Đặc điểm mẫu – n = 238 Số lượng Tỉ lệ (%)
Giới tính Nam 124 52.1 Nữ 114 47.9 Độ tuổi Dưới 30 tuổi 79 33.2 Từ 30 đến 40 tuổi 94 39.5 Trên 40 tuổi 65 27.3 Thu nhập Dưới 5 triệu 49 20.6 5 đến dưới 10 triệu 105 44.1 10 đến 20 triệu 50 21.0 Trên 20 triệu 34 14.3
Về giới tính: nam chiếm tỉ lệ 52.1% tương ứng với 124 và và nữ chiếm tỉ lệ 47.9%
tương ứng với 114 người trong 238 người hồi đáp hợp lệ.
Về độ tuổi: độ tuổi từ 30 đến 40 chiếm nhiều nhất (39.5%) tương ứng là 94 người,
tiếp đến là dưới 30 tuổi (chiếm 33.2%) tương ứng với 79 người và trên 40 tuổi chiếm 27.3% trong 238 người hồi đáp hợp lệ.
Về thu nhập: mức thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu/tháng chiếm nhiều nhất là
44.1% tương ứng với 105 người, có 49 người thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng (20.6%), 50 người có thu nhập từ 10 đến 20 triệu (21%) và 34 người có thu nhập trên 20 triệu đồng/tháng (14.3%) trong 238 người hồi đáp hợp lệ.
3.5.2 Phân tích hệ số thang đo.
3.5.2.1 Phân tích thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á trên địa bàn TP.HCM.
Thang đo Mức độ đảm bảo có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.805 (bảng số
1, phụ lục 11) đạt yêu cầu. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến DB6 = 0.287 < 0.3; đồng thời nếu loại biến này sẽ làm cho hệ số Cronbach’s alpha tăng lên thành 0.847 (bảng số 2, phụ lục 11). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến còn lại đều > 0.3. Do vậy, biến DB6 bị loại, các biến còn lại được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo Mức độ tin cậy có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.867 (bảng số 3,
phụ lục 11) khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (> 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo Mức độ đáp ứng có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.828 (bảng số 4,
phụ lục 11) khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (> 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo Phương tiện hữu hình có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.885
(bảng số 5, phụ lục 11) khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn. Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo Mức độ đồng cảm có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.809 (bảng số
6, phụ lục 11) khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (> 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 3.3: Phân tích Cronbach’s alpha các thành phần ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Biến Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha
nếu loại biến
Mức độ đảm bảo: Cronbach’s alpha = 0.805
DB1 18.5630 7.066 .692 .750 DB2 18.6218 6.700 .699 .743 DB3 18.6008 6.958 .704 .746 DB4 18.5672 6.820 .521 .787 DB5 18.7605 7.187 .607 .766 DB6 18.7563 7.645 .287 .847
Mức độ tin cậy: Cronbach’s alpha = 0.867
TC1 19.6261 14.598 .642 .853 TC2 19.5126 15.483 .700 .838 TC3 19.5546 15.666 .734 .834 TC4 19.5168 15.145 .753 .829 TC5 19.6933 16.576 .573 .860 TC6 19.5966 16.588 .612 .854
Mức độ đáp ứng: Cronbach’s alpha = 0.828 DU1 15.2899 7.118 .740 .758 DU2 15.3950 9.514 .412 .847 DU3 15.3319 8.636 .561 .811 DU4 15.2353 7.278 .759 .752 DU5 15.3025 8.043 .662 .784
Phương tiện hữu hình: Cronbach’s alpha = 0.885
HH1 18.1513 19.040 .674 .869 HH2 18.2605 17.763 .813 .846 HH3 18.1261 18.406 .752 .857 HH4 18.1008 17.450 .815 .845 HH5 18.2521 17.936 .771 .853 HH6 18.4160 20.025 .420 .914 Mức độ đồng cảm: Cronbach’s alpha = 0.809 DC1 14.3950 6.156 .684 .745 DC2 14.2143 7.173 .335 .856 DC3 14.4664 6.081 .722 .733
DC4 14.4328 6.297 .628 .763
DC5 14.3739 6.640 .677 .753
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á gồm 5 thành phần với 27 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.877 > 0.5 (bảng số 7a, phụ lục 11) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 27 biến quan sát (bảng số 7b, phụ lục 11) và với tổng phương sai trích là 65.845 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 7c, phụ lục 11), các biến TC5, DC2, DU2, DB4, HH6 bị loại do có hệ số tải nhân tố lớn nhất của chúng chưa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại hai biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 (bảng số 8a, phụ lục 11) và chỉ số KMO = 0.871 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 22 biến quan sát (bảng số 8b, phụ lục 11) và với tổng phương sai trích là 71.557 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 8c, phụ lục 11) biến DU3 bị loại dựa vào tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (0.524 – 0.375 < 0.3). Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ ba với việc loại biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 (bảng số 9a, phụ lục 11) và chỉ số KMO = 0.864 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 21 biến quan sát (bảng số 9b, phụ lục 11) và với tổng phương sai trích là 72.623% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Kết quả tại bảng 3.4 (xem thêm bảng số 9c, phụ lục 11) cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu. Chênh lệch hệ số tải nhân tố của mỗi một biến quan sát đều lớn hơn 0.3 đạt yêu cầu.
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (bảng 3.4) các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5 được nhóm lại thành năm nhân tố. Các nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể như sau:
Nhân tố thứ nhất: được nhóm lại bằng lệnh trung bình bằng lệnh
COMPUTE HH=MEAN(HH1,HH2,HH3,HH4,HH5) và được đặt tên là Phương tiện hữu hình ký hiệu là HH.
Nhân tố thứ hai: được nhóm lại bằng lệnh trung bình bằng lệnh
COMPUTE TC=MEAN(TC1,TC2,TC3,TC4,TC6) và được đặt tên là Mức độ tin cậy ký hiệu là TC
Nhân tố thứ ba: được nhóm lại bằng lệnh trung bình bằng lệnh
COMPUTE DB=MEAN(DB1,DB2,DB3,DB5) và được đặt tên là Mức độ đảm bảo ký hiệu là DB.
Nhân tố thứ tư: được nhóm lại bằng lệnh trung bình bằng lệnh
COMPUTE DC=MEAN(DC1,DC3,DC4,DC5) và được đặt tên là Mức độ đồng cảm ký hiệu là DC.
Nhân tố thứ năm: được nhóm lại bằng lệnh trung bình bằng lệnh
COMPUTE DU=MEAN(DU1,DU4,DU5) và được đặt tên là Mức độ đáp ứng ký hiệu là DU.
Bảng 3.4: Ma trận xoay nhân tố (Lần 3)
Nhân tố
Hữu hình Tin cậy Đảm bảo Đồng cảm Đáp ứng
HH4 .846 HH1 .843 HH5 .829 HH2 .801 HH3 .732 TC4 .821 TC3 .767 TC1 .745 TC2 .737 TC6 .669 DB3 .846 DB5 .824 DB1 .815 DB2 .723
DC1 .854 DC3 .848 DC5 .806 DC4 .764 DU1 .846 DU5 .804 DU4 .777
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
3.5.2.2 Phân tích thang đo sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng Đông Á trên địa bàn TP.HCM.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Thang đo Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á gồm 3 biến quan sát (HL1, HL2, HL3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.707 (bảng số 10, phụ lục 11) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lường thành phần này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.5: Hệ số Cronbach’s alpha thành phần Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ tại ngân hàng Đông Á
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s alpha
nếu loại biến
HL1 7.4748 1.558 .556 .579
HL2 7.3319 1.421 .510 .647
HL3 7.4538 1.709 .521 .627
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 11a, phụ lục 11) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.674 đều đáp ứng được yêu cầu. Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.904 (bảng số 11b, phụ lục 11), đã trích được một nhân tố từ ba biến quan sát và với phương sai trích là 63.451 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Ba biến HL1, HL2, HL3 đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 đều phù hợp (bảng số 11c, phụ lục 11)
3.5.3. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội. 3.5.3.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc. 3.5.3.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á trên địa bàn TP.HCM:
HL = β0 + β1*HH + β2*TC + β3*DB + β4*DC + β5*DU
Trong đó: Các biến độc lập (Xi): HH, TC, DB, DC, DU
Biến phụ thuộc (HL): Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á trên địa bàn TP.HCM
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0…5)
3.5.3.2 Phân tích tương quan
Dựa vào bảng 3.6 ta thấy hệ số tương quan giữa thành phần Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á với 5 biến độc lập HH, TC, DB, DC, DU cao (thấp nhất là 0.466) và trị Sig đều nhỏ (< 0.05). Tuy nhiên, ma trận tương chỉ nói lên mối tương quan (quan hệ 2 chiều) giữa các biến nên chỉ đưa ra cái nhìn tổng quan sơ bộ mà khơng có quyết định gì trong việc đưa ra biến nào ảnh hưởng, biến nào không ảnh hưởng lên biến phụ thuộc. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
Bảng 3.6: Ma trận tương quan Pearson HL HH TC DB DC DU HL HH TC DB DC DU HL Pearson Correlation 1 .488** .581** .570** .466** .530** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 HH Pearson Correlation 1 .473** .381** .267** .477** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 TC Pearson Correlation 1 .413** .294** .528** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 DB Pearson Correlation 1 .260** .395** Sig. (2-tailed) .000 .000 DC Pearson Correlation 1 .199** Sig. (2-tailed) .002 DU Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed)
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
3.5.3.3 Hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định sự phù hợp giữa 5 nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á, hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Kết quả phân tích hồi quy bội tại bảng 3.7, các giá trị Sig. với các biến HH, TC, DB, DC, DU đều rất nhỏ (< 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 3.7: Kết quả phân tích hồi quy bội
Model
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hệ số chặn .365 .198 1.841 .067 HH .071 .034 .108 2.073 .039 .674 1.485 TC .169 .039 .236 4.317 .000 .616 1.624 DB .303 .051 .291 5.882 .000 .749 1.335 DC .222 .040 .255 5.575 .000 .877 1.140 DU .129 .037 .188 3.501 .001 .636 1.573
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
3.5.3.4 Kiểm tra các giả định hồi quy
Phân tích hồi quy khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà cịn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định phương sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 14, phụ lục 11) cho thấy giá trị sig. của các biến HH, TC, DB, DC, DU với giá trị tuyệt đối của phần dư đều khác không (trị Sig > 0.05). Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 11) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Hình 3.2: Biểu đồ tần số histogram
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (hình số 2, phụ lục 11) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 3.3: Đồ thị phân tán phần dư
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: đại lượng thống kê Durbin- Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 3.8cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.975 (gần bằng 2), nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi quy bội đáp ứng được tất cả các giả định.
3.5.3.5 Độ phù hợp của mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi quy bội (bảng 3.8) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.565, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 56.5%. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 3.8: Model Summaryb
Model R R Square
R² điều
chỉnh Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .758a .574 .565 .38497 1.975
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (bảng 3.9) cho thấy trị thống kê F là 62.603 với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 3.9: ANOVAbModel Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 46.390 5 9.278 62.603 .000a