Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Theo kết quả thu thập thông tin có 183 bảng câu hỏi nghiên cứu có câu trả lời hợp lệ, đạt tỷ lệ 91,5% theo kế hoạch. Như vậy, mẫu chính thức gồm 50,3% là nam và 49,7% là nữ với độ tuổi từ 18-30 chiếm tỷ lệ cao nhất (37,2%), còn lại có 31,7% tuổi từ 31-40, 14,8% tuổi từ 41-50 và 16,4% độ tuổi trên 50 trong số những khách hàng được phỏng vấn. Có thể nhận thấy rằng khách hàng có giao dịch với ngân hàng đa phần dưới 50 tuổi (chiếm tỷ lệ trên 80% khách hàng được phỏng vấn)
49.70%
16.40% 21.90%
7.10%
63.90%
14.80%
31.10%
31.70%
50.30% 41.50%
37.20% 24.60%
4.40%
5.50%
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Biểu đồ 4.1 cho thấy: xét về thu nhập, kết quả nghiên cứu cho thấy gần phân nửa mẫu nghiên cứu có mức thu nhập trung bình từ 2-5 triệu/tháng (chiếm tỷ lệ 41,5%) và một tỷ lệ ít có thu nhập thấp nhỏ hơn 2 triệu đồng/tháng (5,5%). Một phần tương đối đông trong số lượng mẫu thu thập có thu nhập khá từ 5-8 triệu đồng/tháng (chiếm 31,1%) và số mẫu có thu nhập cao chiếm tỷ lệ gần một phần tư tổng số mẫu (21,9%). Nhìn chung, đối tượng được phỏng vấn đang là khách hàng của các ngân hàng đều có thu nhập từ mức trung bình (2-5 triệu đồng) trở lên.
Về trình độ học vấn, đa phần đối tượng được phỏng vấn có trình độ cao đẳng, đại học (chiếm 63,9%), một tỷ lệ khá ít đối tượng có trình độ thấp dưới PTTH (4,4%) và trình độ cao trên đại học (7,1%), số còn lại chiếm tỷ lệ 24,6% có trình độ PTTH. Với kết quả như thế, có thể nhận thấy rằng các khách hàng đang giao dịch tại các ngân hàng đều có trình độ học vấn nhất định, đa phần đều đạt mức PTTH trở lên. (Xem thêm Phụ lục 2 trang 81) Biểu đồ 4.2 cho thấy nghề nghiệp của đối tượng được phỏng vấn chủ yếu là nhân viên văn phòng (chiếm 33,3%), kế đến là mua bán kinh doanh nhỏ và tự kinh doanh (18% và 13,1%), cán bộ nhân viên nhà nước và nghề chuyên môn (khoảng 9% cho mỗi loại nghề nghiệp), còn lại khoảng 17% thuộc nhóm nghề nghiệp giảng viên, giáo viên, công nhân, lao động phổ thông, sinh viên, học sinh, nội trợ và các nghề nghiệp khác.
Biểu đồ 4.2 Nghề nghiệp
9.30%
17.60% 33.30%
8.70%
13.10% 18%
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Biểu đồ 4.3 Ngân hàng đƣợc đánh giá
ACB, 16.90%
VIB & SCB,
3.30% Đông Á,
20.20%
Eximbank, 4.90%
Sacombank, 12.60%
Techcombank , 7.70%
Vietinbank, 12.60%
Vietcombank, 21.90%
Nhân viên văn phòng Buôn bán,KD nhỏ Kinh doanh Nghề chuyên môn CBNV nhà nước Nghề khác
Biểu đồ 4.4 Loại hình dịch vụ sử dụng
Sản phẩm vay & DVkhác 33
Thẻ quốc tế 19
Thẻ nội địa/ATM 144
Chuyển tiền mặt 49
Tài khoản thanh toán 141
Tiết kiệm 116
0 20 40 60 80 100 120 140 160
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80) Số khách hàng sử dụng
Với giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp khác nhau như đã nêu nhưng các đối tượng được phỏng vấn chủ yếu là khách hàng của một số ngân hàng tiêu biểu như Vietcombank (21,9%), Đông Á (20,2%), ACB (16,9%), Sacombank và Vietinbank (đều 12,6%), còn lại là Techcombank (7,7%), Eximbank (4,9%) và khoảng 3% VIB và SCB (Biểu đồ 4.3).
Trong các nghiệp vụ giao dịch tại ngân hàng, giao dịch thẻ nội địa/ATM, giao dịch tiền gửi thanh toán và giao dịch tiền gửi tiết kiệm chiếm tỷ trọng lớn trong tổng số mẫu nghiên cứu (khoảng 25% mỗi loại hình dịch vụ), còn lại là dịch vụ chuyển tiền mặt, sản phẩm vay, thẻ quốc tế và dịch vụ khác. Số liệu cụ thể được thống kê trong biểu đồ 4.4.
Trong số khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng, có khoảng 60% giao dịch với ngân hàng từ 2-4 năm, và một tỷ lệ tương đối ít khách hàng giao dịch tại một ngân hàng được chọn từ 8-10 năm (chiếm tỷ lệ chưa đến 10% tổng số khách hàng). Trong đó khoảng 80%
khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng chỉ khoảng 1-2 lần/tháng, số lượng khách hàng đến giao dịch hàng tuần chiếm tỷ lệ thấp, và chỉ có một khách hàng trong số 183 đối tượng được phỏng vấn là có nhu cầu giao dịch tại ngân hàng hàng ngày (xem Phụ lục 2 trang 81).
Nhìn chung, mẫu nghiên cứu này có tính đại diện cao cho đám đông vì bao gồm tương đối đủ các đối tượng khách hàng tham gia giao dịch tại ngân hàng với nhiều loại hình dịch vụ cơ bản của ngân hàng.
Kiểm định mô hình nghiên cứu:
Lo hìn dịc vụ
Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo 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 cũng có thể chấp nhận được23, nhưng nếu Cronbach’s Alpha quá cao (>0.95) thì thang đo cũng không tốt vì các biến đo lường gần như là một24. Kết quả tính toán Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo chất lượng lượng dịch vụ hữu hình - vô hình, chiêu thị, mối quan hệ khách hàng, lòng trung thành khách hàng được thể hiện trong bảng 4.1.
Các thang đo được thể hiện bằng 31 biến quan sát như đã nêu trong bảng 5.1 đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu. Cụ thể, Cronbach’s Alpha của chất lượng dịch vụ hữu hình là 0.768, của chất lượng dịch vụ vô hình là 0.849, của chiêu thị là 0.844, của mối quan hệ với khách hàng là 0.854 và của lòng trung thành khách hàng là 0.863.
Bên cạnh đó, các hệ số tương quan biến tổng đa phần đều cao (dao động từ 0.489 đến 0.797), ngoại trừ biến DGCLVH7 (hệ số tương quan: 0.390) có Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.850 (có thể cho xấp xỉ bằng Cronbach’s Alpha của chất lượng dịch vụ vô hình 0.849) và biến LTT2 (hệ số tương quan: 0.626) làm tăng Cronbach’s Alpha nếu loại các biến này. Tuy nhiên, vì tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu lớn hơn 0.30, nên các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đều được sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp.
23 Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
24 Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007
Bảng 4.1 Hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này Chất lượng dịch vụ hữu hình (CLDVHH), Cronbach’s Alpha: 0.768
DGCLHH1 16.43 5.521 0.489 0.742
DGCLHH2 16.91 4.590 0.564 0.726
DGCLHH3 16.51 5.328 0.655 0.689
DGCLHH4 16.27 5.815 0.525 0.732
DGCLHH5 16.46 5.755 0.505 0.737
Chất lượng dịch vụ vô hình (CLDVVH), Cronbach’s Alpha: 0.849
DGCLVH1 33.57 17.752 0.615 0.828
DGCLVH2 33.68 17.956 0.615 0.828
DGCLVH3 33.66 17.412 0.650 0.824
DGCLVH4 33.72 17.248 0.671 0.821
DGCLVH5 33.83 18.684 0.510 0.838
DGCLVH6 33.81 18.822 0.520 0.837
DGCLVH7 33.60 19.462 0.390 0.850
DGCLVH8 33.55 18.655 0.566 0.833
DGCLVH9 33.58 18.354 0.553 0.834
Chiêu thị của ngân hàng (CT), Cronbach’s Alpha: 0.844
CT1 16.90 13.050 0.629 0.817
CT2 16.84 12.387 0.731 0.797
CT3 16.84 12.310 0.692 0.804
CT4 16.83 13.200 0.600 0.823
CT5 17.21 12.784 0.579 0.829
CT6 16.94 14.299 0.519 0.837
Mối quan hệ với khách hàng (MQH), Cronbach’s Alpha: 0.854
MQH1 23.75 13.121 0.581 0.839
MQH2 23.79 13.905 0.594 0.838
MQH3 24.20 12.016 0.703 0.821
MQH4 23.85 13.302 0.665 0.828
MQH5 24.28 13.631 0.518 0.848
MQH6 23.74 12.964 0.630 0.832
MQH7 24.00 13.198 0.648 0.830
Lòng trung thành của khách hàng (LTT), Cronbach’s Alpha: 0.863
LTT1 11.33 5.738 0.704 0.829
LTT2 11.91 5.118 0.626 0.874
LTT3 11.25 5.417 0.797 0.793
LTT4 11.08 5.544 0.758 0.808
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Phân tích nhân tố EFA
Kết quả phân tích EFA cho các khái niệm nghiên cứu được thể hiện chi tiết trong phần Phụ lục 3, trang 93. Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải có hệ số tải nhân tố trên 0.525và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50%26.
Trước tiên, phân tích EFA cho thành phần của chất lượng dịch vụ trên 14 biến quan sát như ban đầu cho thấy có 2 yếu tố được trích tại giá trị Eigen là 1.386 và phương sai trích được là 48.717%. Như vậy, phương sai trích không đạt yêu cầu và có hai biến quan sát bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 (CLDVVH5 và CLDVVH9). Sau khi loại hai biến trên, 12 biến quan sát còn lại được đưa vào phân tích EFA lần nữa, lúc này có 2 yếu tố được trích tại giá trị Eigen là 1.385, phương sai trích là 51.174 lớn hơn 50% và các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên đạt yêu cầu, kết quả cho thấy trong Bảng 4.2.
Kế đến là phân tích EFA cho các khái niệm được giả định là đơn hướng bao gồm chiêu thị, mối quan hệ khách hàng, lòng trung thành của khách hàng. Kết quả phân tích được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.6. Bên cạnh đó, chỉ số KMO của các khái niệm lớn (giữa 0.5 và 1) và Sig của Bartlett’s test nhỏ hơn 0.05 (0.000) cũng là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp27, cụ thể như sau:
- Khái niệm chiêu thị được đo bởi sáu biến quan sát (CT1 CT6), chỉ số KMO là 0.804, giá trị Eigen là 3.390, phương sai trích 56.500.
- Khái niệm mối quan hệ với khách hàng được đo bởi bảy biến quan sát (MQH1 MQH7), chỉ số KMO là 0.858, giá trị Eigen là 3.765, phương sai trích 53.788.
- Khái niệm lòng trung thành của khách hàng được đo bởi bốn biến quan sát (LTT1
LTT4), chỉ số KMO là 0.801, giá trị Eigen là 2.895, phương sai trích 72.383.
Tóm lại, với tất cả kết quả phân tích EFA như trên, các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo sau khi loại trừ hai biến DGCLVH5 và DGCLVH9.
25 Hair & ctg, 2006
26 Gerbing & Anderson, 1988
27 Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
Bảng 4.2 Phân tích nhân tố của thành phần chất lƣợng dịch vụ
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2
DGCLVH3 0.790
DGCLVH4 0.767
DGCLVH1 0.747
DGCLVH2 0.746
DGCLVH7 0.533
DGCLVH6 0.508
DGCLVH8 0.503
DGCLHH3 0.827
DGCLHH2 0.746
DGCLHH5 0.670
DGCLHH4 0.640
DGCLHH1 0.556
Giá trị Eigen 4.756 1.385
Phương sai trích
39.630 11.544
Chỉ số KMO = 0.863 và Sig của Bartlett’s Test = 0.000
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Bảng 4.3 Phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát Hệ số tải
nhân tố Giá trị
Eigen Phương sai trích
KMO Sig của
Bartlett’sTest
Chiêu thị của ngân hàng 3.390 56.500 0.804 0.000
CT2 0.841
CT3 0.810
CT1 0.764
CT4 0.725
CT5 0.707
CT6 0.646
Mối quan hệ với khách hàng 3.765 53.788 0.858 0.000
MQH3 0.809
MQH4 0.770
MQH7 0.753
MQH6 0.739
MQH2 0.708
MQH1 0.700
MQH5 0.642
Lòng trung thành của khách hàng 2.895 72.383 0.801 0.000
LTT3 0.901
LTT4 0.883
LTT1 0.838
LTT2 0.775
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Phân tích tương quan
Phân tích tương quan nhằm để đánh giá giá trị phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả hệ số tương quan nhỏ hơn 0.85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt có khả năng tồn tại giữa hai biến28. Bảng 4.4 tóm tắt các hệ số tương quan Spearman’s Rho giữa các biến được giải thích. Tất cả hệ số tương quan đều không vượt quá 0.85 (dao động từ 0.223 đến 0.690), chứng tỏ rằng các khái niệm nghiên cứu chiêu thị, chất lượng dịch vụ hữu hình - vô hình, mối quan hệ khách hàng, lòng trung thành khách hàng đạt giá trị phân biệt, tức là các thang đo trong nghiên cứu này đã đo lường được các khái niệm nghiên cứu khác nhau.
28 John và Benet-Martinez, 2000
Bảng 4.4 Sự tương quan giữa các khái niệm nghiên cứu
CT MQH LTT CLVH CLHH
Chiêu thị của ngân hàng (CT) 1.000 0.507** 0.514** 0.223** 0.254**
Mối quan hệ khách hàng (MQH) 0.507** 1.000 0.690** 0.574** 0.455**
Lòng trung thành khách hàng (LTT) 0.514** 0.690** 1.000 0.398** 0.362**
Chất lượng dịch vụ vô hình (CLVH) 0.223** 0.574** 0.398** 1.000 0.534**
Chất lượng dịch vụ hữu hình (CLHH) 0.254** 0.455** 0.362** 0.534** 1.000
Ghi chú: ** Tương quan Spearman có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01, n=183
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Kết quả bảng 4.4 cho thấy giữa các biến đều có hệ số tương quan đáng kể, nghĩa là đều có mối quan hệ đáng kể giữa các thành phần với nhau. Biến chiêu thị của ngân hàng tương quan cùng chiều với biến mối quan hệ khách hàng (r = 0.507), nghĩa là nếu chiêu thị của ngân hàng đến với khách hàng tăng thì mối quan hệ thân thiết giữa ngân hàng với khách hàng cũng tăng theo. Biến mối quan hệ khách hàng có liên hệ đáng kể với biến lòng trung thành khách hàng (r = 0.690), điều này có thể hiểu rằng nếu ngân hàng giữ được mối quan hệ với khách hàng ngày càng sâu thêm thì sẽ tạo được lòng trung thành từ khách hàng ngày càng bền vững hơn. Tương tự, biến chất lượng dịch vụ vô hình và hữu hình cũng ảnh hưởng đáng kể đến biến mối quan hệ khách hàng (r = 0.574, r = 0.455), một khi chất lượng dịch vu vô hình cũng như hữu hình gia tăng thì mối quan hệ khách hàng sẽ trở nên tốt đẹp, tích cực hơn. Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa chiêu thị và chất lượng dịch vụ vô hình - hữu hình tuy không cao nhưng là có tồn tại sự liên hệ giữa các biên (r = 0.223, r = 0.254), nghĩa là một khi chất lượng dịch vụ có tăng thì việc chiêu thị của ngân hàng mới đạt kết quả tốt và ngược lại.
Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Hồi quy tuyến tính bội được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả.
Ngoài chức năng là một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu29. Như vậy, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đối với nghiên cứu này.
29 Cooper và Schindler,2003 & Duncan, 1996
Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định các giả thuyết H1, H2. H3, H4 như đã nêu, hai mô hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
- Mô hình thứ nhất kiểm định mối quan hệ giữa ba biến độc lập chất lượng dịch vụ hữu hình (CLDVHH), chất lượng dịch vụ vô hình (CLDVVH) và chiêu thị (CT) với biến phụ thuộc mối quan hệ khách hàng (MQH).
MQH = β0 + β1CLDVHH + β2CLDVVH + β3CT + ei
- Mô hình thứ hai kiểm định mối quan hệ giữa ba biến độc lập chất lượng dịch vụ hữu hình (CLDVHH), chất lượng dịch vụ vô hình (CLDVVH) và mối quan hệ khách hàng (MQH) với biến phụ thuộc lòng trung thành khách hàng (LTT).
LTT = β0 + β1CLDVHH + β2CLDVVH + β3MQH + ej
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy và ei, ej là phần dư.
Trong chương trỡnh SPSS, giỏ trị bội R chỉ rừ độ lớn của mối quan hệ giữa cỏc biến độc lập và phụ thuộc. Hệ số R2 đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Phép kiểm định phân tích ANOVA được dùng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, nó xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p<0.001), giả thuyết thuần của mối quan hệ không tuyến tính bị bác bỏ. Trị tuyệt đối của hệ số beta (hệ số phương trình hồi quy) 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 mô hình hồi quy được giữ nguyên30.
Mô
hình thứ nhất-các yếu tố ảnh hưởng đến mối quan hệ với khách hàng
Xem xét hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mô hình
30 Hair & ctg, 2006
Phép thử giá trị dung sai, giá trị VIF, giá trị Eigen và chỉ số điều kiện được dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình thứ nhất - nghiên cứu về mối quan hệ với khách hàng.
Bảng 4.5 Hiện tƣợng đa cộng tuyến MH1: Đánh giá giá trị dung sai và VIF
Các biến Dung sai VIF
Chiêu thị của ngân hàng 0.946 1.057
Chất lượng dịch vụ vô hình 0.694 1.441
Chất lượng dịch vụ hữu hình 0.685 1.460
Ghi chú: Biến phụ thuộc: Mối quan hệ khách hàng
Theo bảng 4.5, tất cả các giá trị dung sai đều lớn hơn 0.68, các giá trị VIF từ 1.057 đến 1.460 (nhỏ hơn 2) cho thấy sự đa công tuyến là rất thấp. Bên cạnh đó, trong kết quả bảng 4.6, với chỉ số điều kiện từ 1.000 đến 1.927 giúp khẳng định rằng hiện tượng đa cộng tuyến không là vấn đề cần chú ý trong dự báo mô hình hồi quy thứ nhất này.
Bảng 4.6 Hiện tƣợng đa cộng tuyến MH1: Đánh giá giá trị Eigen và chỉ số điều kiện
Kích thước Giá trị Eigen Chỉ số điều kiện
1 1.671 1.000
2 1.000 1.293
3 0.879 1.379
4 0.450 1.927
Ghi chú: Biến phụ thuộc: Mối quan hệ khách hàng
Kết quả dự báo mô hình thứ nhất
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Dựa vào bảng kết quả 4.7, mô hình nghiên cứu về mối quan hệ với khách hàng của ngân hàng với biến phụ thuộc là mối quan hệ khách hàng và ba biến độc lập chất lượng dịch vụ hữu hình, chất lượng dịch vụ vô hình, chiêu thị có hệ số R2 điều chỉnh là 0.477, có nghĩa là các thành phần thuộc các biến độc lập trên giải thích được 47.7% sự thay đổi của mối quan hệ khách hàng.
Bảng 4.7 Kết quả tóm tắt “mô hình thứ nhất”
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Kết quả phân tích ANOVA theo bảng 4.7 (xem thêm Phụ lục 2, trang 100) cho thấy giá trị F là 56.344 có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê và giá trị Sig. là 0.000 (<0.05), do đó chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội này phù hợp với tập dữ liệu, có thể sử dụng được.
Thực tế qua bảng 4.7, ta có thể thấy mô hình hồi quy tuyến tính thứ nhất β1 = 0.166, β2 = 0.402, β3 = 0.373. Mức ý nghĩa quan sát của ba thành phần (p) đều nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các thành phần chất lượng dịch vụ hữu hình, chất lượng dịch vụ vô hình, chiêu thị đều có tác động đáng kể lên mối quan hệ với khách hàng.
Từ những kết quả trên, phương trình hồi quy được thể hiện như sau:
MQH = 0.166CLDVHH + 0.402CLDVVH + 0.373CT Mô
hình thứ hai-các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành khách hàng
Xem xét hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mô hình
Tương tự mô hình thứ nhất, phép thử giá trị dung sai, giá trị VIF, giá trị Eigen và chỉ số điều kiện được dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình thứ hai - nghiên cứu về lòng trung thành khách hàng.
Bảng 4.8 Hiện tƣợng đa cộng tuyến MH2: Đánh giá giá trị dung sai và VIF
Các biến Dung sai VIF
Mối quan hệ khách hàng 0.646 1.547
Chất lượng dịch vụ hữu hình 0.662 1.512
Chất lượng dịch vụ vô hình 0.578 1.729
Ghi chú: Biến phụ thuộc: Lòng trung thành khách hàng
(Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3, trang 80)
Biến
phụ thuộc Biến độc lập Hệ số
Beta R từng
phần Giá trị T Mức ý nghĩa T Mối quan
hệ khách hàng
Chiêu thị của ngân hàng 0.373 0.452 6.777 0.000 Chất lượng dịch vụ vô hình 0.402 0.423 6.254 0.000 Chất lượng dịch vụ hữu hình 0.166 0.188 2.564 0.011 R2 điều chỉnh = 0.477 Giá trị F = 56.344 Mức ý nghĩa của F = 0.000