Sựhài lịng Hệsốtải
HAILONG1 0,860
HAILONG2 0,852
HAILONG3 0,834
Phương sai tích lũy tiến (%) 71,979
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giảnăm 2019)
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, nhằm mục đích rút ra kết luận vềsựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế. Nhân tốnày được gọi là “Sựhài lịng”.
Nhận xét:
Q trình phân tích nhân tốkhám phá EFA trên đã xácđịnh được 5 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng của khách hàng tại Thừa Thiên Huế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế, đó làsẵn sàng đáp
ứng, sự đảm bảo, sự đồng cảm, sựtin cậy, phương tiện hữu hình.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA khơng thay đổi so với ban đầu, khơng có biến quan sát nào bịloại ra khỏi mơ hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
EFA
2.3.5.Kiểm định độ tin cậy của thang đo sau phân tích nhân tố khám phá
Bảng 2.14: Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tố khám phá EFA HệsốCronbach’s Alpha Biến độc lập Sẵn sàng đápứng 0,831 Sự đảm bảo 0,812 Sự đồng cảm 0,845 Sựtin cậy 0,756
Phương tiện hữu hình 0,778
Biến phụthuộc
Sựhài lịng 0,797
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlý năm 2019)
Nhìn vào bảng tổng hợp phân tích, có thểnhận ra rằng hệsốCronbach’s Alpha của các nhân tốnày khá cao (đều lớn hơn 0,7), vì vậy các nhân tốmới này đảm bảo độtin cậy và có ý nghĩa trong các phân tích tiếp theo.
2.3.6.Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
2.3.6.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 2.15: Phân tích tương quan Pearson
HL HH TC DB DU DC HL Tương quan Pearson 1,000 0,622 0,541 0,592 0,487 0,592 Sig.(1-tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 N 120 120 120 120 120 120
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
-Giá trịSig.(1-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩaα= 0,05,
cho thấy sựtương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
-Hệsốtương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0,5 và 1 nhân
tốxấp xỉ0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụthuộc“sựhài lịng”.
2.3.6.2. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA đểkhám phá các nhân tố mới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “sựhài lòng”, 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 sửdụng .
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“sựhài lòng”(HL) và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến:
“sẵn sàng đápứng” (DU), “Sự đảm bảo” (DB), “Sự đồng cảm” (DC), “Sựtin cậy” (TC), “Phương tiện hữu hình” (HH)với các hệsốBê-ta tươngứng lần lượt là
β1,β 2, β3,β 4,β 5.
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
HL= β0 + β1DU + β2DB + β3DC + β4TC +β 5HH + ei
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tươngứng đểxác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biến 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. Kết quảcủa mơ hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụInternet Banking của ngân hàng VietinBank – chi nhánh Huế.
2.3.6.3. Phân tích 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 sẽbị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau: