8. Kết cấu luận văn
3.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu điều chỉnh
3.4.1. Phân tích tương quan
Bảng 3.17: Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố đo lường CLDVTD và nhân tố đo lường Sự hài lòng
Correlations THUONG HIEU CHINHSACH GIA NANGLUC PHUCVU TINCAY TINDUN G_DAP UNG TINCAY CHUNG _DONG CAM HAILONG THUONGHIEU Pearson Correlation 1 ,000 ,000 ,000 ,000 ,450** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 263 263 263 263 263 263 CHINHSACHGIA Pearson Correlation ,000 1 ,000 ,000 ,000 ,392** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 263 263 263 263 263 263 NANGLUCPHUC VU Pearson Correlation ,000 ,000 1 ,000 ,000 ,335** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 263 263 263 263 263 263 TINCAYTINDUN G_DAPUNG Pearson Correlation ,000 ,000 ,000 1 ,000 ,317** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 263 263 263 263 263 263 TINCAYCHUNG_ DONGCAM Pearson Correlation ,000 ,000 ,000 ,000 1 ,258** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 263 263 263 263 263 263 HAILONG Pearson Correlation ,450** ,392** ,335** ,317** ,258** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 263 263 263 263 263 263
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy.
Phân tích tương quan xem xét các vấn đề sau:
1. Quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc như thế nào? Chặt hay lỏng, dương hay âm, có ý nghĩa thống kê hay không? Kết quả từ bảng phân tích tương
quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương đối chặt với biến phụ thuộc. Tất cả các hệ số tương quan đều có dấu dương, chứng tỏ có mối quan hệ đồng biến giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Đồng thời các hệ số tương quan trên khác 0 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
2. Quan hệ giữa các biến độc lập với nhau như thế nào? Các hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0, cho thấy giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này sẽ được khẳng định trong phương trình hồi quy ở phần sau.
3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sử dụng kết quả hồi quy để xác định mức độ tương quan giữa sự hài lòng của khách hàng với các nhân tố đo lường chất lượng DVTD.
3.4.2.1. Mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy dùng trong phân tích có dạng:
HAILONG = β0+ β1 THUONGHIEU + β2 CHINHSACHGIA + β3 NANGLUCPHUCVU + β4 TINCAYTINDUNG_DAPUNG + β5 TINCAYCHUNG_DONGCAM + ei
Trong đó:
Biến HAILONG: Sự thỏa mãn (đây là biến phụ thuộc), ei là phần dư
Biến độc lập: Có 5 biến độc lập là biến Thương hiệu, biến Chính sách giá, biến Năng lực phục vụ, biến Tin cậy tín dụng_Đáp ứng, biến Tin cậy chung_Đồng cảm.
Xây dựng mô hình hồi quy thông qua thủ tục chọn biến bằng phương pháp loại trừ dần (backward elimination).
Bảng 3.18 : Kết quả đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình (phụ lục 11)
Chỉ số Giá trị R2 0,635 R2 hiệu chỉnh 0,628 Kiểm định ANOVA - F - sig 89,335 0.000
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính đa biến (bảng 3.18) cho thấy mô hình có R2
bằng 0,635 và R2 được điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0,628. Ta nhận thấy R2
điều chỉnh nhỏ hơn R2 , dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình hồi qui đa biến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). R2 được điều chỉnh bằng 0,628, nghĩa là 62,8% sự
thay đổi của biến phụ thuộc HAILONG được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mô hình.
Mức ý nghĩa của trị thống kê F trong phân tích ANOVA có sig= .000 nhỏ hơn 0,05, điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi qui tuyến tính bội của ta phù hợp với tập dữ liệu thu thập được, có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
Nhìn bảng 3.19 ta có nhận xét: Trị thống kê t kiểm định giả thuyết hằng số B0=0 có mức ý nghĩa quan sát sig=1 lớn hơn mức ý nghĩa ta chọn cho kiểm định là 5%, nên ta không thể bác bỏ giả thuyết H0: B0=0 . Nghĩa là hệ số tự do khác 0 ngẫu nhiên chứ không phải khác 0 có ý nghĩa thống kê. Do đó nếu viết phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa thì hệ số này được bỏ ra khỏi mô hình. Ta có mô hình hồi quy ước lượng như sau (bảng 3.19):
HAILONG = 0,45 THUONGHIEU + 0,392 CHINHSACHGIA + 0,335 NANGLUCPHUCVU + 0,317 TINCAYTINDUNG_DAPUNG + 0,258 TINCAYCHUNG_DONGCAM
Xác định tầm quan trọng các biến trong mô hình, chúng ta căn cứ vào hệ số tương quan riêng phần. Hệ số này có thể đo lường được khả năng giải thích biến thiên của biến phụ thuộc do ảnh hưởng của một biến độc lập (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả phân tích hệ số tương quan riêng phần của các biến
Thương hiệu, Chính sách giá, Năng lực phục vụ, Tin cậy tín dụng_Đáp ứng, Tin cậy chung_Đồng cảm lần lượt là 0,597; 0,544; 0,485; 0,464; 0,392 (Phụ lục 11). Như vậy, tầm quan trọng của các biến theo thứ tự như sau: Nhân tố Thương hiệu có tác động lớn nhất đối với sự hài lòng, tiếp theo đó lần lượt là các nhân tố Chính sách giá, Năng lực phục vụ, Tin cậy tín dụng_Đáp ứng, Tin cậy chung_Đồng cảm. Kết quả này cũng tương tự như ta sử dụng hệ số β chuẩn hóa để nhận xét.
Bảng 3.19 : Kết quả kiểm định các hệ số hồi quy14 (phụ lục 11)
Coefficientsa
Model Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa Unstandardized Coefficients Hệ số hồi quy chuẩn hóa Standardized Coefficients Kiểm định student t Ý nghĩa thống kê Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part
Độ chấp nhận của biến Tolerance HS phóng đại phương sai VIF 1 (Constant) 3,173E- 16 ,038 ,000 1,000 THUONGHIEU ,450 ,038 ,450 11,942 ,000 ,450 ,597 1,000 1,000 1,000 CHINHSACHGIA ,392 ,038 ,392 10,386 ,000 ,392 ,544 1,000 1,000 1,000 NANGLUCPHUCVU ,335 ,038 ,335 8,880 ,000 ,335 ,485 1,000 1,000 1,000 TINCAYTINDUNG_ DAPUNG ,317 ,038 ,317 8,406 ,000 ,317 ,464 1,000 1,000 1,000 TINCAYCHUNG_ DONGCAM ,258 ,038 ,258 6,831 ,000 ,258 ,392 1,000 1,000 1,000
a. Dependent Variable: HAILONG
3.4.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui
Mô hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng trên các giả định cần thiết sau [Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008):
(1) Giả định liên hệ tuyến tính: có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
(2)Giả định Phương sai của sai số không đổi. (3)Giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
(4)Giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư). (5)Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng
tuyến).
14Khi phân tích nhân tố khám phá (EFA)bằng phần mềm SPSS, ta dùng “Save as Variables” nên các nhân tố
(biến) rút ra được lưu một cách tự động và đã được chuẩn hóa. Khi sử dụng các biến chuẩn hóa này để phân tích
Nếu các giả định trên vi phạm, thì kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa. Kiểm tra sự vi phạm các giả định được thực hiện như sau:
(1)Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập: Xem biểu đồ phân tán ScatterPlot (phụ lục 11) giữa phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value) trên trục hoành. Ta nhận thấy không có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng phân tán rất ngẫu nhiên. Phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 không tạo thành một hình dạng nào, nên giả định tuyến tính được thỏa mản.
(2)Kiểm tra giả định Phương sai của sai số không đổi, hay phần dư không tương quan với các biến độc lập trong mô hình. Ta có thể dùng đồ thị Scatter ở trên để kiểm tra xem giả định phương sai của sai số không đổi có bị vi phạm không. Qua đồ thị Scatter thể hiện mối quan hệ giữa biến dự đoán và phần dư, ta thấy các quan sát phân tán ngẫu nhiên. Các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi. Chúng ta sẽ sử dụng một loại kiểm định khá đơn giản là kiểm định tương quan hạng Spearman. Biến mới ABScuare là giá trị tuyệt đối của phần dư chuẩn hóa. Thực hiện kiểm định tương quan hạng Spearman giữa trị tuyệt đối của phần dư (ABScuare) với từng biến Thương hiệu,Chính sách giá, Năng lực phục vụ, Tin cậy tín dụng_Đáp ứng, Tin cậy chung_Đồng cảm ta có các hệ số tương quan hạng với giá trị Sig. của kiểm định lần lượt là 0.391, 0.065, 0.123, 0.093, 0.598 lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Kết quả kiểm định cho thấy chúng ta không thể bác bở giả thuyết Ho: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0, như vậy giả thuyết phương sai của sai số thay đổi bị bác bỏ.
(3)Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư: thông qua biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối của phần dư (phụ lục 11). Qua biểu đồ cho thấy phần dư có phân phối chuẩn xấp xỉ chuẩn (Trung bình Mean (
0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,95 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
(4)Kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư): trị số thống kê Durbin–Watson là một thống kê kiểm định được sử
dụng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan (autocorrelation) hay không trong phần dư (residuals) của một phép phân tích hồi quy (estimation). Kiểm định Durbin – Watson có giá trị 1,928 gần bằng 2, có thể kết luận các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Cách khác tra bảng: với n=263; K=5; α = 5%, ta có dL = 1,57; dU=1,78; 4-dU = 2,22;
Nhận xét: 1,78 < DW= 1,928<2,22. Như vậy, giả định tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm, hay nói cách khác không có sự tự tương quan trong phần dư.
(5)Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: các hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình thấp (bằng 0) với mức ý nghĩa thống kê >5% (bảng 3.17), khả năng hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thấp. Mặt khác hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) của các biến độc lập trong mô hình bằng 1 nhỏ hơn 2 (Bảng 3.19), nên ta có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này hầu như không đáng kể, chứng tỏ không vi phạm giả định Đa cộng tuyến. Như vậy, các giả thuyết của phân tích hồi qui tuyến tính không bị vi phạm. Kết quả phân tích hồi qui là đáng tin cậy.
3.4.2.3 Kết quả kiểm định giả thiết
Bảng 3.20: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thiết
Giả thiết Kết quả kiểm định
H1 Biến Thương hiệu có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng
Tác động dương
H2 Biến Chính sách giá có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng
Tác động dương
H3 Biến Năng lực phục vụ có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng
Tác động dương
H4 Biến TincayTindung -đáp ứng có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng.
Tác động dương
H5 Biến TincayChung- đồng cảm có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng
Sau khi điều tra, nghiên cứu, phân tích và kiểm định mô hình, ta có thể đưa ra mô hình các nhân tố tác dộng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tín dụng tại ngân hàng Agribank- Khánh Hòa như sau:
Tầm quan trọng của các nhân tố theo thứ tự như sau: Nhân tố Thương hiệu có tác động lớn nhất đối với sự hài lòng, tiếp theo đó lần lượt là các nhân tố Chính sách giá, Năng lực phục vụ, Tin cậy tín dụng_Đáp ứng, Tin cậy chung_Đồng cảm.
Trong đó, thang đo lường các biến tiềm ẩn như sau:
Thương hiệu:
TH1: Thương hiệu của ngân Hàng Agribank làm bạn tin tưởng. TH2: Agribank là ngân hàng danh tiếng.
TH3: Agribank là ngân hàng uy tín.
TH4: Agribank là ngân hàng đi đầu trong phục vụ cộng đồng. TH5: Agribank là biểu tượng của sự phát triển bền vững.
TH6: Agribank là ngân hàng nổi bật nhất trong hệ thống các ngân hàng.
Chính sách giá:
CSG1: Lãi suất cho vay của Ngân hàng là hợp lý và chấp nhận được. CSG2: Các loại phí tín dụng của Ngân hàng là hợp lý và chấp nhận được. CSG3: Ngân hàng áp dụng mức lãi suất cạnh tranh với các ngân hàng khác. CSG4: Ngân hàng có chính sách giá linh hoạt.
Năng lực phục vụ:
NLPV2: Nhân viên tín dụng của Ngân hàng có kiến thức để trả lời những thắc mắc của anh/chị.
NLPV3: Nhân viên tín dụng của Ngân hàng bao giờ cũng lịch sự, nhã nhặn với anh/chị.
NLPV4: Nhân viên tín dụng luôn tỏ ra chính xác trong nghiệp vụ. NLPV5: Nhân viên tín dụng của Ngân hàng có tính chuyên nghiệp cao.
NLPV6: Nhân viên tín dụng rất có đạo đức nghề nghiệp, không vòi vĩnh khách hàng. NLPV7: Nhân viên tín dụng có tinh thần trách nhiệm cao trong công việc.
NLPV8: Sự hướng dẫn của nhân viên tín dụng làm cho anh/chị thấy yên tâm.
Tin cậy tín dụng- Đáp ứng:
TC3: Ngân hàng đáp ứng dịch vụ tín dụng đúng vào thời điểm mà họ hứa. TC4: Thời gian thẩm định khoản vay nhanh chóng.
TC5: Khả năng thẩm định khoản vay của Ngân hàng rất tốt.
DW1: Nhân viên tín dụng không bao giờ tỏ ra quá bận rộn khi anh/chị yêu cầu giúp đỡ.
DW2: Nhân viên tín dụng luôn giải đáp thỏa đáng những thắc mắc của anh/chị.
Tin cậy chung- Đồng cảm:
TC1: Ngân hàng luôn thực hiện đúng những gì đã giới thiệu. TC2: Khi bạn cần giúp đỡ, Ngân hàng rất nhiệt tình giúp bạn. DC1: Ngân hàng luôn thể hiện sự quan tâm đến cá nhân anh/chị.
DC2: Ngân hàng có chính sách ưu đãi hơn đối với khách hàng truyền thống.
NLPV1: Anh/chị thấy yên tâm khi Dự án / phương án của anh/chị được Ngân hàng tài
trợ.
Sự hài lòng:
STM1: Chất lượng dịch vụ tín dụng ở Agribank- CN KH thuyết phục được tôi. STM2: Tôi hoàn toàn hài lòng với dịch vụ tín dụng do Agribank –CN KH cung cấp. STM3: Agribank – CN KH là ngân hàng duy nhất mà tôi lựa chọn cho nhu cầu trong tương lai.
STM5: Tôi sẽ giới thiệu dịch vụ tín dụng của Agribank-CN KH với bạn bè, đồng nghiệp của tôi.
STM6: Tôi luôn ca ngợi chất lượng dịch vụ của Agribank – CN KH với người thân, bạn bè
Lúc này, ta có thể sử dụng mô hình trên (hình 3.3) để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ tín dụng tại ngân hàng Agribank Khánh Hòa và rút ra các kiến nghị giúp ngân hàng Agribank Khánh Hòa có thể duy trì và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
3.5 Đánh giá sự hài lòng của khách hàng dựa vào thống kê mô tả
3.5.1 Đánh giá của khách hàng về CLDVTD
Tác giả tạo các biến mới: Biến thương hiệu TH_HIEU là trung bình cộng của các biến TH1, TH2, TH3, TH4, TH5, TH6; Biến chính sách giá CS_GIA là trung bình cộng của các biến CSG1, CSG2, CSG3, CSG4; Biến năng lực phục vụ NL_PHUCVU
là trung bình cộng của các biến NLPV2, NLPV3, NLPV4, NLPV5, NLPV6, NLPV7, NLPV8; Biến tin cậy tín dụng – Đáp ứng TCTINDUNG_DW là trung bình cộng của các biến TC3, TC4, TC5, DW1, DW2; Biến tin cậy chung – đồng cảm TC_CHUNG_DC là trung bình cộng của các biến TC1, TC2, DC1, DC2, NLPV1.
Dựa vào bảng thống kê mô tả (phụ lục 12) ta có những nhận xét sau:
Trong 5 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng, nhân tố Thương hiệu là nhân tố được khách hàng đánh giá cao nhất với điểm trung bình 3,9911. Đánh giá trên của khách hàng phù hợp với thực tế Agribank là Ngân hàng thương mại lớn nhất Việt Nam, được Đảng và Nhà nước phong tặng danh hiệu đơn vị Anh hùng Lao động trong thời kỳ đổi mới, được tặng thưởng Huân chương Độc lập hạng Nhì. Agribank có vị trí và vai trò quan trọng trong sự nghiệp công nghiệp hóa và hiện đại hóa nền kinh tế và phát triển của hệ thống ngân hàng nước ta. Agribank có thị trường truyền thống rộng lớn và đầy tiềm năng là khu vực nông nghiệp, nông thôn, là thương hiệu lớn có uy tín ở thị trường tài chính trong nước và khu vực. Agribank là thương hiệu ngân
