Tiêu chí Tần số Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất Giá trị trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn (Std. Deviation) PHUONG TIEN 250 1.00 3.00 1.6340 .42752 TIEP CAN 250 1.00 5.00 1.6610 .48763 TIN NHIEM 250 1.00 5.00 1.7460 .51140 TIN CAY 250 1.00 4.20 1.8448 .47074 DONG CAM 250 1.00 5.00 2.1312 .63302 PHUC VU 250 1.00 4.33 2.2053 .61119 DAP UNG 250 1.00 5.00 2.2240 .55291 HAI LONG 250 1.00 5.00 1.8827 .69325
Biểu đồ 2.5: Mức độ hài lòng của khách hàng
Tuy nhiên, cịn có khách hàng khơng hài lịng về thái độ phục vụ của một số nhân viên tại Quầy dịch vụ thẻ. Người tiêu dùng phản ánh một số địa điểm giao dịch nhân viên thiếu niềm nở (thiếu nụ cười, tiết kiệm lời trong giao tiếp…), chưa tích cực (thiếu hướng dẫn, đôi lúc thiếu tập trung vào công việc…), tổ chức chưa thật sự khoa học, hợp lý (cách bố trí quầy giao dịch, tổ chức dây chuyền nghiệp vụ chưa thuận tiện chi người tiêu dùng), thủ tục cần rõ ràng và đơn giản hơn (các mẫu ấn chỉ, ấn phẩm..). Từ người tiêu dùng thể nhân (tiền gửi tiết kiệm và tiền gửi tài khoản cá nhân) đến người tiêu dùng pháp nhân đều phải than phiền về cung cách giao dịch của ngân hàng còn giống cơ chế xin- cho, kiểu hành chính (xem Phụ lục 11).
b.Phân tích hồi qui bội
Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa các thành phần của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng? Mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy mơ hình tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến mức độ hài lịng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 7 biến độc lập đó là Mức độ đồng cảm, Độ tin cậy, Phương tiện hữu hình, Khả năng
tiếp cận, Năng lực phục vụ, Đáp ứng, Sự tín nhiệm và một biến phụ thuộc là sự hài lịng của khách hàng. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 16.0
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và sự thỏa mãn của khách hàng có dạng như sau:
Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4+ β5X5+ β6X6+ β7X7
Trong đó:
- Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đốn về mức độ hài lịng của khách hàng
- βo, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7 là các hệ số hồi quy
- X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 là các biến độc lập theo thứ tự: Mức độ đồng cảm, Độ tin cậy, Phương tiện hữu hình, Khả năng tiếp cận, Năng lực phục vụ, Đáp ứng, Sự tín nhiệm.
Phân tích tương quan hệ số Pearson
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.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao. Trong q trình
phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến (xem Phụ lục 10), Ma trận này sẽ cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa biến Sự Hài lòng – HAILONG (biến phụ thuộc) với từng biến độc lập, cũng như tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với nhau. Biến HAILONG có sự tương quan tuyến tính rất chặt chẽ với tất cả 7 biến độc lập (DONGCAM, TINCAY, PHUONGTIEN, TIEPCAN, PHUCVU, DAPUNG, TINNHIEM) với r (hệ số tương quan- Pearson Correlation)>0.3 và sig<1%. Giữa các biến độc lập (DONGCAM, TINCAY, PHUONGTIEN, TIEPCAN, PHUCVU, DAPUNG, TINNHIEM) đa số có r<0.3. Đồng nghĩa là các biến này gần như độc lập với nhau. Tuy nhiên giữa hai biến DAPUNG và PHUCVU có r=0.311; TINNHIEM và DONGCAM có r=0.296, DAPUNG và DONGCAM có r=0.291 nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi quy tuyến tính bội dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (xong các hệ số tương quan này chỉ xắp sĩ 0.3 nên giữa các biến trên chỉ có mối tương quan yếu).
Phân tích hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy bội với 7 thành phần của chất lượng dịch vụ tại VietinBank- CN Tp.HCM được đưa vào cùng 1 lúc (enter) cho thấy mơ hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm tra giả thuyết: sig. F = 0.000. Mức độ giải thích mối quan hệ giữa các thành phần bằng phương pháp hồi quy này cho kết quả chấp nhận được: R2 hiệu chỉnh = 0.505> 0.5, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 50,5%. Nói cách khác, khoảng 50,5% khác biệt của sự hài lịng quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 7 thành phần Mức độ đồng cảm, Độ tin cậy, Phương tiện hữu hình, Khả năng tiếp cận, Năng lực phục vụ, Đáp ứng, Sự tín nhiệm.