Sự hài lòng Hệ số tải
HAILONG1 0,860
HAILONG2 0,852
HAILONG3 0,834
Phương sai tích lũy tiến (%) 71,979
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2019)
Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềsự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế. Nhân tố này được gọi là “Sựhài lịng”.
Nhận xét:
Q trình phân tích nhân tố khám 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 tố khám phá EFA khơng thay đổi so với ban đầu, khơng có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mơ hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhântốkhám phá.
2.3.5. Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám pháEFA EFA
Bảng 2.14: Kiểm định độ tin cậy của thang đo sau phân tích nhân tố khám phá EFA Hệ số Cronbach’s Alpha Biến độc lập Sẵn sàng đáp ứng 0,831 Sự đảm bảo 0,812 Sự đồng cảm 0,845 Sựtin cậy 0,756
Phương tiện hữu hình 0,778
Biến phụ thuộc
Sựhài lòng 0,797
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019)
Nhìn vào bảng tổng hợp phân tích, có thể nhận ra rằng hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố này khá cao (đều lớn hơn 0,7), vì vậy các nhân tố mới này đảm bảo độtin cậy và có ý nghĩa trong các phân tích tiếp theo.
2.3.6. Kiểm định sựphù 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 trị Sig.(1-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0,5 và 1 nhân tố xấp xỉ 0,5) 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 tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy
mơ hình tuyến tính để xác 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 phụ thuộc là “sựhài lịng” (HL)
và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến:
“sẵn sàng đáp ứng” (DU), “Sự đảm bảo” (DB), “Sự đồng cảm” (DC), “Sự tin cậy” (TC), “Phương tiện hữu hình”(HH) với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt là
β1, β2,β3, β4, β5.
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
HL= β0+ β1DU + β2DB + β3DC + β4TC + β5HH + ei
Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biến phụthuộc trong mơ hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết 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 phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 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: