- Biến phụ thuộc trong mơ hình: Sự hài lịng của khách hàng (SAT) - 05 Biến độc lập gồm:
+ F2 - Giá cả (PRI) + F3 -Tin cậy (REL)
+ F4 -Phương tiện hữu hình (TAN) + F5 -Cảm thông (EMP)
Các giả thuyết nghiên cứu:
- Giả thuyết 1 (H1): Chất lượng dịch vụ tín dụng được xác định bởi yếu tố Đáp ứng và Sự đảm bảo có tác động tích cực đến sự thỗ mãn của khách hàng. Nghĩa là khi Đáp ứng và Sự đảm bảo được khách hàng đánh giá càng cao thì sự hài lịng của khách hàng càng cao và ngược lại.
- Giả thuyết 2 (H2): Chất lượng dịch vụ tín dụng được xác định bởi yếu tố Tin cậy có tác động tích cực đến sự thoã mãn của khách hàng. Nghĩa là khách hàng đánh giá càng cao tính Tin cậy của ngân hàng thì sự hài lịng của khách hàng càng cao và ngược lại.
- Giả thuyết 3 (H3): Chất lượng dịch vụ tín dụng được xác định bởi yếu tố phương tiện hữu hình có tác động tích cực đến sự thỗ mãn của khách hàng. Nghĩa là phương tiện hữu hình được khách hàng đánh giá càng tốt thì sự hài lịng của khách hàng càng cao và ngược lại.
- Giả thuyết 4 (H4): Chất lượng dịch vụ tín dụng được xác định bởi yếu tố sự
cảm thơng có tác động tích cực đến sự thỗ mãn của khách hàng. Nghĩa là khi mức độ cảm thông của ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
- Giả thuyết 5 (H5): Khi tính cạnh tranh của giá cả được khách hàng cảm nhận càng cao thì họ sẽ càng hài lịng và ngược lại.
3.2.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu 3.2.5.1. Phân tích tương quan 3.2.5.1. Phân tích tương quan
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến
độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5 và biến phụ thuộc SAT (Bảng 3.10): Bảng 3.10. Ma trận tương quan Correlations F1 F2 F3 F4 F5 SAT F1 Pearson Correlation 1 .287** 0,139 .279** .029** .616** Sig. (2-tailed) 0,183 0,556 0,064 0,052 0,000 N 235 235 235 235 235 235 F2 Pearson Correlation .287** 1 0,013 .347** .280** .803** Sig. (2-tailed) 0,183 0,839 0,187 0,131 0,000 N 235 235 235 235 235 235 F3 Pearson Correlation 0,139 0,013 1 0,048 0,058 0,510 Sig. (2-tailed) 0,556 0,839 0,461 0,173 0,000 N 235 235 235 235 235 235 F4 Pearson Correlation .279** .347** 0,048 1 .356** .715** Sig. (2-tailed) 0,064 0,187 0,461 0,298 0,000 N 235 235 235 235 235 235 F5 Pearson Correlation .029** .280** 0,058 .356** 1 .636** Sig. (2-tailed) 0,052 0,131 0,173 0,298 0,000 N 235 235 235 235 235 235 SAT Pearson Correlation .616** .803** 0,510 .715** .636** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 235 235 235 235 235 235
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Trong ma trận hệ số tương quan, hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập đều >0 và <0,5, tuy nhiên Sig. (2-tailed) đều lớn hơn 0,05 nên tương quan giữa các biến độc lập khơng có ý nghĩa thống kê. Mặc khác, nhân tố SAT lại có tương quan chặt chẽ với các biến độc lập hệ số tương quan Pearson >0,50 và Sig. (2- tailed) đều nhỏ hơn 0,05, do đó thỏa điều kiện để đưa các biến vào phân tích hồi quy.
3.2.5.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (SAT - Sự hài lòng) và các biến độc lập (F1 - Đáp ứng và Sự đảm bảo; F2 - Giá cả; F3 - Tin cậy; F4 - Phương tiện hữu hình; F5 - Cảm thơng). Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Mơ hình hồi qui tuyến tính bội:
SAT = β0 + β1.F1 +β2.F2 +β3.F3+ β4.F4+ β5.F5
(Trong đó: β0, β1, β2, β3, β4, β5: thể hiện mức độ ảnh hưởng của các biến đến sự hài lịng của khách hàng)
Ta có hàm số: SAT = f (F1,F2,F3,F4,F5)
Cả 5 biến độc lập được đưa vào cùng một lúc để phân tích hồi qui. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp đưa vào một lượt Enter với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là 0,1. Kết quả phân tích hồi qui thể hiện ở Bảng 3.11. như sau:
* Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui
Hệ số R2 điều chỉnh = 0,709, cho thấy sự tương thích của mơ hình với biến quan sát là cao và biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng gần như được giải thích bởi 5 biến độc lập trong mơ hình. Hay nói cách khác là 70,9% biến thiên Sự hài lịng của khách hàng về dịch vụ tín dụng khi giao dịch tại các ngân hàng TMCP Đơng Á trên địa bàn tỉnh Bình Dương được giải thích bởi quan hệ tuyến tính với 5 biến độc lập nói trên, cịn lại 29,1% biến thiên sự hài lịng được giải thích bởi các nhân tố khác khơng có trong mơ hình.
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai ANOVAb dùng để kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Giá trị F = 23,170 được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), cho thấy rất an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0: cho rằng tất cả các hệ số hồi qui của các biến độc lập đều bằng không (không có quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc); và mô hình được xây dựng phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn hai (<2) (VIF từ 1,011 đến 1,384) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mơ hình được chấp nhận.
* Giải thích phương trình
Từ bảng Coefficients trong Bảng kết quả phân tích hồi quy (Bảng 3.11), ta rút ra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng và 05 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
SAT = 0,96 F1 + 0,327 F2 + 0,075 F3 + 0,195 F4 + 0,180 F5 Trong đó: - SAT: Sự hài lòng - F1: Đáp ứng và Sự đảm bảo - F2: Giá cả - F3: Tin cậy
- F4: Phương tiện hữu hình - F5: Cảm thơng
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy Sự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Đáp ứng và Sự đảm bảo (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,960), Giá cả (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,327), Tin cậy (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,075), Phương tiện hữu hình (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,195) và Cảm thơng (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,180). Các hệ số Beta chuẩn hóa đều >0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với Sự hài lòng khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mơ hình nghiên cứu (giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 ) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, ngân hàng phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
3.2.5.3. Phân tích ANOVA
Ở những phần trước, chúng ta đã kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng cũng như xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng. Trong phần này, sẽ tiến hành phân tích ANOVA để xem xét mối quan hệ giữa giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thời gian sử dụng dịch vụ và đối tượng khách hàng (cá nhân và doanh nghiệp) có tác động như thế nào đối với Sự hài lòng của khách hàng:
Giả thuyết H1: Khơng có sự khác biệt về Sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có giới tính khác nhau.
Giả thuyết H2: Khơng có sự khác biệt về Sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau.
Giả thuyết H3: Khơng có sự khác biệt về Sự hài lịng của khách hàng giữa các
nhóm khách hàng có trình độ học vấn khác nhau.
Giả thuyết H4: Khơng có sự khác biệt về Sự hài lòng của khách hàng giữa nhóm khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp.
Giả thuyết H5: Khơng có sự khác biệt về Sự hài lòng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
Kết quả phân tích ANOVA (xem Phụ lục 6) cho thấy bất kể khách hàng là nam hay nữ, là khách hàng cá nhân hay doanh nghiệp, có trình độ học vấn, độ tuổi, thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau đều khơng có sự khác biệt về mức độ hài lòng.
3.2.6. Mức độ hài lòng của khách hàng
Từ kết quả khảo sát, nghiên cứu cũng đã thống kê được điểm số trung bình đánh giá mức độ hài lịng của khách hàng đối với từng nhân tố như sau: