện giao dich Giao dịch qua Fax/Email Giao dịch qua Internet banking Giao dịch qua hệ thống máy ATM Hình thức giao dịch
nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.50. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.50 sẽ bị loại (Hair & ctg, 1998).
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp (Othanman & Owen, 2000).
Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Hair et al., 2006).
Phương sai trích > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % (Hair &ctg, 1998).
Hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson, 1998).
a. Phân tích nhân tố các biến ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Bảng 2.11: Kết quả phân tích EFA của các biến độc lập Biến quan sát 1 2 3 Biến quan sát 1 2 3 TC1 0.895 TC2 0.856 TC3 0.769 TC4 0.817 NL1 0.639 NL2 0.662 NL4 0.515 HH1 0.841 HH2 0.881 HH3 0.616 HH4 0.691 DU1 0.690 DU2 0.576 DU4 0.597 NL3 0.509 CT1 0.720 CT2 0.827 DU3 0.809
KMO = 0.858 Sig = 0.000 Phương sai trích
= 66.368
Eigenvalue = 1.234
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
Kết quả cho thấy hệ số KMO = 0.858 khá cao, thể hiện được độ tin cậy trong phân tích này được đảm bảo.
Hệ số Sig = 0.000 cho thấy phân tích đảm bảo ý nghĩa thống kê.
Phương sai trích bằng 66.368%, giải thích được lên đến 66.368% sự biến thiên của các biến quan sát.
Hệ số Eigenvalue của nhân tố thứ 3 trong mơ hình là 1.234 (Eigenvalue >1) thể hiện mức độ biểu diễn của các nhân tố là đảm bảo.
Qua phân tích cho thấy rằng có ba nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Như vậy, mơ hình nghiên cứu sẽ được hiệu chỉnh lại thành mơ hình như sau:
Ba nhân tố này lần lượt được đặt tên là:
H1: Sự tin cậy
H2: Phương tiện hữu hình
H3: Sự cảm thông
Tuy cách đặt tên giống nhau nhưng các nhân tố này có sự thay đổi so với các nhân tố giả định. Cụ thể, với 18 biến quan sát thuộc 5 thành phần của thang đo theo giả thuyết tại mục 2.1, qua phân tích nhân tố khám phá EFA, rút ngắn cịn 3 nhóm gồm 18 biến :
- H1: Sự tin cậy bao gồmTC1, TC2, TC3, TC4, NL1, NL2, NL4
- H2 : Phương tiện hữu hình bao gồmHH1, HH2, HH3, HH4, DU1, DU2, DU4, NL3
- H3 : Sự cảm thông bao gồmCT1, CT2, DU3
Nghĩa là hai nhân tố giả định Sự đáp ứng và Năng lực phục vụ sau khi phân tích nhân tố EFA đã được gộp chung vào ba nhân tố Sự tin cậy, Phương tiện hữu hình và sự cảm thơng.
Phân tích tiếp theo sẽ giúp làm rõ mức độ tác động của từng nhân tố này thông qua việc đưa ra hệ số Cronbach và phương trình hồi quy.
Sự tin cậy Phương tiện hữu hình Sự cảm thơng Sự hài lòng của khách hàng H1 H3 H2
b. Phân tích nhân tố thang đo Sự hài lịng của khách hàng
Bảng 2.12: Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc Y (HL1, HL2, HL3, HL4) Nhân tố 1 HL1 0.894 KMO = 0.780 HL2 0.881 Sig = 0.000 HL3 0.875 Phương sai trích = 77.078 HL4 0.862 Eigenvalue = 3.083
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
Kết quả cho thấy hệ số KMO = 0.780 khá cao, thể hiện được độ tin cậy trong phân tích này được đảm bảo.
Hệ số Sig = 0.000 cho thấy phân tích đảm bảo ý nghĩa thống kê.
Phương sai trích bằng77.078%, giải thích được lên đến 77.078% sự biến thiên của các biến quan sát.
Hệ số Eigenvalue là 3.083 (Eigenvalue >1) thể hiện mức độ biểu diễn của các nhân tố là đảm bảo.
Như vậy nhóm nhân tố Hài lòng đảm bảo ý nghĩa thống kê và được tiếp tục sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo.
2.2.3.2 Kiểm định thang đo
Lee Cronbach (1916 – 2001) đề nghị một hệ số đo độ tin cậy của dữ liệu định lượng trong các cuộc khảo sát trên cơ sở ước lượng tỷ lệ thay đổi của mỗi biến mà các biến khác khơng giải thích được (khơng thể hiện trong các biến khác). Hệ số này được mang tên ông và gọi là Hệ số Cronbach’s Alpha. Đây là một độ đo, không phải là một mơ hình dùng để kiểm định, vì vậy người ta thống nhất một mức giá trị mà khi vượt qua mức này thì có thể cho rằng số liệu là đáng tin cậy.
Hệ số Cronbach’s Alpha (CA) được quy định như sau:
- CA < 0.6: Thang đo cho nhân tố là khơng phù hợp. Có thể do thiết kế bảng câu hỏi chưa tốt hoặc dữ liệu thu được từ khảo sát có nhiều mẫu xấu (bad sample).
- 0.6 < CA < 0.7: Hệ số Cronbach’s Alpha đủ để thực hiện nghiên cứu mới. - 0.7 < CA < 0.8: Hệ số Cronbach’s Alpha đạt chuẩn cho bài nghiên cứu.
- 0.8 < CA < 0.95: Hệ số Cronbach’s Alpha rất tốt. Đây là kết quả từ bảng câu hỏi được thiết kế trực quan, rõ ràng, phân nhóm tốt và mẫu tốt, khơng có mẫu xấu.
- CA > 0.95: Hệ số Cronbach’s Alpha ảo do có hiện tượng trùng biến. Nguyên do là thiết kế nội dung các câu hỏi trong cùng nhân tố cùng phản ánh một vấn đề hoặc khơng có sự khác biệt về mặt ý nghĩa. Một nguyên do khác nữa là mẫu giả
a. Kiểm định thành phần Sự tin cậy:
Bảng 2.13: Kiểm định thành phần Sự tin cậy
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
Thành phần Sự tin cậy gồm bảy biến quan sát.
Sau khi phân tích ta được chỉ số CA là 0.896, thỏa mãn điều kiện 0.6 < Alpha < 1, các hệ số tương quan biến tổng đều có giá trị lớn hơn 0.3 và các hệ số tương quan nếu loại biến nhỏ hơn hệ số CA của thang đo.
Như vậy, dữ liệu khảo sát đáp ứng độ tin cậy và có thể tiếp tục sử dụng để phân tích các bước kế tiếp.
THÀNH PHẦN SỰ TIN CẬY
Hệ số tương quan biến tổng Hệ số tương quan nếu loại biến
Hệ số Alpha của thang đo
TC1 0.795 0.869 0.896 TC2 0.744 0.876 TC3 0.649 0.886 TC4 0.798 0.869 NL1 0.632 0.888 NL2 0.667 0.884 NL4 0.603 0.892
b. Kiểm định thành phần Phương tiện hữu hình:
Bảng 2.14: Kiểm định thành phần Phương tiện hữu hình
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
Thành phần Phương tiện hữu hình gồm tám biến quan sát.
Sau khi phân tích ta được chỉ số CA là 0.900, thỏa mãn điều kiện 0.6 < Alpha < 1, các hệ số tương quan biến tổng đều có giá trị lớn hơn 0.3 và các hệ số tương quan nếu loại biến nhỏ hơn hệ số CA của thang đo.
Như vậy, dữ liệu khảo sát đáp ứng độ tin cậy và có thể tiếp tục sử dụng để phân tích cho các bước kế tiếp.
c. Kiểm định thành phần Sự cảm thông:
Bảng 2.15: Kiểm định thành phần Sự cảm thông
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
THÀNH PHẦN PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH Hệ số tương quan biến tổng Hệ số tương quan nếu
loại biến
Hệ số Alpha của thang đo
HH1 0.706 0.885 0.900 HH2 0.748 0.881 HH3 0720 0.886 HH4 0.674 0.889 DU1 0.751 0.882 DU2 0.642 0.891 DU4 0.663 0.889 NL3 0.607 0.894 THÀNH PHẦN SỰ CẢM THÔNG Hệ số tương quan biến tổng Hệ số tương quan nếu
loại biến
Hệ số Alpha của thang đo
CT1 0.711 0.744
0.825
CT2 0.731 0.704
Sau khi phân tích ta được chỉ số CA là 0.825, thỏa mãn điều kiện 0.6 < Alpha < 1, các hệ số tương quan biến tổng đều có giá trị lớn hơn 0.3 và các hệ số tương quan nếu loại biến nhỏ hơn hoặc bằng hệ số CA của thang đo.
Như vậy, dữ liệu khảo sát đáp ứng độ tin cậy và có thể tiếp tục sử dụng để phân tích cho các bước kế tiếp.
d. Kiểm định thang do Sự hài lòng của khách hàng:
Bảng 2.16: Kiểm định thành phần Sự hài lòng
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
Thành phần Sự hài lòng gồm bốn biến quan sát.
Sau khi phân tích ta được chỉ số CA là 0.900, thỏa mãn điều kiện 0.6 < Alpha < 1, các hệ số tương quan biến tổng đều có giá trị lớn hơn 0.3 và các hệ số tương quan nếu loại biến nhỏ hơn hệ số CA của thang đo.
Như vậy, dữ liệu khảo sát đáp ứng độ tin cậy và có thể tiếp tục sử dụng để phân tích cho các bước kế tiếp.
2.2.3.3 Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi rút ra được ba nhân tố tác động đến sự hài lòng (biến Y), tiến hành chạy hồi quy đa biến với ba biến (H1, H2, H3) này.
Bảng 2.17: Các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy
Biến độc lập Diễn giải
H1 Sự tin cậy
H2 Phương tiện hữu hình
H3 Sự cảm thơng
THÀNH PHẦN SỰ HÀI LÒNG
Hệ số tương quan biến tổng Hệ số tương quan nếu loại biến
Hệ số Alpha của thang đo
HL1 0.753 0.881
0.900
HL2 0.796 0.863
HL3 0.779 0.869
Y = β0 + β1H1 + β2H2 + β3H3 + ε Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc thể hiện sự hài lòng về chất lượng dịch vụ.
Β0, β1, β2, β3: là các hệ số hồi quy.
H1, H2, H3: là các biến độc lập theo kết quả thu được từ phân tích nhân tố.
ε: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi.
Trong q trình phân tích hồi quy, các hệ số cần quan tâm là:
Hệ số Adjusted R Square (Bình phương R hiệu chỉnh) phải lớn hơn 0.5.
Hệ số Durbin-Watson tiến tới 2 thì sẽ đảm bảo khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập.
Hệ số P-value (Sig) trong kết quả phân tích ANOVA phải nhỏ hơn 0.05. Kết quả cụ thể được tổng hợp như sau:
Bảng 2.18: Tóm tắt mơ hình Mơ Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Durbin- Watson 1 0.841 0.707 0.698 1.876
Bảng 2.19: Phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 23.974 3 7.991 84.343 0.000 Độ lệch 9.948 105 0.095 Tổng 33.922 108
Bảng 2.20: Kết quả hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số chưa hiệu chỉnh Hệ số hiệu chỉnh T Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -0.157 0.268 -0.586 0.559 H1 0.189 0.067 0.180 2.812 0.006 0.680 1.471 H2 0.483 0.084 0.430 5.750 0.000 0.499 2.002 H3 0.355 0.064 0.377 5.510 0.000 0.598 1.673
(Xem thêm bảng kết quả phân tích thống kê trong phụ lục C)
Kết quả phân tích cho thấy, giá trị R2 hiệu chỉnh là 0.698, thể hiện rằng các biến trong mơ hình hồi quy có thể thể hiện 69.8% sự biến thiên của sự hài lịng.
Phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa thống kê của việc phân tích hồi quy là đảm bảo, với hệ số Sig = 0.000 < 0.05.
Hệ số Durbin-Watson bằng 1.876 gần bằng 2 cho thấy khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập.
Hệ số VIF đều dưới 10, vì thế khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Hệ số hồi quy hiệu chỉnh của các biến độc lập trong mơ hình cho ta phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau:
Sự hài lòng = 0.180*STC + 0.430*PTHH + 0.377*CT
Kết quả trên cho thấy, yếu tố tác động mạnh nhất đến Sự hài lịng là yếu tố Phương tiện hữu hình, tiếp đến là Sự cảm thơng, và yếu tố có tác động thấp nhất đó là yếu tố Sự tin cậy.
Từ kết quả này, có thể thấy được nếu như muốn tác động vào Sự hài lòng của khách