4.4. Kiểm định thang đo
4.4.3. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngồi chức năng là một cơng cụ mơ tả, hồi quy tuyến tính bội cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm định các
đối với nghiên cứu này hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Trong phân tích hồi quy, cần chú ý các thông số sau:
Giá trị bội (R) chỉ ra độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc.
Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà giá trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác.
Hệ số xác định điều chỉnh (R2
adj) thay cho R2 khi so sánh các mơ hình với nhau. Hệ số điều chỉnh này giúp chúng ta điều chỉnh mức độ phù hợp của mơ hình: nghĩa là kiểm tra những mơ hình có nhiều biến phụ thuộc nhưng thực sự trong đó có một số biến không giúp bao nhiêu cho việc giải thích biến thiên của biến phụ thuộc (Y) (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Khi thực phép kiểm định F trong phân tích phương sai (ANOVA), nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (Sig. < 0,001), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ.
Hệ số beta () là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Hệ số tương quan từng phần (partial R) đo lường sức mạnh của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến đơn độc lập khi ảnh hưởng dự báo của các biến độc lập khác trong mơ hình hồi quy được giữ nguyên (Hair & ctg, 2006).
Khi ước lượng mơ hình hồi quy bội, cần phải kiểm tra các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau thơng qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường,
nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình hồi quy bội (Hair & ctg 2006). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
4.4.3.1. Phân tích tương quan
Khi phân tích tương quan giữa các biến, hệ số tương quan nhỏ hơn 0,85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt có khả năng tồn tại giữa 2 biến (John and Benet – Martinez, 2000).
Các biến trong mơ hình hồi qui đều có tương quan với nhau ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Ngoài ra tất cả hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến dao động từ 0,213 đến 0,658, không vượt quá hệ số điều kiện 0,85. Do đó tất cả các biến độc lập trong mơ hình đều đảm bảo được giá trị phân biệt. Hay nói cách khác, các thang đo trong nghiên cứu này đã đo lường được các khái niệm nghiên cứu khác nhau.
PV P SQ CPC PE EV SV PV 1,000 0,529 0,481 0,649 0,543 0,604 0,658 P 0,529 1,000 0,248 0,368 0,302 0,213 0,458 SQ 0,481 0,248 1,000 0,349 0,321 0,291 0,405 CPC 0,649 0,368 0,349 1,000 0,609 0,527 0,471 PE 0,543 0,302 0,321 0,609 1,000 0,428 0,503 EV 0,604 0,213 0,291 0,527 0,428 1,000 0,433 Tương quan – Pearson Correlation SV 0,658 0,458 0,405 0,471 0,503 0,433 1,000 PV . 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P 0,000 . 0,001 0,000 0,000 0,004 0,000 SQ 0,000 0,001 . 0,000 0,000 0,000 0,000 CPC 0,000 0,000 0,000 . 0,000 0,000 0,000 PE 0,000 0,000 0,000 0,000 . 0,000 0,000 EV 0,000 0,004 0,000 0,000 0,000 . 0,000 Mức ý nghĩa – Sig. (1- tailed) SV 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 .
Bảng 4.7 Tương quan thống kê Spearman’s Rho giữa các biến
4.4.3.2. Đánh giá đa cộng tuyến
Mơ hình hồi qui với 6 biến độc lập và các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến này không vi phạm điều kiện về đa cộng tuyến.
4.4.3.3. Phân tích mơ hình hồi qui
Phương trình hồi quy sử dụng cho phân tích như sau PV = β0 + β1*P + β2*SQ + β3*CPC + β4*PE + β5*EV + β6*SV
Trong đó:
PV : Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ACB P : Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch
SQ : Chất lượng dịch vụ
CPC : Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng PE : Môi trường giao dịch
EV : Giá trị cảm xúc SV : Giá trị xã hội
βk : các hệ số của phương trình hồi quy
Trong kết quả phân tích hồi qui, chỉ có duy nhất biến “Mơi trường giao dịch – PE” là không ảnh hưởng đến “Giá trị cảm nhận” (có mức ý nghĩa bằng 0,417 > 0,05) (Kết quả chi tiết được trình bày tại Phụ lục 5 – 1. Phân tích hồi quy lần 1). Ngồi ra, trên thực tế khi tham khảo, phỏng vấn các khách hàng của ACB về mức độ ảnh hưởng của yếu tố “Mơi trường giao dịch” thì quan điểm của phần lớn khách hàng đều cho rằng yếu tố này khơng có sự tác động đáng kể đến cảm nhận của khách hàng vì gần như “Môi trường giao dịch” của các ngân hàng là như nhau, khơng có sự khác biệt: đều có sự tổ chức, sắp xếp gọn gàng, có nhiều quầy giao dịch, … do đó nó gần như là yếu tố “mặc nhiên” trong cảm nhận của khách hàng đối với các ngân hàng nên khách hàng không cảm nhận sự khác biệt cũng như sự cần thiết của yếu tố này. Do đó tác giả loại biến này ra khỏi mơ hình để tiến hành phân tích hồi quy lần thứ 2 với 5 thang đo thoả kết quả hồi quy lần 1 ((1) Cảm nhận
về Giá/ Chi phí giao dịch, (2) Chất lượng dịch vụ, (3) Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng, (4) Giá trị cảm xúc, (5) Giá trị xã hội).
Phương trình hồi quy sử dụng cho phân tích lần 2 (sau khi loại bỏ PE) PV = β' 0 + β' 1*P + β' 2*SQ + β' 3*CPC + β' 4*EV + β' 5*SV Trong đó: β'
klà các hệ số của phương trình hồi quy lần 2
Trong kết quả phân tích hồi qui lần 2, ta thấy 5 biến độc lập đều đạt mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05; giá trị VIF từ 1,252 đến 1,657 đều nhỏ hơn 2; kiểm định F trong Anova với mức ý nghĩa là 0,000 phù hợp với mơ hình và có giá trị F là 63,210. Các biến Hệ số Beta (*) Giá trị t Mức ý nghĩa r riêng phần VIF Biến độc lập Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch (P) 0,223 4,149 0,000 0,327 1,324 Chất lượng dịch vụ (SQ) 0,156 2,981 0,003 0,241 1,252 Năng lực của đội ngũ nhân
viên tiếp xúc khách hàng
(CPC)
0,249 4,168 0,000 0,328 1,639
Giá trị cảm xúc (EV) 0,268 4,713 0,000 0,366 1,488 Giá trị xã hội (SV) 0,260 4,332 0,000 0,340 1,657
Biến phụ thuộc Giá trị cảm nhận (PV)
R2 điều chỉnh = 0,676 Giá trị F = 63,210 Mức ý nghĩa của F = 0,000
Mơ hình hồi qui theo phương pháp Enter (*) Hệ số Beta chuẩn hoá
Bảng 4.8 Kết quả phân tích hồi quy
4.4.3.3.1. Mơ hình hồi qui kết quả như sau: Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ACB =
0,223*(Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch) + 0,156*( Chất lượng dịch vụ) + 0,249*(Năng lực của đội
ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng) +
0,268*(Giá trị cảm xúc) + 0,260*(Giá trị xã hội)
PV= 0,223*P+ 0,156*SQ+ 0,249*CPC+ 0,268*EV+ 0,260*SV
Kết quả hồi qui cho thấy, với hệ số khẳng định R2 điều chỉnh = 0,676 cho thấy mơ hình có thể giải thích được 67,6% sự biến thiên của biến “Giá trị cảm nhận của
khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng ACB” và mơ hình phù
hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% (Mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0,05).
Mơ hình kết quả hồi quy
Từ kết quả phân tích hồi quy và mơ hình hồi quy trên, đề tài này đã tìm ra các yếu tố quan trọng tác động đến Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng TMCP Á Châu (ACB). Các yếu tố có mức độ ảnh hưởng đến Giá trị cảm nhận của khách hàng đến dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ACB khơng có sự chênh lệch quá nhiều. Trong đó Giá trị cảm xúc có ảnh hưởng mạnh nhất đến Giá trị cảm nhận với hệ số Beta là 0,268 và Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng yếu nhất đến Giá trị cảm nhận với hệ số Beta là 0,156.
Thứ tự mức độ quan trọng các yếu tố ảnh hưởng như sau:
Yếu tố Hệ số Beta Thứ tự mức độ ảnh hưởng
Giá trị cảm xúc 0,268 1
Giá trị xã hội 0,260 2
Năng lực của đội ngũ nhân viên
tiếp xúc khách hàng 0,249 3
Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao
dịch 0,223 4
Chất lượng dịch vụ 0,156 5
Bảng 4.9 Thứ tự mức độ quan trọng các yếu tố ảnh hưởng 4.4.4. Kiểm định giả thuyết 4.4.4. Kiểm định giả thuyết
Dựa vào kết phân tích hồi quy trên, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết sau khi phân tích mơ hình như sau:
Giả thuyết H1: Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch có tác động cùng chiều với Giá trị cảm nhận của khách hàng.
Chấp nhận giả thuyết này với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 với hệ số beta là 0,223; do đó yếu tố “Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch” có tác động cùng chiều với Giá trị cảm nhận của khách hàng.
Giả thuyết H2: Chất lượng dịch vụ càng cao thì Giá trị cảm nhận của
khách hàng càng cao.
Chấp nhận giả thuyết này với mức ý nghĩa là 0,003 < 0,05 với hệ số beta là 0,156; do đó yếu tố “Chất lượng dịch vụ” càng cao thì Giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H3: Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng tương quan thuận với Giá trị cảm nhận của khách hàng.
Chấp nhận giả thuyết này với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 với hệ số beta là 0,249; do đó yếu tố “Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng” có tương quan thuận với Giá trị cảm nhận của khách hàng.
Giả thuyết H4: Môi trường giao dịch càng tốt thì Giá trị cảm nhận của
khách hàng càng cao.
Giả thuyết này được bác bỏ từ sau phân tích hồi quy lần 1 do có mức ý
nghĩa > 0,05.
Giả thuyết H5: Giá trị cảm xúc càng cao thì Giá trị cảm nhận của khách
hàng càng cao.
Chấp nhận giả thuyết này với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 với hệ số beta là 0,268; do đó yếu tố “Giá trị cảm xúc” càng cao thì Giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H6: Giá trị xã hội có tương quan thuận với Giá trị cảm nhận của khách hàng.
Chấp nhận giả thuyết này với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 với hệ số beta là 0,260; do đó yếu tố “Giá trị xã hội” có tương quan thuận với Giá trị cảm nhận của khách hàng.
4.5. Ảnh hưởng của các biến định tính đến Giá trị cảm nhận
Để kiểm định sự khác biệt giữa trung bình của hai đám đông, ta sử dụng mơ hình T – test. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mơ hình T – test để kiểm định sự khác biệt trung bình giữa nam và nữ đối với các thang đo. Ngoài ra, để kiểm định
sự khác biệt từ ba trung bình trở lên, ta sử dụng mơ hình Anova. Tác giả sử dụng mơ hình Anova để kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các nhóm tuổi và trình độ học vấn của đáp viên trong nghiên cứu này.
4.5.1. Kiểm định T – test cho biến giới tính Giới tính Số Giới tính Số
mẫu
Trung
bình Sai số thống kê Trung bình lệch chuẩn Nữ 80 3,2542 0,81000 0,09056 P Nam 70 3,1857 0,86929 0,10390 Nữ 80 3,4208 0,90745 0,10146 SQ Nam 70 3,3524 1,00383 0,11998 Nữ 80 3,8000 0,60770 0,06794 CPC Nam 70 3,6571 0,80889 0,09668 Nữ 80 2,6075 0,77063 0,08616 EV Nam 70 2,6257 0,77790 0,09298 Nữ 80 3,3200 0,62000 0,06932 SV Nam 70 3,1314 0,80497 0,09621 Nữ 80 3,5464 0,59263 0,06626 PV Nam 70 3,4000 0,80651 0,09640
Bảng 4.10 Trung bình theo giới tính của các nhân tố
Kiểm định sự bằng nhau của phương sai Kiểm định sự bằng nhau của trung bình Assumptions F Mức ý nghĩa t df Mức ý nghĩa
Giả định phương sai bằng
nhau 0,242 0,624 0,499 148 0,619
P
Giả định phương sai không
bằng nhau 0,497 142,054 0,620
Giả định phương sai bằng
nhau 2,003 0,159 0,439 148 0,662
SQ
Giả định phương sai không
bằng nhau 0,436 140,301 0,664
Giả định phương sai bằng
nhau 8,490 0,004 1,232 148 0,220
CPC
Giả định phương sai không
bằng nhau 1,209 126,941 0,229
Giả định phương sai bằng
nhau 0,070 0,792 -0,144 148 0,886
EV
Giả định phương sai không
bằng nhau -0,144 144,997 0,886
Giả định phương sai bằng
nhau 5,234 0,024 1,618 148 0,108
SV
Giả định phương sai không
bằng nhau 1,590 128,892 0,114
Giả định phương sai bằng nhau
5,399 0,022 1,277 148
PV
Giả định phương sai không bằng nhau
1,252 125,193 0,213
Bảng 4.11 Kết quả T – test đối với giới tính
Kết quả chi tiết được trình bày tại Phụ lục 6 – 1. T.test. Giới tính
Kết quả T – test ở Bảng 4.11 cho thấy ở độ tin cậy 95%, với kiểm định Levene đều có Sig. > 0,05 (Sig.P= 0,619; Sig.SQ = 0,662; Sig.CPC = 0,229; Sig.EV = 0,886;
Sig.SV = 0,108; Sig.PV = 0,204), cho thấy khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ
trong cảm nhận của khách hàng về Giá/ Chi phí giao dịch (P), Chất lượng dịch vụ (SQ), Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng (CPC), Giá trị cảm xúc (EV), Giá trị xã hội (SV), Giá trị cảm nhận (PV). Số liệu cũng cho thấy mức cảm nhận trung bình đối với các nhân tố của nam và nữ khơng có sự khác biệt đáng kể: mức cảm nhận trung bình đối với P của nữ là 3,2542 và của nam là 3,1857; mức cảm nhận trung bình đối với SQ của nữ là 3,4208 và của nam là 3,3524; mức cảm nhận trung bình đối với CPC của nữ là 3,8000 và của nam là 3,6571; mức cảm nhận trung bình đối với EV của nữ là 2,6075 và của nam là 2,6257; mức cảm nhận trung bình đối với SV của nữ là 3,3200 và của nam là 3,1314; mức cảm nhận trung bình đối với PV của nữ là 3,5464 và của nam là 3,400.
4.5.2. Kiểm định Anova cho biến nhóm tuổi
STT Nhân tố Levene Statistic df1 df2 Mức ý nghĩa
1 P 1,148 2 147 0,320 2 SQ 5,462 2 147 0,005 3 CPC 1,152 2 147 0,319 4 EV 1,876 2 147 0,157 5 SV 0,588 2 147 0,557 6 PV 1,943 2 147 0,147
Bảng 4.12 Bảng kiểm định Levene các nhóm tuổi đối với các nhân tố
Kết quả chi tiết được trình bày tại Phụ lục 6 – 2.1.Độ tuổi
Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất đối với tất cả các nhân tố (P, SQ, CPC, EV, SV, PV) đều khơng có ý nghĩa do có Sig. ≥ 0,05 (Sig.P= 0,320; Sig.SQ = 0,005; Sig.CPC = 0,319; Sig.EV = 0,157; Sig.SV = 0,557; Sig.PV = 0,147), nghĩa là
khơng cị sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm tuổi đối với các nhân tố. Ngồi ra, kết quả kiểm định Anova cũng cho thấy khơng có sự khác biệt giữa các nhóm
tuổi vì đều có Sig > 0,05 (Sig.P= 0,865; Sig.SQ = 0,838; Sig.CPC = 0,607; Sig.EV = 0,370; Sig.SV= 0,485; Sig.PV= 0,828)(Bảng 4.13). STT Nhân tố Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Giữa các nhóm 0,206 2 0,103 0,146 0,865 Trong cùng nhóm 103,942 147 0,707 1 P Tổng 104,148 149 Giữa các nhóm 0,323 2 0,162 0,177 0,838 Trong cùng nhóm 134,436 147 0,915 2 SQ Tổng 134,759 149 Giữa các nhóm 0,509 2 0,254 0,501 0,607 Trong cùng nhóm 74,575 147 0,507 3 CPC Tổng 75,083 149 Giữa các nhóm 1,192 2 0,596 1,001 0,370