Kết quả ngiên cứu bộ sẽ dùng để hiệu chỉnh lại bảng câu hỏi định lượng phù hợp với khảo sát chính thức của đề tài. Nghiên cứu chính thức thu thập thông tin bằng cách gửi bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp đến đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS và MOS.
Nghiên cứu được tiến hành thông qua một cuộc khảo sát các khách hàng thuộc các ngân hàng trên địa bàn Thành phố Biên Hòa: Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông Thôn Việt Nam ( gribank), ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu ( sia Commercial bank), ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (ViettinBank), ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân hàng Thương mại cổ phần Quốc tế Việt Nam (VIB bank) bằng bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5.
Kết quả xử lý nhằm mục đích kiểm định mô hình lý thuyết đã đ t ra, các giả thuyết, các mối quan hệ được giả định trong phần nghiên cứu định tính; nghiên cứu xác định các nhân tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ của ngân hàng.
3.2.2.1 ỹ thuật đánh giá thang đo
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach‟s lpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích. Kiểm định độ tin cậy của các biến trong thang đo lòng trung thành của khách hàng đối với ngân hàng dựa vào hệ số kiểm định Cronbach‟s lpha của các biến thành phần thang đo và hệ số Cronbach‟s alpha của m i biến đo lường. Hệ số tương quan biến tổng > 0,3 (Nunnally & Berstein, 1994). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số của nó biến thiên trong khoảng từ [0,70 - 0,80]. Nếu thang đo có hệ số Cronbach‟s alpha ≥ 0,60 (Nunnally & Berstein, 1994), thì có thể chấp nhận được về m t tin cậy. Khi Cronbach‟s lpha đạt được là quá cao (> 0.95) thì biến cần phải loại, vì nó gần giống như hiện tượng đa cộng tuyến.
29
3.2.2.2 ỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EF ). Phương pháp nhân tố khám phá được sử dụng để xác định các nhóm tiêu chí đánh giá lòng trung thành của khách hàng đối với ngân hàng. Phương pháp phân tích EF thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc hay độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này là dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Theo Gerbing nderson (1988), phương pháp trích Pricipal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Orthogonal). Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chu n. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp. Kiểm định Barlett (Bartlett‟s test of sphericity) dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I, là ma trận thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định có sig < 5 thì các biến có quan hệ với nhau (Thọ, 2011). Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EF . Factor loading ≥ 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực ti n. Ngoài ra, Hair ctg (1998) còn có một số kết luận: Nếu chọn tiêu chu n Factor loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100-350 thì nên chọn tiêu chu n Factor loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng < 100 thì Factor loading phải ≥ 0.75. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50 (Gerbing nderson, 1988). Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing nderson, 1988). Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun l-Tamimi, 2003). Ngoài ra, luôn
30
chạy EF lại cho mọi mô hình bởi điều kiện nghiên cứu luôn luôn thay đổi, không có một mô hình nào hoàn toàn đúng cho mọi trường hợp.
3.2.2.3 Phân tích nhân tố khẳng định
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor nalysis - CFA). Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor nalysis) là một trong các kỹ thuật thống kê của mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). CF cho chúng ta kiểm định mô hình đo lường có đạt yêu cầu không và các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào. CF là bước tiếp theo của EF vì CF chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm n cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa các biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu m c nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Phương pháp CF được sử dụng để khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo đánh giá lòng trung thành khách hàng đối với các dịch vụ ngân hàng.
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, mô hình được xem là thích hợp khi:
- Chi-square (CMIN) # 0, P-value < 0.05. Nhược điểm, phụ thuộc vào kích thước mẫu. Mẫu càng lớn, xác xuất P-value càng nhỏ.
- Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df): < 2 (càng nhỏ, càng tốt), một số trường hợp CMIN/df có thể nhỏ hơn 3 (Carmines & Mciver, 1981), (Bentler & Bonett, 1980). Theo Kettinger và Lee (1995): n < 200, CMIN/df < 3, n > 200, CMIN/df < 5.
- Theo Bentler & Bonett (1980), chỉ số thích hợp so sánh (CFI - Comparative fit index), chỉ số TLI (Tuckey and Lewis index), chỉ số phù hợp GFI (Goodness of fit index) ≥ 0.9 (0.8 - chấp nhận được).
- Chỉ số RMSE (Root mean square error approximation): nhỏ hơn 0.8 ho c 0.5 được xem là rất tốt (Steiger, 1990). Thọ Trang (2008) cho rằng nếu mô hình nhận được các giá trị TLI, CFI ≥ 0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSE ≤ 0.08 thì mô hình phù hợp.
Ngoài ra, khi thực hiện CF , cần thực hiện thêm các đánh giá như: - Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua các chỉ số:
31
+ Hệ số tin cậy tổng hợp (ρc): (Joereskog, 1971).
+ Hệ số tổng phương sai trích (ρvc): (Fornell Larcker, 1981).
ρc = ρvc =
Trong đó: λi: Trọng số chu n hóa của biến quan sát thứ i.
(1- λi2): Phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i.
- Cần kiểm định thêm Cronbach‟s lpha một lần nữa thông qua các chỉ tiêu: + Tính đơn nguyên (Unidimesionality): Mô hình có độ phù hợp với dữ liệu thị trường là điều kiện cần và đủ để tập biến quan sát có tương quan nhau. (Steenkam & Vantrijp, 1991).
+ Giá trị hội tụ (Convergent validity): đạt được khi giá trị trọng số chu n hóa (λc) tối thiểu là 0.5 và có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) (Gerbing & Anderson, 1988).
+ Giá trị phân biệt (Discriminant validity).
+ Giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity): được đánh giá thông qua mô hình lý thuyết (Gerbing nderson, 1988).
3.2.3 Thiết kế mẫu
3.2.3.1 ích thƣớc mẫu nghiên cứu
Theo Hair & ctg (2006) để sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EF , kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 và tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường tối thiểu phải là 5:1, nghĩa là cần tối thiểu là 5 quan sát cho 1 biến đo lường (với tổng biến quan sát là 44, như vậy để tiến hành EF , cỡ mẫu ít nhất của đề tài là 44*5 = 220).
Theo Tabachnick & Fidell (2007) để chọn mẫu trong phân tích hồi quy đa biến cần phải đảm bảo công thức n ≥ 8p + 50. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p là số lượng biến độc lập trong mô hình (với tổng biến độc lập là 25, cỡ mẫu ít nhất là 8*25+50 = 250). Green (1991) cho rằng công thức trên tương đối phù hợp nếu p < 7. Khi p > 7, công thức trên hơi quá khắt khe (Thọ, 2011).
Theo Hair ctg (1998) nếu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) với phương pháp ước lượng ML, thì cần 100-150 quan sát, còn theo Hoelter (1983) cần tối thiểu 200 quan sát (Thọ Trang, 2008).
32
Luận văn sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá và do còn hạn chế nhiều về m t thời gian cũng như điều kiện thực hiện nghiên cứu nên đề tài sử dụng kích cỡ mẫu dự kiến n = 500. Với số mẫu trên đảm bảo cho kết quả nghiên cứu về sau.
3.2.3.2 Phƣơng pháp chọn mẫu và đối tƣ ng phỏng vấn
Trong nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Những người tham gia khảo sát là các khách hàng giao dịch tại các ngân hàng vào thời điểm tháng 03/2014. Bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp cho các khách hàng giao dịch tại ngân hàng trên địa bàn Thành phố Biên Hoà.
33
3.2.4 Quy trình thực hiện nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu Churchill Ga (1979)
Cơ sở lý
thuyết Bảng câu hỏi phỏng vấn
Thảo luận nhóm
Nghiên cứu
định lượng Bảng câu hỏi chỉnh Hiệu thang đo hiệu
chỉnh
Kiểm định thang đo CF
Đánh giá thang đo Cronbach‟s lpha. Phân tích nhân tố
EFA
-Loại biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3.
-Kiểm định độ tin cậy Cronbach‟s alpha, loại các biến làm Cronbach‟s alpha < 0.6.
-Loại biến có trọng số EF < 0.5 và chênh lệch factor loading của biến bất k phải > 0.3. -Kiểm tra các yếu tố trích được.
-Kiểm định trọng số CF có đạt yêu cầu. -Kiểm tra độ thích hợp của mô hình. - Tính hệ số tin cậy tổng hợp.
-Tính tổng phương sai trích được
Kiểm định mô hình nghiên cứu lý thuyết
bằng SEM qua phần mềm MOS
-Kiểm định mô hình nghiên cứu lý thuyết và giả thuyết.
-Kiểm định mô hình đa nhóm theo các biến kiểm soát.
Hàm ý kết luận
34
3.3 Xây dựng thang đo các nhân tố 3.3.1 Xây dựng thang đo Nhân viên 3.3.1 Xây dựng thang đo Nhân viên
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: vkiran (1999), Đ Tiến Hòa (2007), Trần Hữu Ái (2012), Hu nh Thị Thịnh (2013), Melaku Yilma (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Nhân viên bao gồm 7 biến quan sát được mã hóa từ NV1 đến NV7 như bảng dưới đây:
Bảng 3.1: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Nhân viên
Kí hiệu biến Phát biểu
NV1 Nhân viên luôn sẵn sàng giúp đỡ nh/Chị. NV2 Nhân viên phục vụ nh/Chị 1 cách tận tình.
NV3 Nhân viên luôn chào hỏi khi tới lượt nh/Chị được phục vụ.
NV4 Nhân viên thể hiện mối quan tâm thực sự khi có 1 sai lầm trong tài khoản của nh/Chị.
NV5 Nhân viên có thái độ lịch sự.
NV6 Đồng phục của nhân viên gọn gàng, sạch sẽ. NV7 Nhân viên sẵn sàng xin l i cho bất kì sai sót nào.
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
3.3.2 Xây dựng thang đo Tiện ích
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: Đ Tiến Hòa (2007), Hoàng Xuân Bích Loan (2008), Trần Thị Trâm nh (2011), Trần Hữu Ái (2012), Hu nh Thị Thịnh (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Tiện ích bao gồm 6 biến quan sát được mã hóa từ TI1 đến TI6 như bảng dưới đây:
35
Bảng 3.2: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Tiện ích
Kí hiệu biến Phát biểu
TI1 Ngân hàng có địa điểm giao dịch thuận tiện. TI2 Ngân hàng có mạng lưới giao dịch rộng khắp. TI3 Ngân hàng có trang thiết bị, máy móc hiện đại. TI4 Thời gian phục vụ của ngân hàng thuận tiện. TI5 Thủ tục giao dịch d dàng.
TI6 Quầy giao dịch bố trí thuận tiện, d nhìn.
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
3.3.3 Xây dựng thang đo Tin cậy
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: vkiran (1999), Đ Tiến Hòa (2007), Hoàng Xuân Bích Loan (2008), Trần Thị Trâm nh (2011), Melaku Yilma (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Tin cậy bao gồm 4 biến quan sát được mã hóa từ TC1 đến TC4 như bảng dưới đây:
Bảng 3.3: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Tin cậy
Kí hiệu biến Phát biểu
TC1 Nhân viên ngân hàng luôn thông báo các thay đổi về các vấn đề anh chị quan tâm.
TC2 Nhân viên có khả năng khắc phục các sai sót.
TC3 Anh/chị cảm thấy được đảm bảo trong các giao dịch với nhân viên.
TC4 Ngân hàng bảo mật thông tin khách hàng tốt.
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
3.3.4 Xây dựng thang đo Thông tin
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: vkiran (1999), Hoàng Xuân Bích Loan (2008), Melaku Yilma (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Thông tin bao gồm 6 biến quan sát được mã hóa từ TT1 đến TT6 như bảng dưới đây:
36
Bảng 3.4: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Thông tin
Kí hiệu biến Phát biểu
TT1 Nhân viên giúp nh/chị tìm hiểu làm thế nào để kiểm soát chi phí.
TT2 Nhân viên có hiểu biết về dịch vụ ngân hàng và sản ph m.
TT3 Nhân viên ngân hàng cho nh/chị lời khuyên về làm thế nào để quản lí tài chính.
TT4 Nhân viên nói với nh/chị về các loại tài khoản và đầu tư có sẵn.
TT5 Nhân viên cho nh/chị biết khi nào dịch vụ được thực hiện. TT6 Thông tin ngân hàng cung cấp d tiếp cận (web, báo chí…).
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
3.3.5 Xây dựng thang đo Dịch vụ quầy
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: vkiran (1999), Melaku Yilma (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Dịch vụ quầy bao gồm 2 biến quan sát được mã hóa như bảng dưới đây:
Bảng 3.5: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Dịch vụ quầy
Kí hiệu biến Phát biểu
DV1 Ngân hàng có đủ số lượng nhân viên phục vụ khách hàng. DV2 Ngân hàng có đủ số lượng giao dịch viên để làm việc trong
giờ cao điểm.
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
3.3.6 Xây dựng thang đo hất lƣ ng dịch vụ
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: vkiran (1999), Đ Tiến Hòa (2007), Hoàng Xuân Bích Loan (2008), Trần Thị Trâm nh (2011), Melaku Yilma (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Chất lượng dịch vụ bao gồm 3 biến quan sát được mã hóa từ CLDV1 đến CLDV3 như bảng dưới đây:
37
Bảng 3.6: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Chất lượng dịch vụ
Kí hiệu biến Phát biểu
CLDV1 Chất lượng dịch vụ của ngân hàng đáp ứng được mong muốn của nh/chị.
CLDV2 nh/chị thỏa mãn với tiến trình cung cấp dịch vụ của ngân hàng.
CLDV3 Lợi ích nh/chị nhận được xứng đáng với chi phí bỏ ra.
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
3.3.7 Xây dựng thang đo Sự hài lòng của khách hàng
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: vkiran (1999), Soderlund (1998), John & Sub (2000), Kandampully và Suhartanto (2000), Dimitriades (2006), Đ Tiến Hòa (2007), Hoàng Xuân Bích Loan(2008), Trần Thị Trâm nh (2011), Melaku Yilma (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Sự hài lòng bao gồm 5 biến quan sát được mã hóa từ SHL1 đến SHL5 như bảng dưới đây:
Bảng 3.7: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Sự hài lòng
Kí hiệu biến Phát biểu
SHL1 nh/chị cảm thấy an toàn khi sử dụng các dịch vụ của ngân hàng.
SHL2 nh/Chị hài lòng với hành vi tôn trọng của nhân viên ngân hàng.
SHL3 nh/chị hài lòng với khả năng giao tiếp của nhân viên ngân hàng.
SHL4 nh/chị hài lòng với cách làm việc của nhân viên ngân hàng.
SHL5 nh/chị hài lòng với các dịch vụ của ngân hàng.
(Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu)
38
Dựa trên các cuộc thảo luận nhóm cùng với thừa kế các kết quả nghiên cứu của các tác giả như: Jones và cộng sự ( 2000), Colgate và Lang (2001), Kim và cộng sự (2004), Liu và cộng sự (2010), Dr. Bahram Kheiry & Maryam Alirezapour (2012), Hu nh Thị Thịnh (2013). Thang đo đo lường cảm nhận của khách hàng về Rào cản chuyển đổi bao gồm 2 biến quan sát được mã hóa từ RC1 đến RC6 như bảng dưới đây:
Bảng 3.8: Thang đo mức độ cảm nhận của khách hàng về Rào cản chuyển đổi