4. Phương pháp nghiên cứu
2.2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sựlựa chọn ABbank của khách
2.2.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sựlựa chọn ngân hàng của
hàng cá nhân tại ABbank – Chi nhánh Huế
2.2.2.1. Kiểm định độtin cậy của thang đo
Trước khi tiến vào các bước phân tích dữliệu, nghiên cứu tiến hành bước kiểm định độtin cậy thang đo thông qua hệsốCronbach’s Alpha. Cronbach’s Alpha phải được thực hiện đầu tiên đểloại bỏcác biến khơng liên quan (Garbage Items) trước khi phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Trong quá trình nghiên cứu, sửdụng thang đo Likert 5 mức độ(từ1- rất không đồng ý đến 5- rất đồng ý). Độtin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệsố Cronbach’s Alpha. Hệsốnày dùng đểloại các biến rác, những biến có hệsốtương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệsốCronbach’s Alpha lớn 0,6 sẽ được chấp nhận ((Nunnally & Bernstein, 1994).
Đềtài nghiên cứu sửdụng thang đo gồm 6 thành phần chính: “Thương hiệu” được đo bằng 4 biến quan sát, “Nhân viên” được đo bằng 4 biến quan sát, “Cơ sởvật chất” được đo bằng 3 biến quan sát, “Ảnh hưởng xã hội” được đo bằng 4 biến quan sát, “Lợi ích tài chính” được đo bằng 3 biến quan sát, “Sựthuận tiện” được đo bằng 4 biến quan sát, “Quyết định sửdụng” được đo bằng 3 biến quan sát.
Trong quá trình kiểm định độtin cậy, các biến quan sát đều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên khơng có biến nào bịloại bỏkhỏi mơ hình.
Bảng 2.9: Kiểm định độtin cậy thang đo các biến độc lập
Biến Hệsốtương quan biến tổng HệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến 1. THƯƠNG HIỆU: Cronbach’s Alpha = 0,754
TH1 0,571 0,690
TH2 0,551 0,701
TH3 0,679 0,620
TH4 0,443 0,754
2. NHÂN VIÊN: Cronbach’s Alpha = 0,805
NV1 0,526 0,798
NV2 0,712 0,712
NV3 0,548 0,803
NV4 0,730 0,706
3. CƠ SỞ VẬT CHẤT: Cronbach’s Alpha = 0,890
VC1 0,829 0,805
VC2 0,797 0,832
VC3 0,730 0,891
4.ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI: Cronbach’s Alpha = 0,851
XH1 0,497 0,883
XH2 0,840 0,742
XH3 0,605 0,845
XH4 0,845 0,739
5. LỢI ÍCH TÀI CHÍNH: Cronbach’s Alpha = 0,790
LI1 0,678 0,666
LI2 0,612 0,740
LI3 0,608 0,740
6. THUẬN TIỆN: Cronbach’s Alpha = 0,774
TT1 0,662 0,679
TT2 0,644 0,683
TT3 0,617 0,698
TT4 0,404 0,805
Qua bảng tổng hợp kết quảkiểm định độtin cậy thang đo trên, có thểkết luận rằng thang đo được sửdụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Kết quả đánh giá độtin cậy của nhân tố“quyết định sửdụng” cho hệsố Cronbach’s Alpha = 0,811. Hệsốtương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đồng thời hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏhơn 0,811 nên biến phụthuộc “Quyết định sửdụng” được giữlại và đảm bảo độtin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 2.10: Kiểm định độtin cậy thang đo biến phụthuộc
Biến Hệsốtương quan biến tổng HệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến
QUYÊT ĐỊNH LỰA CHỌN: Cronbach’s Alpha = 0,811
QD1 0,665 0,765
QD2 0,698 0,702
QD3 0,664 0,748
(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS) 2.2.2.2. Phân tích nhân tốkhám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
- Kiểm định KM O và Bartlett’ s Test biến độc lập
Bảng 2.11. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lậpKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kiểm định KMO 0,772
Kiểmđịnh Bartlett
Giá trịChi- Bình phương x ấp
xỉ 1624,410
Df 231
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS)
Kết quảkiểm định cho thấy, hệsốKMO là 0,772 > 0,5, kiểm định Bartlett’s Test với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 cho thấy cơ sởdữliệu này hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tốkhám phá EFA đềtài sửdụng phương pháp phân tích các nhân tốchính (Principal Components) với sốnhân tố (Number of Factor) được xác định từtrước là 6 theo mơ hình nghiên cứu đềxuất. Mục đích sửdụng phương pháp này là đểrút gọn dữliệu, hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa sốlượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khảnăng giải thích nhân tố. Những biến có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbịloại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉnhững biến có hệsốtải nhân tố> 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉtiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡmẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 120.
Bảng 2.12: Rút trích nhân tốbiến độc lập
Biến quan sát 1 2 Nhóm nhân tố3 4 5 6
XAHOI4 0,937 XAHOI2 0,935 XAHOI3 0,664 XAHOI1 NHANVIEN2 0,867 NHANVIEN4 0,822 NHANVIEN3 0,641 NHANVIEN1 0,631 THUONGHIEU3 0,854 THUONGHIEU1 0,730 THUONGHIEU2 0,696 THUONGHIEU4 0,556 VATCHAT1 0,912 VATCHAT2 0,898 VATCHAT3 0,852 LOIICH1 0,835 LOIICH2 0,820 LOIICH3 0,820 THUANTIEN4 0,815 THUANTIEN2 0,653 THUANTIEN3 0,612 THUANTIEN1 0,580 Hệ số Eigenvalue 6,203 3,255 1,723 1,527 1,413 1,227 Phương sai tiến lũy
tiến (%) 28,196 42,990 50,821 57,763 64,184 69,761
Thực hiện phân tích nhân tốlầnđầu tiên, đưa 22 biến quan sát trong 6 biến độc lậpảnh hưởng đến quyết định sửdụng của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA, sốbiến quan sát là 22, được rút trích lại cịn 6 nhân tố. Có 1 biến quan sát có hệsốtải nhân tố(Factor Loading) bé hơn 0,5 (XAHOI1) nên loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quảphân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trịEigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 69,761% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đềtài tiến hành gom các biến quan sát (lấy giá trịtrung bình):
- Nhân tố1 gồm 3 biến quan sát: XAHOI2, XAHOI3, XAHOI4 được đặt tên là XAHOI.
- Nhân tố2 gồm 4 biến quan sát: NHANVIEN1, NHANVIEN2, NHANVIEN3, NHANVIEN4 được đặt tên là NHANVIEN.
- Nhân tố3 gồm 4 biến quan sát: THUONGHIEU1, THUONGHIEU2, THUONGHIEU3, THUONGHIEU4 được đặt tên là THUONGHIEU.
- Nhân tố4 gồm 3 biến quan sát: VATCHAT1,VATCHAT2, VATCHAT3 được đặt tên là VATCHAT.
- Nhân tố5 gồm 3 biến quan sát: LOIICH1, LOIICH2, LOIICH3 được đặt tên là LOIICH.
- Nhân tố6 gồm 4 biến quan sát: THUANTIEN1, THUANTIEN2, THUANTIEN3, THUANTIEN4 được đặt tên là THUANTIEN.
- Kiểm định KM O và Bartlett’ s Test biến phụ thuộc
Bảng 2.13. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộcKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kiểm định KMO 0,717
Kiểm định Bartlett
Giá trịChi- Bình phương x ấp xỉ125,946
df 3
Sig. 0,000
GVHD: ThS. Tống Viết Bảo H oàng
SVTH: Trần Thị Hạnh - Lớp: K49C QTKD 48
Kết quảcho thấy hệsốKMO là 0,717 > 0,5 và kiểm định Bartlett’s Test có mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 nên cơ sởdữliệu này hồn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn”
Bảng 2.14: Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Quyết định lựa chọn Hệsốtải
QUYETDINH1 0,874
QUYETDINH2 0,852
QUYETDINH3 0,850
Phương sai tích lũy tiến (%) 73,717
(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS)
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ3 biến quan sát mà đềtài đãđềxuất từtrước.
Nhận xét:Q trình phân tích nhân tốkhám phá EFA trên đã xácđịnh được 6
nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân, đó chính là: Thương hiệu, Nhân viên, Cơ sởvật chất,Ảnh hưởng xã hội, Lợi ích tài chính và Sựthuận tiện.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA khơng có gì thayđổi đáng kểso với ban đầu.
2.2.2.3. Xây dựng mơ hình hồi quy và các nhân tố ảnh hýởng ðến sựlựa chọn ABbank của khách hàng cá nhân
- Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA đểkhám phá các nhân tốmới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “Quyết định lựa chọn”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính đểxác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định lựa chọn của khách hàng.
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“Quyết định lựa chọn” và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 6 biến: THUONGHIEU, NHANVIEN, VATCHAT, XAHOI, LOIICH, THUANTIEN với các hệsốBeta ta tươngứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5,β6.
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
QUYETDINH= β0 + β1THUONGHIEU + β2NHANVIEN +β3VATCHAT + β4XAHOI + β5LOIICH +β6THUANTHIEN + ei
Dựa vào hệsốBeta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tươngứng đểxác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biển phụthuộc trong mơ hình vàảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ đểkết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao.
- Kiểm định hệ sốtương quan
Bảng 2.15. Phân tích tương quan Pearson
QUYETDINH THUONGHIEU NHANVIEN VATCHAT XAHOI LOIICH THUANTIEN
Tương quan Pearson 1,000 0,572 0,593 -0,061 0,542 -0,095 0,659 Sig.(2- tailed 0,000 0,000 0,510 0,000 0,301 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(2-tailed) của 4 nhân tốTHUONGHIEU, NHANVIEN, XAHOI, THUANTIENđều bé hơn mức ý nghĩaα= 0,05, cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Tuy nhiên, ta thấy có 2 nhân tố là VATCHAT và LOIICH có mức ý nghĩaα> 0,05 nên 2 nhân tố này bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 50%) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn”.
GVHD: ThS. Tống Viết Bảo H oàng
SVTH: Trần Thị Hạnh - Lớp: K49C QTKD 49
-Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Bảng 2.16:Đánh giá độphù hợp của mơ hìnhMơ Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin – Watson 1 0,785 0,616 0,596 0,33944 1,735
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
- Kết quảcho thấy R 2 hiệu chỉnh (0,596) nhỏhơn R 2 (0,616) do đó mơ hìnhđánh giá độphù hợp này an tồn hơn, nó khơng thổi phồng mức độphù hợp của mơ hình. Ta kết luận rằng mơ hình này là hợp lý để đánh giá.
- Dựa vào bảng kết quả phân tích, mơ hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,596 tức là: độ phù hợp của mơ hình là 59,6%. Hay nói cách khác, 59,6% độ biến thiên của biến phụ thuộc“Quyết định lựa chọn”được giải thích bởi những yếu tố được đưa vào mơ hình. Do đó, có thể kết luận mơ hình có mối tương quan chặt chẽ.
- Phân tích mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:
Bảng 2.17: Hệsốphân tích hồi quy
Hệsốchưa chuẩn hóa Hệsố chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics
B Độlệchchuẩn Beta Độch ấpnhận VIF
Hằng số 0,769 0,435 1,766 0,080 THUONGHIEU 0,219 0,082 0,193 2,682 0,008 0,652 1,533 NHANVIEN 0,229 0,083 0,204 2,770 0,007 0,628 1,593 VATCHAT -0,047 0,052 -0,056 -0,901 0,370 0,867 1,153 XAHOI 0,215 0,056 0,265 3,871 0,000 0,724 1,382 LOIICH -0,085 0,063 -0,084 -1,356 0,178 0,893 1,120 THUANTIEN 0,353 0,075 0,349 4,736 0,000 0,625 1,599
Mức ý nghĩa của các biến độc lập THUONGHIEU, NHANVIEN, XAHOI, THUANTIENđều nhỏhơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Riêngđối với biến độc lập VATCHAT và LOIICH có mức ý nghĩa lần lượt là 0,370 và 0,178 đều lớn hơn 0,05 càng khẳng định chắc chắn rằng 2 biến này bị loại khỏi mơ hình hồi quy. Ngồi ra, hằng sốtrong mơ hình có mức ý nghĩa là 0,080 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
QUYETDINH = 0,193THUONGHIEU + 0,204NHANVIEN + 0,265XAHOI + 0,349THUANTIEN
Nhìn vào mơ hình hồi quy, ta có thểxác định rằng: có 4 nhân tố đó là “Thương hiệu”, “Nhân viên”, “Ảnh hưởng xã hội” và “Sựthuận tiện”ảnh hưởng đến “Quyết định lựa chọn”của khách hàng cá nhânđối với ABbank - Chi nhánh Huế.
Ý nghĩa của các hệsốhồi quy
Hệsố β1 = 0,193 với mức ý nghĩa là 0,008 < 0,05 cho biết rằng khi“Thương hiệu”thay đổi 1 đơn vịvới điều kiện các yếu tốkhác khơng đổi thì “Quyết định lựa chọn” của khách hàng đổi với ABbank – Chi nhánh Huếthay đổi 0,193 lần. Dấu dương của hệsốBeta cho thấy nhân tố“Thương hiệu” có tác động cùng chiều với biến “Quyết định lựa chọn”.
Hệsố β2 = 0,204 có mức ý nghĩa là 0,007 có nghĩa là khi nhân tố“Nhân viên” thay đổi 1 đơn vịtrongđiều kiện các nhân tốkhác khơng đổi thì“Quyết định lựa chọn”thay đổi 0,204 lần. Đồng thời dấu dương của hệsốBeta cho thấy sựtác động cùng chiều của nhân tố“Nhân viên” đối với “Quyết định lựa chọn”.
Hệsố β4 = 0,265 với mức ý nghĩa là 0,000 cho thấy rằng khi nhân tố“Ảnh hưởng xã hội”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì“Quyết định lựa chọn”cũng thay đổi 0,265 đơn vịvà nhân tốnày có tác động cùng chiều với biến “Quyết định lựa chọn”.
Hệsố β6 = 0,349 có mức ý nghĩa là 0,000 có nghĩa là khi nhân tố“Sựthuận tiện”thay đổi 1 đơn vịtrong điều kiện các nhân tốkhác khơng đổi thì“Quyết định lựa chọn”thay đổi 0,349 đơn vị.Đồng thời, hệsốBeta mang dấu dương nên nhân tốnày có tác động cùng chiều với biến “Quyết định lựa chọn”.
- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA ANOVA Mơ hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Regression 20,921 6 3,487 30,261 0,000 Residual 13,020 113 0,115 Total 33,941 119
(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS)
Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trịSig. = 0,000 là rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “hệsốxác định R 2 = 0” có nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sựthay đổi của biến phụthuộc“Quyết định lựa chọn”.
- Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
+Xem xét tựtương quan
Đại lượng Durbin – Watson được dùng đểkiểm định tương quan của các sai số kềnhau. Dựa vào kết quảthực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trịDurbin – Watson là 1,735 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thểkết luận là mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tựtương quan.
+ Xem xét đa cộng tuyến
Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịhệsốphóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.
Nhìn vào bảng phân tích hồi quy, ta thấy rằng giá trịVIF của mơ hình nhỏ(trên dưới giá trị2) và độchấp nhận (Tolerance) của các biến đều lớn hơn 0,5 nên nghiên cứu kết luận rằng mơ hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dưcó thểkhơng tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sửdụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, sốlượng các phần dư khơng đủnhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sựphù hợp của mơ hìnhđưa ra.
Qua biểu đồ, ta có thểthấy có một đường cong phân phối chuẩn dạng hình chng được đặt chồng lên biểu đồtần số, đường cong này phù hợp với dạng đồthị của phân phối chuẩn. Giá trịtrung bình Mean là -7,32E-15 gần bằng 0 vàđộlệch chuẩn là 0,974 gần bằng 1 nên có thểnói phân phối phần dư xấp xỉchuẩn. Từ đó ta kết luận rằng phân phối chuẩn của phần dư không bịvi phạm.
Biểu đồ2.1: Biểu đồtần sốHistogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS) 2.2.2.4.Đánh giá của khách hàng vềchất lượng của ABbank –Chi nhánh Huế
Đánh giá của khách hàng đối với nhóm Thương hiệu
Bảng 2.19:Đánh giá của khách hàng đối với nhóm Thương hiệuOne Sample T-test One Sample T-test
Tiêu chí Giá trịki ểm định Trung bình Sig.(2-tailed)
THUONGHIEU1 4 4,48 0.000 THUONGHIEU2 3,93 0,171 THUONGHIEU3 3,55 0,000 THUONGHIEU4 3,93 0,250
Giảthiết:
H0: Đánh giá của khách hàng đối với các nhân tố“Thương hiệu” = 4 H1: Đánh giá của khách hàng đối với các nhân tố“Thương hiệu”≠ 4 Tương đương
H0: µ = 4 (Sig. > 0,05) H1: µ≠ 4 (Sig. < 0,05)
Có thểthấy rằng tiêu chí THUONGHIEU2 VÀ THUONGHIEU4 được khách hàng đánh giá khá cao, cụthểlà:
- Tiêu chí THUONGHIEU2 có mức ý nghĩa lần lượt là 0,171 > 0,05 (chấp nhận giảthiết H0: µ = 4), có nghĩa là khách hàng đồng ý với nhận định “ABbank có tên gọi