Đơn vị tính: thang đo Likert 5 điểm
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến S1 13.28 4.562 .614 .726 S2 13.48 5.047 .553 .746 S3 13.30 5.203 .729 .707 S4 13.04 4.799 .624 .722 S5 13.57 5.498 .358 .811 Alpha =.784
(Nguồn: Kết quả chạy SPSS)
Hệ số Cronbach alpha của thang đo sự hài lịng của khách hàng sau khi sử dụng tín dụng tiêu dùng của BIDV HCM đạt yêu cầu là 0,784. Hơn nữa các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường sự hài lịng này cũng đạt tiêu chuẩn cho phép là lớn hơn 0,4. Riêng hệ số tương quan biến tổng của biến S5 (Anh/chị hài lịng về phương tiện hữu hình mà BIDV HCM đang cĩ) nhỏ hơn 0,4 tuy nhiên nếu loại bỏ biến S5 thì Alpha là .811 nên thay đổi khơng đáng kể. Vì vậy biến S5 được giữ lại và được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
2.3.2.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhất định để đánh giá kết quả phân tích.
• Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
• Thứ hai, hệ số tải nhân tố phải lớn hơn (Factor loading) ≥ 0.4. Nếu biến quan sát cĩ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
• Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
• Thứ tư, hệ số Eigen value cĩ giá trị lớn hơn 1.
• Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phân tích EFA - các biến độc lập trong mơ hình
Kết quả Cronbach Alpha cho thấy các thang đo đều thỏa mãn yêu cầu tin cậy alpha. Vì vậy, các biến quan sát của thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thang đo các thành phần đo lường sự hài lịng của khách hàng sau khi sử dụng sản phẩm tín dụng tiêu dùng tại BIDV HCM cho thấy cĩ 5 nhân tố được rút từ 27 mục hỏi ban đầu tại giá trị Eigen là 1,233, phương sai trích được là 65,393% và tại đĩ hệ số KMO là 0,894 và Approx - Chi-square của kiểm định Bartlett’s Test cĩ giá trị sig là 0.000 (Sig. = 0.000 < 5%) nghĩa là giữa các biến trong tổng thể cĩ mối liên hệ với nhau đồng nghĩa với việc phân tích nhân tố khám phá hồn tồn thực hiện được khi giữa các biến độc lập trong mơ hình cĩ mối tương quan với nhau (phụ lục 6).
Bảng 2.8 Kết quả phân tích nhân tố EFA của các thành phần đo lường sự hài lịng của khách hàng
Đơn vị tính: thang đo Likert 5 điểm
STT Biến quan sát
Hệ số tải nhân tố của các thành phần Tên nhân tố
1 2 3 4 5 1 R1 .819 .092 .122 .191 .145 MỨC ĐỘ TIN CẬY 2 R2 .695 .157 .258 .177 .244 3 R3 .731 .128 .144 .228 .168 4 R4 .694 -.043 .137 .087 .150 5 R5 .734 .092 .237 .230 .229 6 R6 .678 .251 .243 .257 .183
7 RS1 .271 .106 .071 .134 .708 KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG 8 RS2 .110 -.063 .036 .098 .820 9 RS3 .167 .070 .155 .087 .743 10 RS4 .312 .145 .110 -.005 .628 11 RS5 .074 .094 .145 .064 .748 12 E1 -.060 .862 .007 -.010 .028 MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM 13 E2 .086 .878 -.049 -.025 .106 14 E3 .162 .783 -.098 .039 .037 15 E4 .200 .787 .023 -.153 .004 16 E5 .048 .817 -.015 -.072 .136 17 A1 .173 -.085 .065 .413 .074 NĂNG LỰC PHỤC VỤ 18 A2 .036 .049 .267 .779 -.078 19 A3 .150 -.013 .188 .798 .073 20 A4 .229 -.159 .400 .610 .206 21 A5 .215 -.068 .336 .708 .127 22 A6 .298 -.025 .239 .690 .160 23 T1 .215 -.038 .694 .345 .041
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH
24 T2 .174 -.038 .820 .269 .049
25 T3 .130 .063 .731 .219 .245
26 T4 .215 -.120 .779 .235 .136
27 T5 .222 -.020 .725 .188 .125
(Nguồn: Kết quả chạy SPSS)
Đối với thang đo sự hài lịng của khách hàng, sau khi phân tích EFA trích được 1 nhân tố tại giá trị Eigen là 2,802. Bảng 2.15 trình bày kết quả phân tích nhân tố cho khái niệm này. Tại giá trị Eigen là 2,802, phương sai trích được là 56,043%, KMO bằng 0,769, các hệ số tải nhân tố đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,5. Với các số liệu thu thập được thì phân tích EFA là phù hợp, các biến quan sát thuộc thành phần sự hài lịng của khách hàng đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 2.9 Kết quả phân tích nhân tố EFA - Khái niệm sự hài lịng của khách hàng
Đơn vị tính: thang đo Likert 5 điểm
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Giá trị Eigen Phương sai trích Cronbach Alpha Mức độ hài lịng chung 2,802 56,043 0,784 S1 0,794 S2 0,728 S3 0,851 S4 0,793 S5 0,536
(Nguồn: Kết quả chạy SPSS)
Với tất cả kết quả phân tích EFA cho kết luận rằng các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo và mơ hình ban đầu được giữ nguyên để thực hiện các kiểm định tiếp theo.
2.3.2.4 Phân tích hồi quy bội *Mơ hình hồi quy: *Mơ hình hồi quy:
Ý nghĩa của hồi quy nhằm so sánh và đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập Mức độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Mức độ đồng cảm, Khả năng đáp ứng, Phương tiện hữu hình đến biến phụ thuộc. Đồng nghĩa với việc xem xét cụ thể các hệ số β hiệu chỉnh của các nhân tố gộp tác động đến biến phụ thuộc.
- Phương trình hồi quy bội thể hiện như sau
Y=β0 + β1.X1 + β2.X2 + β3.X3 + β4.X4 +β5.X5 Trong đĩ
β0, β1, β2, β3, β4, β5: hệ số hồi quy ước lượng được ứng với các biến X1, X2, X3, X4, X5.
- X1: Mức độ tin cậy
- X2: Mức độ đồng cảm - X3: Phương tiện hữu hình - X4: Năng lực phục vụ - X5: Khả năng đáp ứng
• Mơ hình hồi quy bội với 5 biến độc lập được đưa vào bằng phương pháp ENTER (tất cả các biến được đưa vào cùng một lượt).
• Thang đo sử dụng trong hồi quy là thang đo đã được chuẩn hĩa với TRUNG BÌNH =0 và ĐỘ LỆCH CHUẨN =1.
Bảng 2.10 Tĩm tắt mơ hình trong phân tích hồi quy
Đơn vị tính: thang đo Likert 5 điểm
Mơ hình R R bình phương R bình phương điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Hệ số Durbin- Waston 1 .928a .860 .857 .3783901 1.881
(Nguồn: Kết quả chạy SPSS)
Hệ số xác định R2 = 0.86 và R2 hiệu chỉnh = 0.857, mơ hình hồi quy là phù hợp hay các biến độc lập giải thích được 86% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
*Kiểm định ANOVA:
- Ho: Sự kết hợp giữa các biến độc lập khơng giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc (β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0)
- H1: Sự kết hợp giữa các biến độc lập giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc (tồn tại ít nhất một hệ số βi # 0, với i=1,2,3,4,5)