Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh (Good attitude
toward the competitive bank’s advertisement)
Ký hiệu
Quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh có thể tin tưởng được CA1
Quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh hấp dẫn CA2
Quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh cung cấp được nhiều thông tin CA3 Quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh được thiết kế hay CA4
Quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh dễ hiểu CA5
Quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh rõ ràng CA6
Nguồn: Nghiên cứu sơ bộ
- Thang đo “Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng - IX” được điều chỉnh từ thang đo “Hành vi thay đổi ngân hàng của khách hàng”
Bảng 3.7: Thang đo xu hƣớng thay đổi ngân hàng của khách hàng Xu hƣớng thay đổi ngân hàng của khách hàng (Intention to
switching Banking)
Ký hiệu
Tôi quyết định chuyển sang ngân hàng khác trong vịng 02 tháng tới IX1 Tơi khơng khuyến khích bạn bè và người thân sử dụng ngân hàng IX2 Tôi muốn chuyển sang ngân hàng khác có dịch vụ khách hàng tốt hơn IX3 Tơi muốn chuyển sang ngân hàng khác có nhiều lợi ích hơn IX4 Tôi muốn chuyển sang ngân hàng khác cung cấp đa dạng sản phẩm và
dịch vụ
IX5
Nguồn: Nghiên cứu sơ bộ
3.4. Tóm tắt:
Trong chương 3 đã trình bày cụ thể về phương pháp nghiên cứu, quy trình
nghiên cứu và kết quả định tính để bổ sung, điều chỉnh thang đo về các yếu tố tác động đến xu hướng thay đổi ngân hàng. Đề tài sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính thơng qua kỹ thuật phỏng vấn sâu 20 khách hàng cá nhân có trình độ đại học, đang làm việc trong các doanh nghiệp tại khu vực TP. HCM, đồng thời khảo sát thử 20 khách hàng nhằm hiệu chỉnh, bổ sung thêm biến quan sát cho các thang đo của các yếu tố tác động đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng. Đối tượng khảo sát của đề tài là người lao động đang làm việc trong các doanh nghiệp tại TP. HCM, cỡ mẫu dự kiến là 170.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Giới thiệu:
Chương 4 trình bày thơng tin về mẫu khảo sát và tiến hành kiểm định mơ hình
nghiên cứu. Các nội dung chính của chương gồm: kiểm định thang đo bằng Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy đánh giá tác động của các nhân tố đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng.
4.2. Đặc điểm của mẫu khảo sát:
Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 250 bảng, thu về là 187 bảng. Trong số 187 bảng thu về có 17 bảng khơng hợp lệ do bị sai đối tượng và thiếu nhiều thông tin. Kết quả là 170 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu được mã hóa, nhập liệu và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.
Trong 170 mẫu khảo sát, về giới tính: 113 người là nữ (66,5%) và 57 nam (33,5%); về độ tuổi: 13 người có độ tuổi từ 20 đến dưới 25 (7,6%), 107 người có độ tuổi từ 25 đến dưới 35 (63%), 40 người có độ tuổi từ 35 đến dưới 50 (23,5%), 10 người có độ tuổi trên 45 (5,9%); về trình độ học vấn: 32 người đã tốt nghiệp trung học cao đẳng (18,8%), 57 người đã tốt nghiệp đại học (33,5%), 70 người tốt nghiệp sau đại học (41,2%), 11 người có trình độ khác (6,5%); về thu nhập: 32 người có mức thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng (18,8%), 85 người có mức thu nhập từ 5 triệu đến dưới 10 triệu đồng/tháng (50%), 38 người có mức thu nhập từ 10 triệu đến dưới 20 triệu đồng/tháng (22,4%), 15 người có thu nhập từ 20 triệu đồng/tháng trở lên (8,8%); về thời gian quan hệ với ngân hàng: 16 người có thời gian quan hệ từ 1 đến dưới 2 năm (9,4%), 35 người có thời gian quan hệ từ 2 đến dưới 3 năm (20, 6%), còn lại 119 người quan hệ từ 3 năm trở lên (70%).
Bảng 4.1: Đặc điểm mẫu nghiên cứu Tần số Tỷ lệ % % tích lũy Tần số Tỷ lệ % % tích lũy Giới tính Nam 57 33,5 33,5 Nữ 113 66,5 100,0 170 Độ tuổi Từ 20 – dưới 25 tuổi 13 7,6 7,6 Từ 25 – dưới 35 tuổi 107 63 70,6 Từ 35 – dưới 50 tuổi 40 23,5 94,1 Trên 50 tuổi 10 5,9 100,0 170 Trình độ học vấn Trung cấp, Cao đẳng 32 18,8 18,8 Đại học 57 33,5 52,3 Sau đại học 70 41,2 93,5 Khác 11 6,5 100,0 170 Thu nhập (triệu đồng/tháng) Dưới 5 32 18,8 18,8 Từ 5 – dưới 10 85 50,0 68,8 Từ 10 – dưới 20 38 22,4 91,2 Trên 20 15 8,8 100,0 170
Thời gian quan hệ với ngân hàng (năm)
Từ 1 – dưới 2 16 9,4 9,4
Từ 2 – dưới 3 35 20,6 30,0
Từ 3 trở lên 119 70,0 100,0
170
4.3. Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết:
4.3.1. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi: cũng như hiện tượng phương sai thay đổi:
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa, phần dư đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục hồnh. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Kết quả cho thấy phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau, phương sai phần dư khơng đổi. Mơ hình hồi quy phù hợp. (Xem phụ lục 9)
4.3.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Có nhiều lý do làm phần dư khơng phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình,… Tuy nhiên, chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu. Có 2 cách thường sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P-P plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Kết quả, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn, giá trị Mean xấp xỉ 0 (1,39E-15), độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 (0,982). Vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. (Xem phụ lục 9)
4.4. Kiểm định thang đo:
Tác giả sử dụng thang đo Xu hƣớng thay đổi ngân hàng của khách hàng
gồm 6 thành phần: Uy tín kém đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ RF1 đến RF5, Phản hồi các lỗi dịch vụ chậm đo lường bằng 2 biến quan sát ký hiệu SF1
và SF2, Sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn đo lường bằng 3 biến quan sát ký hiệu từ SF1 đến SF3, Khoảng cách đo lường bằng 3 biến quan sát ký hiệu từ DF1 đến DF3, Sự cố gây tức giận đo lường bằng 4 biến quan sát ký hiệu từ AI1 đến AI4, Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh đo lường bằng 6 biến ký
hiệu từ CA1 đến CA6 và thang đo Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng cá nhân đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ IX1 đến IX5.
Hệ số Cronbach’s alpha là phép kiểm định mức độ chặt chẽ, mạch lạc giữa các biến quan sát trong thang đo. Vì vậy, nó được sử dụng để đánh giá sơ bộ thang đo, nhằm loại bỏ những biến quan sát, những thang đo không phù hợp. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2006), nhiều nhà nghiên cứu đồng ý khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là được, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – Corrected correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0,7 trở lên.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha của các thang đo Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Cronbach's alpha nếu loại biến
RF2 14,22 12,328 0,468 0,863
RF3 14,20 10,954 0,767 0,794
RF4 14,61 10,795 0,543 0,854
RF5 14,45 9,942 0,809 0,775
Thang đo SF, Cronbach’s alpha = 0,894
SF1 3,16 1,140 0,809
SF2 3,22 1,130 0,809
Thang đo SP, Cronbach’s alpha = 0,676
SP1 7,15 2,130 0,669 0,317
SP2 6,95 2,376 0,538 0,515
SP3 6,80 3,451 0,298 0,792
Thang đo DF, Cronbach’s alpha = 0,749
DF1 6,65 3,565 0,659 0,563
DF2 6,46 4,723 0,481 0,767
DF3 6,31 3,813 0,601 0,636
Thang đo AI, Cronbach’s alpha = 0,762
AI1 11,54 5,008 0,617 0,675
AI2 11,52 4,795 0,676 0,640
AI3 11,17 5,835 0,595 0,699
AI4 11,71 5,605 0,401 0,799
Thang đo CA, Cronbach’s alpha = 0,863
CA1 17,87 14,326 0,593 0,851 CA2 17,96 13,644 0,724 0,827 CA3 17,73 14,317 0,691 0,835 CA4 17,68 14,007 0,708 0,831 CA5 18,09 14,199 0,505 0,871 CA6 17,67 13,275 0,755 0,821
Thang đo IX, Cronbach’s alpha = 0,875
IX1 14,19 11,373 0,537 0,891 IX2 14,06 11,031 0,732 0,843 IX3 14,09 10,441 0,784 0,829 IX4 14,12 10,223 0,788 0,827 IX5 14,05 11,938 0,704 0,828 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Bảng 4.2 cho thấy:
Thang đo Uy tín kém có 05 biến quan sát RF1, RF2, RF3, RF4, RF5 thì cả 05 biến này đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0,849 (lớn hơn 0,7) nên thang đo Uy tín kém được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thang đo Phản hồi các lỗi dịch vụ chậm có 02 biến quan sát SF1 và SF2, cả 02 biến đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0,894 (lớn hơn 0,7) nên thang đo Phản hồi các lỗi dịch vụ chậm được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Thang đo Sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn có 03 biến quan sát SP1, SP2, SP3 thì chỉ có biến SP1, SP2 có hệ số tương quan biến - tổng > 0,3. Riêng SP3 có hệ số tương quan biến – tổng thấp, chỉ bằng 0,298. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo Sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn tăng lên bằng 0,792 nếu loại biến SP3 (hiện tại là 0,676) => loại biến SP3, các biến còn lại được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Biến SP3 bị loại có nội dung “Các dịch vụ tư vấn của ngân hàng không đáp ứng được nhu cầu của tơi”, trong khi đó biến SP2 có nội dung “Các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng không đáp ứng được nhu cầu của tôi” => nội dung của biến SP3 đã được bao hàm trong biến SP2. Ngoài ra, biến SP3 là biến bổ sung thêm từ mơ hình khác chứ mơ hình gốc khơng có => việc loại biến này khơng vi phạm nội dung khái niệm nghiên cứu. Thang đo Khoảng cách có 03 biến quan sát DF1, DF2, DF3 thì cả 3 biến này đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0,749 (lớn hơn 0,7) nên thang đo Khoảng cách được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thang đo Sự cố gây tức giận có 04 biến quan sát AI1, AI2, AI3, AI4 thì cả 04 biến này đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả đều được
chấp nhận. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach Alpha là 0,762 (lớn hơn 0,7) nên thang đo Sự cố gây tức giận được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Thang đo Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh có 06 biến quan sát CA1, CA2, CA3, CA4, CA5, CA6 thì cả 06 biến đều có hệ số tương quan biến - tổng > 0,3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha là 0,863 (> 0,7) nên thang đo Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thang đo Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng có 05 biến quan sát
IX1, IX2, IX3, IX4, IX5 thì cả 05 biến này đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach Alpha là 0,875 (lớn hơn 0,7) nên thang đo thành phần Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.3: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định thang đo
STT Thang đo Số quan
sát
Số biến bị loại
Cronbach' s alpha
Tƣơng quan biến – tổng nhỏ nhất 1 Uy tín kém 5 0 0,849 0,468 2 Phản hồi các lỗi dịch vụ chậm 2 0 0,894 0,809 3 Sản phẩm dịch vụ nghèo nàn 3 1 (SP3) 0,676 0,298 4 Khoảng cách 3 0 0,749 0.481 5 Sự cố gây tức giận 4 0 0,762 0.401
6 Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh
6 0 0,863 0,505
7 Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng
5 0 0,879 0,559
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
4.5. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương
quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Sau khi kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, có 1 biến quan
sát bị loại (SP3), cịn lại 27 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố.
Khi tiến hành phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) ≥ 0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05 (Hair và cộng sự, 2006). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartllet xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 2006). Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải 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 mức quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn factor
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Anderson và Gerbing, 1988)
Hệ số Eigenvalue > 1 (Anderson và Gerbing, 1988).
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-tamimi, 2003).
4.5.1. Đánh giá thang đo các thành phần: