Alpha lần 2
STT Yếu tố Biến quan sát ban đầu Biến quan sát cịn lại Cronbach’s Alpha Biến bị loại
1 Phương tiện hữu hình 7 7 0.942
2 Khả năng làm việc 6 5 0.901 KN1
3 Sự đáp ứng 5 5 0.835
4 Độtin cậy 5 5 0.821
5 Sự cảm thơng 6 6 0.845
6 Sự hài lịng chung 3 3 0.728
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20 của tác giả)
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. (Theo Hairet al, 2009)
Sau khi loại 1 biến quan sátở lần thứ 1 ra khỏi mơ hình, tiến hành thực hiện phân tích nhân tốkhám phá lần 2 với 31 biến quan sát còn lại.
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phép trích PCA (Principal Components Analysis) và phép quay Varimax với giá trị hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0.5, hệ số KMO nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1, tổng phương sai trích > 50% để đảm bảo sự phù hợp khi phân tích.
2.2.3.1. Thang đocác yếu tốhài lịng của khách hàng cá nhân sử dụng chất lượng dịch vụtại ngân hàng TMCP SeABank-chi nhánh Đà Nẵng tại ngân hàng TMCP SeABank-chi nhánh Đà Nẵng
Trong phân tích thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân vềchất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABanh-chi nhánh Đà Nẵng bao gồm 5 yếu tố sau: phương tiện hữu hình, khả năng làm việc, sự đáp ứng, độ tin cậy, sự cảm thông. Sau khi đã loại bỏ biến rác và làm sách dữ liệu thì tiến hành phân tích EFA để kiểm định mơ hình.
Trong quá trình xoay nhân tố lần đầu thì có biến quan sát CT1 (Thời gian khách hàng ngồi chờ đến lượt giao dịch ngắn) đã bị loại đi do không xuất hiện hệ số tải. Sau khi loại tiến hành xoay nhân tố lần 2 thì tất cả các biến đều đạt yêu cầu để tiến hành phân tích.
Bảng 2.9: Phân tích nhân tố khám phá EFA của thang đo các yếu tố ảnh hưởng sự hài lòng của khách hàng lần 2
Biến Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5 PT3 .882 PT2 .882 PT5 .871 PT1 .852 PT4 .815 PT7 .789 PT6 .758 DU1 .756
DU4 .750 DU2 .617 DU3 .606 DU5 .602 KN2 .867 KN5 .847 KN4 .846 KN3 .819 KN6 .827 CT2 .801 CT3 .751 CT4 .651 CT5 .672 CT6 .701 TC3 .835 TC2 .734 TC4 .727 TC1 .670 TC5 .651 KMO = 0.867 Tổng phương sai trích = 67,642 Sig = 0,000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)
- Kiểm định KMO: KMO = 0,867 > 0.50, thỏa mãn yêu cầu để thực hiện EFA theo Hair & ctg (1998, tr 111).
- Kiểm định Bartlett: Sig. = 0,000 < 0.05, ta có thể từ chối giả thuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị), có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau nên ta có thể thực hiện EFA theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005, tr 262
- Tổng phương sai trích = 67,642% > 50% thể hiện có 67,642% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát.
- Các hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0.5 cho thấy các biến quan sát đều thể hiện sự ảnh hưởng mà các biến này biểu diễn.
2.2.3.2. Thang đo về sự hài lòng của khách hàng cá nhân sử dụng chất lượng dịch vụ tạingân hàng TMCP SeABank-chi nhánh Đà Nẵng ngân hàng TMCP SeABank-chi nhánh Đà Nẵng
Trong thang đo về sự hài lòng của khách hàng cá nhân thì có 3 biến quan sát (HL1, HL2, HL3) đạt yêu cầu sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha. Thang đo về sự hài lòng của khách hàngcá nhânđược thực hiện sau khi đã khảo sát sựhài lòng của khách hàng cá nhân vềchất lượng dịch vụtại Ngân hàng TMCP SeABank Đà Nẵng với kết quả phân tích như sau:
Bảng 2.10: Kết quả phân tích EFA của thang đo sự hài lịng của khách hàng cá nhân về chất lượng dịch vụ tại Ngân hàng TMCP SeABank Đà Nẵng
Biến quan sát Hệ số tải Kiểm định Giá trị
HL1 0,834 KMO 0,671
HL2 0,794 Sig 0,000
HL3 0,778 Tổng phương sai trích 64,971 Eigenvalues 1,945
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20 của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy:
- Hệ số KMO = 0,671thỏa điều kiện 0,5 < KMO < 1 là phù hợp với dữ liệu thực tế - Kiểm định Barlett có giá trị sig = 0,000 < 0,05 là các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố
- Tổng phương sai trích là 64,971 % > 50% đáp ứng tiêu chuẩn
2.2.4. Mơ hình hiệu chỉnh
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA thì tiến hành loại bỏ những biến khơng đảm bảo cho q trình phân tích. Các biến phân tích đã được hội tụ về 5 nhóm tương ứng với 5 yếu tố độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân vềchất lượng dịch vụtại ngân hàng TMCP SeABank Đà Nẵng và thứ tự các nhóm có sự thay đổi dẫn đến những giả thuyết nghiên cứu mới sau:
- H1: “Phương tiện hữu hình” có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng cá nhân về chất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABank Đà Nẵng
- H2: “Sự đáp ứng” có ảnh hưởng đến sự hài lòng cả khách hàng của nhân đối về chất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABank Đà Nẵng
- H3: “Khả năng làm việc” có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng cá nhân vềchất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABank Đà Nẵng
- H4: “Sự thông cảm” có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân về chất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABank Đà Nẵng
- H5: “Độ tin cậy” có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân về chất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABank Đà Nẵng
2.2.5. Phân tích cảm nhận, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của
khách hàng cá nhânvề chất lượng dịch vụtại NH TMCP SeABank Đà Nẵng
2.2.5.1. Phân tích tương quan trong mơ hình nghiên cứu
Trước khi đi vào phân tích hồi quy tuyến tính bối ta phải xác định mối quan hệ tương quan trong mơ hình.
Hệ số tương quan Pearson giúp chúng ta thực hiện các thống kê cơ bản như ước lượng điểm (kiểm định mức ý nghĩa), giải thích (sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc), dự báo (thơng qua mơ hình hồi quy tuyến tính), ước lượng độ tin cậy và tính hợp lý (validity). Nó cũng có thể thiết lập và kiểm định các mơ hình có chứa các biến tiềm ẩn và các biến có thể đo lường được.
hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối. Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm (r <0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm (và ngược lại, khi x giảm thì y tăng); nếu giá trị hệ số tương quan là dương (r > 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng và khi x tăng cao thì y cũng tăng theo. Cho hai biến số x và y từ n mẫu, hệ số tương quan Pearson được ước tính bằng cơng thức sau đây:
Trong mơ hình thì ta tiến hành kiểm định sự tương quan Pearson của 6 biến trong đó có 1 biến phụ thuộc và 5 biến độc lập.