Có 250 bảng câu hỏi đã được gửi đi khảo sát và thu về được 237 bảng. Sau khi loại đi những phiếu không đạt yêu cầu và tiến hành làm sạch dữ liệu, tác giả có được bộ dữ liệu sơ cấp là 150 mẫu:
Mẫu khảo sát Mẫu hồi đáp Mẫu bị loại Mẫu hợp lệ Tỉ lệ mẫu hợp lệ
250 237 87 150 63,29%
Bảng 4.1 Thống kê mẫu khảo sát
Trong 150 khách hàng tham gia trả lời có 53,33% khách hàng là nữ và 46,67% khách hàng là nam. Khoảng một phần tư khách hàng có độ tuổi từ 25 đến dưới 40, chiếm 72%; cịn lại 23,33% có độ tuổi từ 40 trở lên và 4,67% có độ tuổi dưới 25. Đa phần các đáp viên đều có trình độ Đại học, chiếm 76%; 22% đáp viên có trình độ trên Đại học và 2% có trình độ dưới Đại học. Các đáp viên đều sử dụng đều có giao dịch hoặc sử dụng các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) và một ngân hàng khác ACB.
Thông tin mẫu khảo sát được mô tả chi tiết ở bảng sau:
Kích thước mẫu n = 150 Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
Tần số Phần trăm Giới tính – Nữ 80 53,33% – Nam 70 46,67% Tuổi – Dưới 25 tuổi 7 4,67%
– Từ 25 tuổi đến dưới 40 tuổi 108 72,00%
– Từ 40 tuổi trở lên 35 23,33%
Trình độ học vấn
– Dưới Đại học 3 2,00%
– Đại Học 114 76,00%
– Trên Đại học 33 22,00%
Bảng 4.2 Thông tin chung về mẫu nghiên cứu 4.3. Thống kê mô tả 4.3. Thống kê mô tả
Ý kiến mang tính tổng quát của khách hàng về Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) được thể hiện bằng các đại lượng thống kê mơ tả của mẫu được tính tốn bao gồm: đặc trưng đo lường khuynh hướng tập trung (trung bình – Mean, giá trị nhỏ nhất – Min, giá trị lớn nhất – Max) và đặc trưng đo lường độ phân tán (độ lệch chuẩn – Standard deviation) của từng biến quan sát được trình bày ở Bảng 4.3.
Biến
quan sát Số mẫu nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị Trung bình Độ lệch chuẩn
P1 150 1 5 3,33 0,966
P2 150 1 5 3,05 0,968
Biến
quan sát Số mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn SQ1 150 1 5 3,92 1,173 SQ2 150 1 5 3,37 1,217 SQ3 150 1 5 2,88 1,016 CPC1 150 1 5 3,84 0,795 CPC2 150 1 5 3,67 0,863 CPC3 150 2 5 3,73 0,793 CPC4 150 1 5 3,69 0,811 PE1 150 1 5 3,53 0,888 PE2 150 1 5 3,64 0,914 PE3 150 1 5 3,89 0,845 EV1 150 1 5 2,68 1,125 EV2 150 1 5 2,59 0,837 EV3 150 1 5 2,64 0,854 EV4 150 1 5 2,61 0,827 EV5 150 1 5 2,57 0,986 SV1 150 1 5 3,29 0,848 SV2 150 1 5 2,97 1,010 SV3 150 1 5 3,49 0,995 SV4 150 1 5 2,92 1,020 SV5 150 1 5 3,49 0,954 PV1 150 1 5 3,70 0,865 PV2 150 1 5 3,46 0,824
Biến
quan sát Số mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn PV3 150 1 5 3,15 0,937 PV4 150 1 5 3,67 0,815 PV5 150 1 5 3,65 0,795 PV6 150 1 5 3,48 0,903 PV7 150 1 5 3,24 1,041
Bảng 4.3 Kết quả thống kê các biến của các thang đo trong mơ hình nghiên cứu về Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ACB
Theo Bảng 4.3 thì các biến quan sát đo lường các thang đo trong mơ hình nghiên cứu về Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) được khách hàng đánh giá từ điểm nhỏ nhất là 1 đến lớn nhất là 5 tương ứng với “Rất khơng đồng ý (Hồn tồn phản đối)” đến “Rất đồng ý (Hoàn toàn đồng ý)”. Điều này cho thấy khách hàng có cảm nhận rất khác nhau về dịch vụ ngân hàng bán lẻ của ACB.
Các biến quan sát của các thang đo trong mơ hình có giá trị trung bình từ 2,57 đến 3,92 với độ lệch chuẩn từ 0,793 đến 1,217. Điều này cho thấy giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ACB chỉ đạt ở mức vừa cao hơn trung bình.
4.4. Kiểm định thang đo
Để đánh giá tính nhất quán nội tại của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp phân tích nhân tố EFA (exproratory factor analysis) và phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được thực hiện.
Độ tin cậy của từng thành phần của thang đo được đánh giá bằng công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt được
nhằm để khám phá ra cấu trúc của thang đo tác động đến Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại ngân hàng TMCP Á Châu (ACB). Sau khi phân tích EFA sẽ tiến hành phân tích hồi quy đa chiều tất cả các thành phần (các khái niệm nghiên cứu) nhằm kiểm định các giả thuyết đã nêu.
4.4.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các thang đo
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994). Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 257) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì có thang đo lường là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Ngoài ra, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (lớn hơn 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả kiểm định độ tin cậy các thang đo bằng Cronbach’s Alpha của các thang đo thành phần riêng biệt của Giá trị cảm nhận và Giá trị cảm nhận tổng thể đều có hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu. Cụ thể, Cronbach’s Alpha của Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch là 0,835; Chất lượng dịch vụ là 0,783; Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng là 0,893; Môi trường giao dịch là 0,769; Giá trị cảm xúc là 0,885; Giá trị xã hội là 0,794; và Giá trị cảm nhận tổng thể là 0,901. Các biến đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và đều lớn hơn 0,3. Vì vậy tất cả các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đều được sử dụng trong phân tích nhân tố (EFA).
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này Cảm nhận về Giá/ Chi phí giao dịch – P: (Cronbach’s Alpha = 0,835)
P1 0,681 0,787
P2 0,679 0,790
P3 0,732 0,738
Chất lượng dịch vụ – SQ: (Cronbach’s Alpha = 0,783)
SQ1 0,637 0,690
SQ2 0,642 0,685
SQ3 0,596 0,738
Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng – CPC: (Cronbach’s Alpha = 0,893)
CPC1 0,756 0,865
CPC2 0,828 0,837
CPC3 0,794 0,851
CPC4 0,681 0,892
Môi trường giao dịch – PE: (Cronbach’s Alpha = 0,769)
PE1 0,510 0,789
PE2 0,688 0,587
PE3 0,618 0,674
Giá trị cảm xúc – EV: (Cronbach’s Alpha = 0,885)
EV1 0,628 0,891
EV2 0,818 0,841
EV3 0,822 0,839
EV4 0,785 0,848
EV5 0,632 0,882
Giá trị xã hội – SV: (Cronbach’s Alpha = 0,794)
SV1 0,600 0,750
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
SV4 0,553 0,762
SV5 0,559 0,760
Giá trị cảm nhận tổng thể – PV: (Cronbach’s Alpha = 0,901)
PV1 0,694 0,888 PV2 0,778 0,879 PV3 0,740 0,883 PV4 0,604 0,897 PV5 0,802 0,877 PV6 0,707 0,886 PV7 0,669 0,893
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định các thang đo lý thuyết bằng Cronbach’s Alpha
Kết quả kiểm định chi tiết được trình bày tại Phụ lục 3
4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), một số tiêu chí cần chú ý: Thứ nhất, Kiểm định Barlett (Bartlett’s test of sphericity): là một kiểm định
thống kê nhằm kiểm tra giữa các biến có tương quan với nhau hay khơng. Nếu kiểm định này có mức ý nghĩa thống kê dưới 0,05 thì xem như các biến có tương quan với nhau (Hair et al., 1995).
Thứ hai, Phép đo sự phù hợp của mẫu KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): là phép đo sự tương quan qua lại giữa các biến và sự phù hợp để phân tích nhân tố. Hệ số KMO có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị KMO phụ thuộc vào cỡ mẫu, độ tương quan trung bình, số biến và số nhân tố. Nếu hệ số này lớn hơn 0,5 thì tập dữ liệu được xem là phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố (Hair et al., 1995).
Thứ ba, Eigenvalue: là tổng bình phương các trọng số của các biến trên một cột nhân tố, còn được gọi là latent root. Nó đại diện cho mức độ biến
động được giải thích bởi một nhân tố. Giá trị eigenvalue của các nhân tố được chọn phải từ 1 trở lên (Hair et al., 1995).
Thứ tư, Communality: thể hiện tỉ lệ của các nhân tố phân tích đại diện cho một biến cụ thể nào đó. Giá trị này phải lớn hơn 0,2 (Hair et al., 1995). Tuy nhiên, khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá thực tế, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) ≥ 0,5; mức ý nghĩa kiểm định Bartlett ≤ 0,05.
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.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
Hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1988). Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để
đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (theo Jabnoun & Al – Tamimi, 2003).
Khi phân tích EFA đối với thang đo Giá trị cảm nhận, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay vng góc Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1. Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng công cụ Cronbach’s Apha, tất cả 23 biến quan sát của 6 thang đo thành phần tiếp tục được đưa vào để phân tích EFA và 7 biến quan sát của thang đo tổng thể cũng được đưa vào để tiến hành phân tích EFA.
Kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần của Giá trị cảm nhận cho thấy các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều trên 0,5 (hệ số tải nhân tố của biến SV5 có giá trị thấp nhất trong các hệ số tải nhân tố nhưng vẫn lớn hơn 0,5 – bằng 0,501); hệ số KMO = 0,850; phương sai trích bằng 71,548%; mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,000. Ngoài ra, kết quả phân tích EFA cịn cho thấy có 6 yếu tố được trích tại giá trị Eigen là 1,007 và phương sai trích được là 71,548%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu, do đó khơng có biến quan sát nào bị loại và EFA cho
Hệ số tải nhân tố của các thành phần STT Biến
quan sát 1 2 3 4 5 6 Tên nhân tố
1 EV3 0,866 2 EV2 0,823 3 EV4 0,808 4 EV1 0,748 5 EV5 0,706 Giá trị cảm xúc (EV) 6 CPC1 0,827 7 CPC2 0,800 8 CPC3 0,752 9 CPC4 0,655
Năng lực của đội ngũ nhân viên tiếp xúc khách hàng (CPC) 10 SV2 0,756 11 SV4 0,680 12 SV3 0,654 13 SV1 0,622 14 SV5 0,501 Giá trị xã hội (SV) 15 P1 0,821 16 P3 0,819 17 P2 0,818 Giá/ Chi phí giao dịch (P) 18 SQ3 0,834 19 SQ1 0,793 20 SQ2 0,763 Chất lượng dịch vụ (SQ) 21 PE2 0,765 22 PE3 0,749 23 PE1 0,586
Môi trường giao dịch (PE) Giá trị Eigen 8,205 2,489 1,713 1,650 1,392 1,007
Phương sai trích 35,674 10,822 7,447 7,173 6,054 4,378 Hệ số KMO = 0,850
Bartlett's Test of Sphericity với Sig. = 0,000
Bảng 4.5 Kết quả phân tích nhân tố EFA của thành phần Giá trị cảm nhận
Khái niệm Giá trị cảm nhận tổng thể được giả định là một khái niệm đơn nguyên. Bảy biến quan sát được dùng để đo Giá trị cảm nhận tổng thể. Hệ số KMO = 0,895; mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,000; giá trị Eigen là 4,452; phương sai trích bằng 63,593%. Hệ số tải nhân tố STT Biến quan sát 1 Tên nhân tố 1 PV5 0,865 2 PV2 0,850 3 PV3 0,812 4 PV6 0,794 5 PV1 0,789 6 PV7 0,759 7 PV4 0,702 Giá trị cảm nhận (PV) Giá trị Eigen 4,452 Phương sai trích 63,593 Hệ số KMO = 0,895
Bartlett's Test of Sphericity với Sig. = 0,000
Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo tổng thể Giá trị cảm nhận
Kết quả chi tiết được trình bày tại Phụ lục 4
Với tất cả kết quả phân tích EFA trên cho chúng ta kết luận rằng các thang đo biểu thị Giá trị cảm nhận tổng thể và các thành phần của Giá trị cảm nhận đã đạt giá trị hội tụ. Hay nói cách khác, các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải 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