Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại
biến Thang đo sự hài lòng của khách hàng (HL): α = 0.851
HL1 10.7000 5.879 .748 .789
HL2 10.9174 5.412 .745 .786
HL3 10.8261 5.393 .691 .814
HL4 11.3435 6.515 .596 .848
Thang đo sự hài lòng của khách hàng (HL): có hệ số tin cậy Cronbach’s
Alpha là 0.851 > 0.60, khá lớn so với yêu cầu đề ra. Các biến đề cử đo lƣờng nhân tố này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng > 0.3, phù hợp yêu cầu. Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các nhân tố
4.3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo các nhân tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ động đến chất lƣợng dịch vụ
Bảng 4.7. Kết quả phân tích EFA lần thứ nhất cho thang đo các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 DB4 .757 DB3 .729 DB2 .729 DB5 .671 DB1 .636 HH2 .882 HH4 .862 HH1 .787 HH3 .682 TC3 .846 TC2 .737 TC4 .719 TC1 .579 DU1 .425 .508 DU4 .302 .767 DU3 .710 DU2 .677 DU5 .357 .644 DC2 .872 DC1 .828 DC3 .787
Nhƣ đã trình bày ở trên, sau khi loại bỏ biến HH5 và DC4, thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ của Sacombank đƣợc đo lƣờng bằng 21 biến quan sát. Kết quả sẽ đƣợc trình bày chi tiết tại phụ lục 7.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,846 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phƣơng pháp rút trích Principal Components
Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 5 nhân tố với tổng phƣơng sai trích là 65,138% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%).
Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 21 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Tuy nhiên, các biến DU1 và DU5 có chênh lệch hệ số tải nhân tố ở hai nhóm < 0,3. Việc loại các biến quan sát này cần phải xem xét giá trị nội dung mà biến này đóng góp vào nhân tố nhƣ thế nào. Đối với biến DU1, việc tƣ vấn tất cả giấy tờ đầy đủ cho khách hàng khơng đóng góp nhiều vào nội dung của nhân tố nghiên cứu. Ngƣợc lại, biến DU5 lại có đóng góp đáng kể đến nội dung của nhân tố nghiên cứu do việc giải đáp các thắc mắc của khách hàng thể hiện sự tận tậm và đáp ứng tốt yêu cầu của họ. Do đó, tác giả quyết định loại biến DU1 và giữ biến DU5 cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2
Bảng 4.8. Kết quả phân tích EFA lần thứ hai cho thang đo các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 HH2 .885 HH4 .865 HH1 .794 HH3 .685 DB4 .762 DB3 .730 DB2 .727 DB5 .691 DB1 .624 .305 TC3 .838 TC4 .747 TC2 .735 TC1 .581 DU4 .791 DU3 .313 .737 DU2 .680 DU5 .354 .607 DC2 .871 DC1 .833 DC3 .781
Phân tích EFA lần thứ hai đƣợc thực hiện với 20 biến quan sát sau khi đã loại bỏ 1 biến quan sát từ phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett với mức sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,836 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Nhƣ vậy các tiêu chí trong kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố lần thứ hai này đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phƣơng pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 5 nhân tố từ 21 biến quan sát với tổng phƣơng sai trích là 66,239% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 21 biến quan
sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Tuy nhiên, nhƣ trƣờng hợp phân tích nhân tố khám phá lần 1, biến quan sát DU5 có chênh lệch giữa hai hệ số tải 0,295 < 0,3 (không đạt yêu cầu). Tuy nhiên xét về mặt nội dung, biến này diễn tả việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng thƣờng xuyên và hiệu quả. Do đó tác giả quyết định giữ biến này cho các phân tích tiếp theo và tạm dừng việc phân tích EFA tại đây.
Từ kết quả gom nhóm từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả thực hiện lại một lần nữa kiểm định Cronbach’s alpha cho thang đo các nhân tố mới hình thành. Kết quả cho thấy các nhân tố này đều đạt yêu cầu đề ra.
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/ Compute Variable/ mean đƣợc sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5. Các nhân tố này đƣợc gom lại cụ thể nhƣ sau:
- Nhân tố thứ nhất: Thành phần phƣơng tiện hữu hình (HH) đƣợc nhóm từ
trung bình của 4 biến quan sát: HH1, HH2, HH3, HH4
- Nhân tố thứ hai: Thành phần tin cậy (TC) đƣợc nhóm từ trung bình của 4
biến quan sát: TC1, TC2, TC3, TC4.
- Nhân tố thứ ba: Thành phần đáp ứng (DU) đƣợc nhóm từ trung bình của 4
biến quan sát: DU2, DU3, DU4, DU5
- Nhân tố thứ tƣ: Thành phần đảm bảo (DB) đƣợc nhóm từ trung bình của 5
biến quan sát: DB1, DB2, DB3, DB4, DB5.
- Nhân tố thứ năm: Thành phần đồng cảm (DC) đƣợc nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: DC1, DC2, DC3.
4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng động đến sự hài lòng của khách hàng
Bảng 4.9: Kết quả phân tích EFA cho thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng Biến quan sát Nhân tố 1 2 CL3 .907 CL2 .818 CL1 .759 .305 CP3 .837 CP2 .810 CP1 .316 .763
Nhƣ đã, trình bày ở trên, thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng bao gồm 2 nhân tố chính (nhân tố chất lƣợng dịch vụ và nhân tố chi phí dịch vụ) đƣợc thể hiện thông qua 6 biến quan sát.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,795 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phƣơng pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 1 nhân tố với tổng phƣơng sai trích là 73,125% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 22 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Kết quả phân tích EFA trên cho thấy các thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện đƣợc cho khái niệm cần đo.
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/ Compute Variable/ mean đƣợc sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5. Các nhân tố này đƣợc gom lại cụ thể nhƣ sau:
- Nhân tố thứ nhất: nhân tố chất lƣợng dịch vụ (CL) đƣợc nhóm từ trung
bình của 3 biến quan sát: CL1, CL2, CL3
- Nhân tố thứ hai: nhân tố chi phí dịch vụ (CP) đƣợc nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: CP1,CP2, CP3.
4.3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo chất lƣợng dịch vụ vụ
Bảng 4.10: Kết quả phân tích EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ
Biến quan sát Nhân tố 1 CL3 .920 CL2 .853 CL1 .823
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,665 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phƣơng pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 1 nhân tố với tổng phƣơng sai trích là 75,015% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%) (chi tiết xem phụ lục 7). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 1 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy thang đo này đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện đƣợc cho các khái niệm.
4.3.4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo sự hài lòng của khách hàng
Bảng 4.11: Phân tích EFA cho thang đo sự hài lịng của khách hàng
Biến quan sát Nhân tố 1 HL2 .872 HL1 .868 HL3 .833 HL4 .755
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích
nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.752 > 0.5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phƣơng pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 1 nhân tố với tổng phƣơng sai trích là 69.468% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 1 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu) (chi tiết xem phụ lục 7). Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy các thang đo sự hài lòng của khách hàng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện đƣợc cho khái niệm cần đo.
4.4. Phân tích tƣơng quan và hồi quy tuyến tính
4.4.1. Phân tích tƣơng quan và hồi quy tuyến tính cho biến chất lƣợng dịch vụ 4.4.1.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc 4.4.1.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ chuyển tiền thanh toán hàng hoá nhập khẩu của Sacombank là:
CL = α0 + α1*HH + α2*TC + α3*DU + α4*DB + α5*DC
Các biến độc lập:(HH) thành phần phƣơng tiện hữu hình; (TC) thành phần tin cậy; (DU) thành phần đáp ứng; (DB) thành phần đảm bảo; (DC) thành phần đồng cảm
Biến phụ thuộc: (CL) chất lƣợng dịch vụ chuyển tiền bằng điện (T/T) thanh toán hàng hoá nhập khẩu.
αk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…5)
Sau đây là bảng liệt kê các nhóm biến quan sát của từng nhân tố:
Bảng 4.12: Các nhân tố và biến quan sát trong mơ hình hồi quy bội của chất lượng dịch vụ chuyển tiền bằng điện (T/T) thanh toán hàng hoá nhập khẩu
Biến trong mơ hình hồi quy bội
Biến quan sát Diễn giải Biến độc lập: Nhân tố thứ 1 – thành phần phƣơng tiện hữu hình (HH)
HH1 Mạng lƣới ngân hàng Sacombank rộng khắp phù
hợp với từng địa bàn.
HH2 Địa điểm giao dịch thuận tiện cho việc liên hệ của ngƣời sử dụng
HH3 Bố trí nơi đón tiếp khách hàng xử lý giao dịch tiện lợi
HH4 Các thông tin về quy trình xử lý và biểu phí dịch vụ đƣợc niêm yết rõ ràng và dễ hiểu
Biến độc lập:
Nhân tố thứ 2 - Thành phần tin cậy (TC)
TC1
Các hợp đồng dịch vụ/giấy đề nghị dịch vụ thể hiện nội dung cam kết và ràng buộc pháp lý đầy đủ
TC2 Hệ thống chuyển giao dịch (Swift) đảm bảo tiền đến ngân hàng của ngƣời thụ hƣởng an toàn. TC3
Hệ thống chuyển giao dịch (SWIFT) đảm bảo tiền đến ngân hàng của ngƣời thụ hƣởng đầy đủ nhƣ yêu cầu.
TC4
Hệ thống chuyển giao dịch (SWIFT) đảm bảo tiền đến ngân hàng của ngƣời thụ hƣởng ngƣời thụ hƣởng kịp thời.
Biến độc lập:
Nhân tố thứ 3 - Thành phần đáp ứng (DU)
DU2 Việc thực hiện dịch vụ luôn đảm bảo khi có đầy
đủ giấy tờ chứng minh mục đích
DU3 Chất lƣợng thanh tốn đúng theo yêu cầu của
khách hàng
DU4 Nhân viên ln có mặt khi khách hàng yêu cầu
DU5 Nhân viên sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc của
khách hàng
Biến độc lập: Nhân tố thứ 4 - Thành
phần đảm bảo (DB)
DB1 Ngân hàng có uy tín và nguồn tài chính vững
mạnh.
DB2 Sacombank ln thực hiện gói dịch vụ nhƣ đã
thỏa thuận với khách hàng
DB3 Các thông tin về giao dịch ln đƣợc ngân hàng giữ bí mật.
DB4 Các nhân viên có đủ kiến thức để tƣ vấn dịch vụ cho khách hàng
DB5 Sacombank đảm bảo sự công bằng đối với mọi
đối tƣợng khách hàng
Nhân tố thứ 5 - Thành
phần đồng cảm (DC) DC2
Nhân viên ln sẵn lịng chia sẻ khó khăn với khách hàng
DC3 Nhân viên ln chủ động cùng với khách hàng
tháo gỡ khó khăn, vƣớng mắc
Biến phụ thuộc : Chất lƣợng dịch vụ TTQT
CL1 Nhìn chung, chất lƣợng dịch vụ TTQT của
Sacombank đáp ứng nhu cầu kinh doanh/sản xuất của anh (chị)
CL2 Anh (chị) vẫn sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ TTQT
của Sacombank
CL3 Anh (chị) sẽ giới thiệu TTQT của Sacombank các
đơn vị kinh doanh xuất nhập khẩu khác
4.4.1.2. Phân tích tƣơng quan
Việc tính hành phân tích tƣơng quan là điều cần thiết và bắt buộc nhằm xác định xem liệu rằng có hay khơng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Trong trƣờng hợp, ma trận tƣơng quan Pearson thƣờng đƣợc sử dụng để phân tích.
Bảng 4.13. Ma trận tương quan Pearson cho biến chất lượng dịch vụ
HH TC DU DB DC CL HH Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 1 .384 .339 .492 .335 .543 0 0 0 0 0 230 230 230 230 230 230 TC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .384 1 .485 .448 .426 .742 0 0 0 0 0 230 230 230 230 230 230 DU Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .339 .485 1 .546 .472 .587 0 0 0 0 0 230 230 230 230 230 230 DB Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .492 .448 .546 1 .579 .620 0 0 0 0 0 230 230 230 230 230 230 DC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .335 .426 .472 .579 1 .584 0 0 0 0 0 230 230 230 230 230 230 CL Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .543 .742 .587 .620 .584 1 0 0 0 0 0 230 230 230 230 230 230
Dựa vào bảng ma trận tƣơng quan Pearson ta có thể thấy hệ số tƣơng quan giữa nhân tố chất lƣợng dịch vụ chuyển tiền thanh toán hàng hoá nhập khẩu (CL) với 5 biến độc lập (HH, TC, DU, DB, DC) đều lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu đề ra, trong đó biến phụ thuộc chất lƣợng dịch vụ có mối tƣơng quan mạnh nhất với biến độc lập tin cậy (0.742) và yếu nhất với biến độc lập phƣơng tiện hữu hình (0.543). Do đó, việc đƣa 5 biến độc lập vào mơ hình hồi qui nhẳm giải thích cho biến phụ thuộc CL là hợp lý. Tuy nhiên, giữa các biến cũng tồn tại hệ số tƣơng quan tƣơng đối cao (cụ thể giữa biến DB và DU tồn tại hệ số tƣơng quan là 0.543>0.5). Do đó, việc kiểm tra đa cộng tuyến (dựa trên hệ số VIF) khi thực hiện phân tích hồi qui là cần thiết nhằm xác định giữa các biến độc lập có ảnh hƣởng qua lại hay khơng.
4.4.1.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Kết quả phân tích hồi quy, đánh giá mơ hình và kiểm định giả thuyết
Kết quả phân tích hồi quy
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phƣơng pháp Enter (đƣa tất cả biến vào mơ hình ) để phân tích mơ hình hồi qui bội
Bảng 4.14. Đánh giá độ phù hợp của mô hình chất lượng dịch vụ TTQT
Model R R2 Adjust R2 Std. Error of the Estimate
1 .848a .719 .713 .50946
Bảng 4.15. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình chất lượng dịch vụ TTQT
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 148.734 5 29.747 114.607 .000a Residual 58.140 224 .260