(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS) Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá đối với các chỉ tiêu nghiên cứu đưa ra ban đầu, kết quả thu được 5 nhân tố đại diện cho 5 nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu. Tiếp theo, để đánh giá độ tin cậy của 5 nhóm biến này, nghiên cứu tiến hành phân tích Cronbach Alpha cho từng nhóm. Trong mỗi nhóm, các biến tương quan có biến tổng <0,3 được xem là biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach Alpha ≥0,6.[12]
Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhân tố sau khi rút trích từ các biến quan sát bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA đều lớn hơn 0,6. Cá biệt, nhân tố “Máy và thẻ” (Cronbach's Alpha =0,849 có hệ số Cronbach's Alpha rất cao, điều này là dễ hiểu bởi đây
56 BIẾN Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan tổng biến Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến Xu hướng hành vi = 0.718
Anh/chị hồn tồn hài lịng với chất lượng dịch vụ thẻ ATM của ngân hàng
7,6562 1,372 0,408 0,770
Trong thời gian tới, anh/chị vẫn sẽ tiếp tục sử dụng thẻ ATM của ngân hàng
7,6812 1,024 0,647 0,489
Anh/chị sẽ giới thiệu dịch vụ thẻ ATM của ngân hàng cho những người khác
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
đều là những nhân tố có số lượng biến khá lớn (7 biến). Ngoài ra, tất cả các hệ số
Cronbach's Alpha của nhóm biến “Hài lịng chung” có giá trị Cronbach's Alpha là 0,718 >
0,6 và trong mỗi nhóm biến thì hệ số tương quan tổng của các biến quan sát đều lớn hơn
0,3. Điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từ các biến quan sát là phù hợp và
đáng tin cậy.
Vậy ta có thể sử dụng 5 nhóm biến này trong các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ thẻ ATM tại
VIB Huế
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố,
nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy mà nghiên cứu áp dụng
là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội). Nghiên cứu muốn đo lường xem mức
độ tác động của các nhân tố cảm nhận chất lượng dịch vụ của khách hàng đến xu hướng
hành vi của khách hàng, thông qua hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các
nhân tố được rút trích.
Một biến phụ thuộc thơng thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ
liệu. Mơ hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh
hưởng của
mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc sử dụng phương pháp lựa chọn stepwise trong
thiết lập mơ hình sẽ giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đốn tốt cho biến phụ
thuộc. Phương pháp Stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward
selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song
với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với
phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác
theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao
hơn.
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
Kết quả ở thủ tục chọn biến (Phụ lục – Kết quả xử lí SPSS) cho thấy cho thấy có 4 trong số 5 biến độc lập đưa vào đều đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào ≤ 0,05 và xác suất F–ra ≥ 0,1. Vì vậy mơ hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
HL = β0 + β1MT + β2DA + β3DC + β4NL Trong đó: - - - - -
HL: Giá trị của biến phụ thuộc là Sự hài lòng chung của khách hàng MT: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là Máy và Thẻ ATM
DA: Giá trị của biến độc lập thứ hai là Mức độ đáp ứng DC: Giá trị của biến độc lập thứ ba là Đồng cảm
NL: Giá trị của biến độc lập thứ năm là Năng lực phục vụ • Các giả thuyết:
H0: Các nhân tố chính khơng có mối tương quan với Sự hài lịng của khách hàng H1: Nhân tố “MT” có tương quan với Sự hài lịng của khách hàng
H2: Nhân tố “DA” có tương quan với Sự hài lịng của khách hàng. H3: Nhân tố “DC” có tương quan với Sự hài lòng của khách hàng. H4: Nhân tố “NL” có tương quan với Sự hài lịng của khách hàng.
2.2.4.1. Kiếm định mơ hình
a. Kiểm định giá trị độ phù hợp
Kết quả của việc xây dựng mơ hình hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS cho ta kết quả ở bảng tóm tắt mơ hình dưới đây:
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xn Bảng 2.15: Tóm tắt mơ hình hồi quy ( SPSS)
Độ phù hợp của mơ hình được thể hiện qua giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng trên cho
thấy, mơ hình 4 biến độc lập có giá trị R2 điều chỉnh cao nhất là 0,453. Như vậy độ phù
hợp của mơ hình là 45,3%. Hay nói cách khác, 45,3% biến thiên của biến Sự hài lòng
chung khách hàng được giải thích bởi 4 biến quan sát trên, cịn lại là do tác động của các
yếu tố khác ngồi mơ hình. Các bước tiếp theo sẽ sử dụng mơ hình hồi quy gồm 4 biến
độc lập này để phân tích.
b. Kiểm định F
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ
hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ
biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = 0. 59 Mơ hình R R2 2 R điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn Durbin- Watson 1 a 0,536 0,287 0,283 0,4208 2 b 0,632 0,399 0,392 0,3874 3 c 0,671 0,45 0,44 0,3719 4 d 0,683 0,467 0,453 0,3673 1,882
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân Bảng 2.16: Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS) Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ cho phép bác bỏ
giả thiết H0. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏ so với tổng cộng độ biến động của số liệu. Sự kết hợp các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc là Sự hài lòng chung của khách hàng.
2.2.4.2. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
a) Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Hình 2.4: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hố
60
e
ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
4 Hồi quy 18,327 4 4,582 33,971 d
0,000
Số dư 20,906 155 0,135
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
Tính chất phân phối của phần dư thể hiện qua biểu đồ tần số Histogram như trên.
Với Mean = 4,52E-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,987 tức xấp xỉ
bằng 1, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
b) Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề
nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong
bảng tóm tắt mơ hình bằng 1,882. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson phải
nàm trong khoảng 1,6 đến 2,6.
Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan.
Như vậy mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
c) Kiểm định hệ số tương quan
Bảng 2.17: Kết quả kiểm định Pearson’s mối tương quan giữa biến phụ thuộc
(
quả xử lí SPSS)
Kiểm định mối tuơng quan dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ
thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa những biến độc lập với nhau. Mơ hình hồi quy
tốt là mơ hình có hệ số tuơng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn, thể
61
MT DA DC NL
Sự hài Hệ số tương quan lịng Sig. (2 phía) chung N ** 0,432 0,000 160 ** 0,451 0,000 160 ** 0,536 0,000 160 ** 0,473 0,000 160
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau, và điều này cũng chỉ ra rằng phân tích hồi quy là phù hợp.
Nhìn vào bảng ở trên, ta thấy Hệ số tuơng quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc khá cao, nằm trong khoảng từ 0,432 đến 0,536. Điều này chỉ ra rằng mơ hình có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc đưa các biến độc lập vào mơ hình là đúng, vì nó có ảnh huởng nhất định đến biến phụ thuộc. Điều này cho ta thấy rằng sự hài lòng chung của khách hàng chủ yếu bị tác động bởi các yếu tố nêu trên, nên trong quá trình phân tích sự ảnh hưởng, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu những yếu tố này.
Mặt khác, ta thấy Hệ số tuơng quan giữa các biến độc lập với nhau đều bé hơn 0,05, điều này chứng tỏ khơng có sự tuơng quan giữa các biến độc lập với nhau, nên khơng có hiện tuợng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình này. Từ đó ta thấy được yếu tố đánh giá chất lượng dịch vụ này của khách hàng không ảnh hưởng đến yếu tố đánh giá chất lượng dịch vụ khác của khách hàng.
d) Giả định khơng có hiện tượng Đa cộng tuyến
Bảng 2.18: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến Mơ hình
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai 1 (Hằng số) Đồng cảm Máy và Thẻ ATM Mức độ đáp ứng Năng lực phục vụ 0,812 0,710 0,833 0,643 1,231 1,408 1,201 1,556 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS) 62
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance
Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa
cộng tuyến. Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn
hơn hay bằng 10.
e) Giả định phương sai của sai
số không đổi
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi gây ra các hậu quả tai hại đối với mơ hình ước
lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không
chệch, nhưng không hiệu quả.
Để kiểm tra xem mơ hình xây dựng được có xảy ra hiện tượng phương sai sai số
thay đổi hay không, ta tiến hành kiểm định tương quan hạng Spearman. Giả thuyết đặt ra
cho kiểm định này là:
H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0.
Bảng 2.19: Kết quả kiểm định Spearman mối tương quan giữa phần dư và các biến
độc lập
( quả xử lí SPSS) 63 Máy và Thẻ ATM Đáp ứng Đồng cảm Năng lực Hệ số tương Giá trị Spear quan tuyệt đối man's
của phần Sig. (2 phía) rho dư N 0,032 0,690 160 ** -0,212 0,007 160 -0,009 0,905 160 0,057 0,475 160
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
Kết quả cho thấy khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Như vậy, giả thuyết phương sai sai số thay đổi bị bác bỏ. Mơ hình thoả mãn giả định phương sai sai số không đổi.
2.2.4.3. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Bảng 2.20: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Hệ số hồi quy chưa Hệ số hồi quy
Mơ hình chuẩn hố chuẩn hố
B Độ lệch chuẩn Beta T Sig.
4 (Hằng số) Đồng cảm Máy và Thẻ ATM Mức độ đáp ứng Năng lực phục vụ 0,733 0,329 0,183 0,215 0,132 0,274 0,060 0,056 0,061 0,060 2,677 0,008 0,357 5,482 0,000 0,226 3,255 0,001 0,225 3,497 0,001 0,163 2,224 0,028 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS) Kiểm định t trong phân tích hệ số hồi quy cho ta thấy: giá trị Sig. của các biến độc lập Máy và Thẻ ATM, Mức độ đáp ứng, Đồng cảm, Năng lực phục vụ đều nhỏ hơn 0,05. Do đó ta có thể nói rằng các biến độc lập này có tác động đến Sự hài lịng chung của khách hàng.
Phương trình hồi quy tổng qt của mơ hình như sau:
HL = 0,733 + 0,183 x MT +0,215 x DA +0,329 x DC + 0,132 x NL
Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết được mơ tả qua hình như sau:
Khóa luận tốt nghiệp
Máy và Thẻ ATM 0,183
GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xn
M ức độ đá p ứn g Đ ồn g cả m 0,215 0,329 0,132 Sự hài lịng chung của khách hàng Năng lực phục vụ ( SPSS) Hình 2.5: Kết quả xây dựng mơ hình nghiên cứu nghiên cứu cuối cùng
Thông qua các hệ số hồi quy chuẩn hoá, ta biết được mức độ quan trọng của các
nhân tố tham gia vào phương trình. Cụ thể, nhân tố Đồng cảm có ảnh hưởng nhiều nhất
(β = 0,329) và nhân tố Năng lực phục vụ có ảnh hưởng ít nhất (β = 0,132) đến Sự hài
lòng chung của khách hàng. Tuy nhiên, nhìn chung thì tất cả 4 nhân tố đều có ảnh
hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 4 nhân tố trên
đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với Sự hài lịng chung của khách hàng.
2.2.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của số liệu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích đa biến thơng qua cơng cụ One sample
T-test để xác định đánh giá của khách hàng đối với các chỉ tiêu về chất lượng dịch vụ thẻ
ATM. Do vậy, kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến
phân tích. Hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm
định phân phối chuẩn của các nhân tố. Một phân phối Skewness không được xem là phân
phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Tương tự, một phân
phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2
hoặc lớn hơn 2.
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
Bảng 2.21: Hệ số Skewness và Hệ số Kurtosis của các biến nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS) Kết quả kiểm định thể hiện ở bảng trên cho thấy giá trị Std. Error of Skewness và
Std. Error of Kurtosis của các nhân tố đều nằm trong khoảng -2 đến 2. Như vậy, các biến đưa vào phân tích thoả mãn điều kiện phân phối chuẩn.
2.2.6. Đánh giá cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ thẻ ATM tại VIB Huế
2.2.6.1. Về các yếu tố “Máy và Thẻ ATM”
Để xem xét mức độ đồng ý của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM của VIB Huế đối với yếu tố liên quan đến Máy và Thẻ ATM ta sẽ xem xét bảng thống kê sau:
66
Skewness Kurtosis
Nhân tố
Statistic
Std.
Error Statistic Std. Error
Máy và Thẻ ATM -0,447 0,192 0,178 0,381
Mức độ đáp ứng -0,419 0,192 0,014 0,381
Đồng cảm -0,400 0,192 0,267 0,381
Tin cậy -0,676 0,192 0,093 0,381
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trương Thị Hương Xuân
Bảng 2.22: Kết quả đánh giá về các yếu tố “Máy và Thẻ ATM” Tiêu chí Gi á Giá trị trị TB kiểm đị n h Mứ c ý nghĩ a 1 Mức độ đồng ý (%) 2 3 45 Ngân hàng có hệ thống má y AT M phâ n bố rộn g 3,04 4 0,000 2,525, 0 41, 2 28, 1 3,1 khắp Các dịch vụ trên máy AT M đư ợc thiế t kế dễ 3,51 4 0,000 0,63 11,88 32,50 45,63 9,38 sử dụng
Địa điểm đặt máy ATM hợ p lí, giú p khá ch hàn g3,15 4 0,000 4,38