KET QUA NGHIEN CUU VA THAO LUAN
4. Anh/Chị sẽ sẵn sàng giới thiệu người quen Agribank Kon Tum khi
3.3. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC
3.3.4. Phân tích độ tin cậy Cronbach°s alpha
Mục đích của phân tích nhằm đánh giá thang đo các nhân tố ảnh hưởng,
đến sự hải lòng của khách hàng tại Agribank Kon Tum. Tiêu chuẩn đánh giá
thang do: Chỉ những biến có hệ số tương quan bién tong (Corrected Item-
Total Correlation) lớn hơn 0.4 và có hệ số Cronbach”s Alpha lớn hơn 0.6 mới
được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp
theo (Nunnally và BerStein, 1994). Kết quả đánh giá cách nhân tố ảnh hưởng
đến sự hài lòng của khách hàng tại Agribank Kon Tum như sau:
Bang 3.9. Độ tin cậy Cronbach 's Alpha của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Trung bình | Phươngsai | Tương | Cronbach%s
Biến quan sát | thang đo nếu | thang đo nếu | quan | Alpha nếu loại biến loại biến | biến tổng | loại biến
Hữu hình
HHI 8.95 4.812 T97 838
HH2 9.25 5.050 741 859
HH3 9.30 5.055 785 843
HH4 9.02 5.241 692 878
Cronbach's Alpha = 0.887
Tin cậy
TCI 11.31 3.891 566 720
TC2 11.49 3.618 658 686
TC3 10.34 4.726 384 715
TC4 11.04 3.817 S17 739
Trung bình | Phương sai | Tương | Cronbach%s Biến quan sát | thang đo nếu | thang đo nếu | quan | Alpha nếu
loại biến loại biến | biến tổng | loại biến
TCS 11.22 3.107 594 10
Cronbach 1s
Alpha = 0.771 Đồng cảm
DCI 8.71 5.737 5B 728
DC2 8.74 6.033 563 “734
DC3 8.74 5.651 569 730
DC4 842 5.240 624 701
Cronbach's Alpha=0.778 Phục vụ
PVI 8.66 6.478 648 674
PV2 8.66 7.996 493 756
PV3 8.71 6.641 668 663
PV4 8.77 7.947 492 756
Cronbach 1s Alpha=0.771
Yếu tố giá
YTGI 642 3.209 708 733
YTG2 6.68 4019 603 834
YTG3 631 3.190 747 690
Cronbach's Alpha=0.825 Dap ứng
DUI 6.18 3.823 675 733
DU2 6.27 4.407 604 803
DU3 6.27 3.826 718 687
68
Trung bình | Phương sai | Tương | Cronbach%s Biến quan sát | thang đo nếu | thang đo nếu | quan | Alpha nếu
loại biến loại biến | biến tổng | loại biến
Cronbach s Alpha = 0.813
Danh tiéng
thương hiệu
DTTHI 437 3.469 474 .690
DTTH2 424 2.894 589 551
DTTH3 3.73 2.600 546 612
Cronbach's
Alpha = 0.712
Bảng 3.10. Độ tìn cậy Cronbach s Alpha của biến phụ thuộc
Trung bình | Phuong sai | Tương [Cronbach's
Biến quan sát | thang đo nếu | thang đo nếu | quan biến | Alpha nếu loại biến loại biến tổng loại biến
Sự hài lòng
SHLT 8.80 7.762 620 T37
SHL2 8.84 7.824 594 751
SHL3 8.84 8.199 600 747
SHL4 8.77 8.030 610 742
Cronbach's Alpha = 0.795
3.3.5. Hồi quy
a. Xét ma trận tương quan giữa các nhân tố
Cần xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến trước khi phân tích hồi quy bội: Thực hiện việc phân tích hệ số tương quan cho 8 biến, gồm 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệ số Pearson. Kinh nghiệm trong phân
tích là xem xét tất cả các sự tương quan giữa các biến độc lập, néu không có hệ số tương quan nào giữa các biến độc lập vượt quá 0.8 và tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lớn hơn tương quan giữa biến độc lập thì
xem như không có hiện tượng đa cổng tuyển xảy ra. Bảng sau mô phỏng tính
độc lập giữa biến phụ thuộc và các biến đóc lập, với tính tương quan đạt mức ý nghĩa ở giá trị 0.01 và 0.05, tức là xác suất chấp nhận giả thiết sai là 0.1%
và 0.5% thì tắt cả các biến có tương quan với biến phụ thuộc.
Bảng 3.11. Ma trận tương quan của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
của khách hàng
Fl | F2 | F3 F4 F5 F6 | F7 Y FI | Tương quan 1| .072| -106| .102{ 336 4093| 234 | 243
Pearson
F2 | Tương quan .072 1| -048| -048J 017| -.036| -044| .033 Pearson
F3 | Tương quan | -.106| -.048 1| .199 132] .187 045| 447 Pearson
F4 | Tương quan .102| -.048| .199 1| 334 |.2§§ |.276 | .616 Pearson
F5 | Tương quan | .336 4017| .132| 334 1] 157.320 | .543 Pearson
F6 | Tương quan .093| -.036|.187 | .288 157 1} .077| 299 Pearson
F7| Tương quan |.234 | -044| .045| 276 | 320 077 1} .306 Pearson
Y | Tuong quan | .243 033) 447 | 616 | 543 | 299 | 306 1 Pearson
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)
70
b. Phân tích hồi quy'
- Thống kê mô tả các biến hồi quy: thực hiện phân tích hồi quy để khẳng định tính đúng đắn và phù hợp của các giả thuyết và mô hình nghiên cứu. Quy trình hồi quy đa biến gồm 7 nhân tố là: Hữu hình có giá trị trung
bình là 3.04, Tin cậy có giá trị trung bình là 2.77, Đồng cảm có giá trị trung
bình là 2.88, giá trị trung bình của biến Phục vụ là 2.90, biến Yếu tố giá là 3.23 và giá trị trung bình của biến đáp ứng là 3.12 và biến Danh tiếng thương.
hiệu có giá trị là 2.06. Biến sự hài lòng của khách hàng có giá trị trung bình là: 2.94. Các giá trị trung bình cho thấy sự hài lòng đang ở mức trên bình
thường, có nghĩa là phần lớn các nhân tố về chất lượng dịch vụ, yếu tố giá và danh tiếng thương hiệu có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 3.12. Mô tả mẫu theo các biến quan sát trong mô hình
Descriptive Statistics
N__ | Tối thiểu | Tối đa | Trung bình |Độ lệch chuẩn
FI 200 1.00] 5.00 3.0425 73460
F2 200 2.00] 440 2.7690 48333
F3 200) 1.00] 4.50 2.8838 .16549
F4 200 125j 450 2.8988 86606
F5 200 100| 500 3.2333 .89355
F6 200 1.00] 5.00 3.1183 95861
F7 200 1.00] 433 2.0550 .80810
Y 200 1.00] 4.50 2.9363 90954
Valid N 200
(listwise)
- M6 hinh héi quy:
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến đưa vào mô.
hình theo phương pháp Stepwise. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R?. Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của đa cổng tuyến trong dữ liệu, đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là: Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation
factor — VIF). Quy tác là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng
tuyến.
c. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như“sau
Kết quả cho thấy hệ số Durbin-Watson = 1.597 <2 nên các phần dư
trong mẫu không tương quan với nhau, do đó không có hiện tượng tự tương
quan. VIF nằm trong khoảng 1.000 đến 1.274 (<10) nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy phân tích hồi quy có ý nghĩa.
So sánh 2 giá trị R? và R?hiệu chỉnh có thể thấy R° hiệu chỉnh nhỏ hơn,
dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thôi
phòng mức độ phù hợp của mô hình. Vậy hệ số xác định được điều chinh R°
hiệu chỉnh là 0.608. Kết luận mô hình có mức độ giải thích tương đối 60.8%.
Kết quả hồi quy như sau:
72