Kết quả Cronbach's alpha của các khái niệm nghiên cứu thể hiện ở bảng 4.20.
ảng 4.20: ronbach's alpha của các hái niệ nghi n cứu
Ch nh sách sản phẩ cho va tiêu d ng: Alpha = 0,798
Biến quan sát sp1 sp2 sp3
Tương quan biến tổng 0,585 0,677 0,681
Chính sách lãi suất và ph : Alpha = 0,771
Biến quan sát ls4 ls5 ls6
Tương quan biến tổng 0,597 0,656 0,569
Ch nh sách ph n phối: Alpha = 0,789
Biến quan sát pp7 pp8 pp9
Tương quan biến tổng 0,635 0,648 0,619
Ch nh sách úc tiến hỗn hợp: Alpha = 0,785
Tương quan biến tổng 0,592 0,659 0,572 0,547
Ch nh sách con ngƣời: Alpha = 0,765
Biến quan sát cn14 cn15 cn16 cn17
Tương quan biến tổng 0,541 0,545 0,586 0,591
Quy trình cho vay tiêu dùng: Alpha = 0,862
Biến quan sát qt18 qt19 qt20 qt21 qt22 qt23
Tương quan biến tổng 0,563 0,643 0,765 0,707 0,717 0,538
Phƣơng tiện hữu h nh: Alpha = 0,803
Biến quan sát hh24 hh25 hh26 hh27
Tương quan biến tổng 0,531 0,665 0,663 0,623
Lòng trung thành của KH: Alpha = 0,857
Biến quan sát tt28 tt29 tt30
Tương quan biến tổng 0,776 0,661 0,764
Sự hài lòng của KH: Alpha = 0,840
Biến quan sát hl31 hl32 hl33
Tương quan biến tổng 0,767 0,707 0,644
uồn Đ ều tr t ực t củ n óm t c ả,t n 3/2014)
Thang đo phối thức tiếp thị 7P có hệ số Cronbach's alpha cho sản phẩm (0,798), lãi suất (0,771), phân phối (0,789), xúc tiến (0,785), con người (0,765), quy trình (0,862), hữu hình (0,803) đều lớn hơn 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên thang đo phối thức tiếp thị 7P đạt được độ tin cậy.
Thang đo lòng trung thành của KH: có hệ số Cronbach's alpha = 0,857 (>0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến tt28, tt29, tt30 đều lớn hơn 0,3 nên thang đo lòng trung thành của khách hàng đạt được độ tin cậy.
Thang đo sự hài lòng của KH: có hệ số Cronbach's alpha = 0,840 (>0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến hl31, hl32, hl33 đều lớn hơn 0,3 nên thang đo sự hài lòng của khách hàng đạt được độ tin cậy.
4.4.4 Kiểm định thừa biến
Kết quả Cronbach‟s alpha của các khái niệm nghiên cứu (xem bảng 4.19) đều nhỏ hơn 0,95 nên không có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Do đó, các thang đo đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
4.4.5 Ph n t ch nh n tố há phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo và kiểm định thừa biến, phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là Principal Axis Factoring với phép xoay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1. Kết quả phân tích nhân tố EFA thể hiện tại bảng 4.20 (phụ lục 10).
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 1 cho thấy trị số của KMO là 0,841 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau. Tổng phương sai trích là 61,406 % và hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 đạt yêu cầu nên thang đo được chấp nhận. Tuy nhiên, các biến: hh24, qt19, qt18, pp8 bị loại do đều chênh lệch giữa giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố bất kỳ nhỏ hơn 0,3 (phụ lục 10).
ảng 4.21: Tó tắt ết quả phân tích nhân tố EFA
Phân tích EFA Lần 1 Lần 2 Lần 3 Yêu cầu
KMO 0,841 0,830 0,802 0,5 ≤ KMO ≤1 Sig 0,000 0,000 0,000 ≤ 0.05 Tổng phương sai trích (%) 61,406 62,481 63,350 ≥ 50 Hệ số eigenvalue nhỏ nhất 1,200 1,125 1,066 >1 Nhân tố được rút trích 7 7 7 Các biến quan sát bị loại Số lượng 4 3 - Tên biến hh24, qt19, qt18, pp8 qt23, pp9, ls4 -
uồn ổn ợp t quả p ân tíc củ n óm t c ả, t n 3/2014)
Sau khi loại các biến không đạt yêu cầu ở lần 1, ở kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2, các biến: qt23, pp9, ls4 tiếp tục bị loại do đều chênh lệch giữa giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố bất kỳ nhỏ hơn 0,3.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 3 cho thấy sau khi loại các biến không đạt yêu cầu trong phân tích EFA, thang đo được đo bằng 20 biến quan sát (bảng 4.21).
ảng 4.22: Tó tắt ết quả phân tích nhân tố lần 4
Biến quan sát Nh n tố
1 2 3 4 5 6 7
qt21 0,770 qt22 0,725 hh26 0,795 hh27 0,739 hh25 0,623 sp3 0,834 sp2 0,757 sp1 0,724 cn16 0,744 cn17 0,611 cn14 0,604 cn15 0,603 xt12 0,822 xt13 0,803 xt11 0,605 pp7 0,980 xt10 0,864 ls6 0,841 ls5 0,584 Eigenvalue 6,081 2,728 1,538 1,415 1,162 1,129 1,066 Phƣơng sai tr ch 28,663 11,879 6,084 5,119 4,488 3,704 3,412 Cronbach alpha 0,850 0,799 0,798 0,765 0,800 0,930 0,705 uồn Đ ều tr t ực t củ n óm t c ả,t n 3/2014)
Giá trị KMO lần thứ 3 là 0,802 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau. Tại mức giá trị có eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố trích được 7 nhân tố với phương sai trích là 63,350% thỏa mãn yêu cầu.
Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,4 (nhỏ nhất là ls5 với 0,584) và hệ số tải nhân tố bất kỳ đều lớn hơn hoặc bằng 0,3 nên vẫn đảm bảo ý nghĩa quan trọng của EFA và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Kết quả kiểm định lại Cronbach‟s alpha cho các nhân tố mới được rút trích đều > 0,6 đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 3 cho thấy hai yếu tố phân phối và xúc tiến cũng được gộp chung thành một yếu tố do chúng không đạt được giá trị phân biệt. Như vậy, 7 nhân tố trong mô hình trở thành như sau:
Nhân tố 1 gồm 3 biến: qt20, qt21, qt22. Nhân tố này được đặt tên là “quy trình cho vay tiêu dùng”, ký hiệu là quy_trinh.
tiện hữu hình”, ký hiệu là huu_hinh.
Nhân tố 3 gồm 3 biến: sp1, sp2, sp3. Nhân tố này được đặt tên là: “sản phẩm cho vay tiêu dùng”, ký hiệu là san_pham.
Nhân tố 4 gồm 4 biến: cn14, cn15, cn16, cn17. Nhân tố này được đặt tên là: “con người”, ký hiệu là con_nguoi.
Nhân tố 5 gồm 3 biến: xt10, xt11, xt13. Nhân tố này được đặt tên là: “xúc tiến”, ký hiệu là xuc_tien.
Nhân tố 6 gồm 2 biến: pp7, xt10. Nhân tố này được đặt tên là: “phân phối”, ký hiệu là phan_phoi
Nhân tố 7 gồm 2 biến: ls5, ls6. Nhân tố này được đặt tên là: “lãi suất và phí”, ký hiệu là lai_suat.
Với phương sai trích 63,350% cho biết 7 yếu tố này giải thích được 63,350% độ biến thiên của dữ liệu.
Ph n t ch nh n tố há phá EFA cho thang đo lòng trung thành KH
Kết quả phân tích EFA cho thang đo lòng trung thành của KH thể hiện ở bảng 4.23 (phụ lục 12).
ảng 4.23: Tó tắt ết quả phân tích EFA cho thang đo lòng trung thành KH
Nh n tố Biến quan sát Hệ số tải nh n tố
Lòng trung thành tt28 0,909 tt29 0,838 tt30 0,904 KMO 0,711 Sig 0,000 Tổng phương sai trích (%) 78,193 Hệ số eigenvalue nhỏ nhất 2,346 uồn Đ ều tr t ực t củ n óm t c ả,t n 3/2014)
Giá trị KMO bằng 0,711 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau. Phương sai trích được bằng 78,193% đạt yêu cầu. Do đó EFA là phù hợp.
Tất cả các biến quan sát tt28, tt29, tt30 đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố lòng trung thành của khách hàng.
Các biến quan sát được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Ph n t ch nh n tố há phá EFA cho thang đo sự hài lòng của KH
Kết quả phân tích EFA cho thang đo sự hài lòng của KH thể hiện ở bảng 4.24
(phụ lục 12).
ảng 4.24: Tó tắt ết quả phân tích EFA cho thang đo sự hài lòng của KH
Nh n tố Biến quan sát Hệ số tải nh n tố
Sự hài lòng hl31 0,908 hl32 0,876 hl33 0,831 KMO 0,700 Sig 0,000 Tổng phương sai trích (%) 76,067 Hệ số eigenvalue nhỏ nhất 2,282 uồn Đ ều tr t ực t củ n óm t c ả,t n 3/2014)
Giá trị KMO bằng 0,700 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau. Phương sai trích được bằng 76,067% đạt yêu cầu. Do đó EFA là phù hợp.
Tất cả các biến quan sát hl31, hl32, hl33 đều có hệ số tải lớn hơn 0,4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố sự hài lòng của khách hàng. Các biến quan sát này đều được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.4.6 M h nh nghiên cứu hiệu chỉnh
Sau khi phân tích nhân tố, hai biến quan sát pp7 và xt10 được gộp chung thành một yếu tố “phân phối”. Nguyên nhân là khi KH giao dịch với NH thông qua kênh phân phối truyền thống, việc chi nhánh có đủ quầy giao dịch để phục vụ KH ngay cả trong giờ cao điểm chính là hình ảnh trực quan mà KH dễ dàng thấy được. Yếu tố này đã giúp cho NH giảm thiểu thời gian chờ đợi của KH và làm tăng thêm sự hiểu biết của KH về NH. Như vậy, yếu tố này đã tạo điều kiện thuận lợi cho KH tham gia vào quá trình cung ứng dịch vụ, qua đó làm tăng uy tín, hình ảnh của NH trên thị trường. Do đó, hai biến quan sát pp7 và xt10 đã không đạt giá trị phân biệt.
Mô hình h i quy của nhó tác giả:
Ytt = f(Xi) = β02+ β2Yhl + a3
Trong đó:
β01, β02 lần lượt là hằng số hồi quy của Yhl ,Ytt .
Phối thức tiếp thị 7P (X1) có trọng số với sự hài lòng là β1 và có sai số a1.
Sự hài lòng của KH (Yhl) có trọng số với lòng trung thành là β2 và có sai số a2; lòng trung thành của KH (Ytt) có sai số a3.
Các giả thuyết của mô hình:
H1 (+): “Phối thức tiếp thị 7P” tác động cùng chiều với sự hài lòng của KH.
H2 (+): Sự hài lòng của KH tác động cùng chiều với lòng trung thành KH. Vậy, mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại cho phù hợp như sau:
(Nguồn: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh nhóm tác giả thực hiện)
Hình 4.1: Mô hình nghi n cứu hiệu chỉnh
4.4.7 Ph n t ch nh n tố hẳng định CFA
Ph n t ch nh n tố hẳng định CFA thang đo các thành phần trong phối thức tiếp thị
Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 20 biến quan sát với 7 nhân tố trong phối thức tiếp thị (Phụ lục 14).Kiểm định phân phối của các biến quan sát cho thấy, hầu hết các Kurtoses vàSkewnesses đều nằm trong khoảng [- 1,+1] (Phụ lục 13). Do đó, phương pháp ML (Maximum Likelihood) được sử dụng để ước lượng các tham số trong các mô hình.
Sản phẩm Lãi suất Phân phối Con người Quy trình Sự hài lòng Lòng trung thành H1+ Xúc tiến Hữu hình Phối thức tiếp thị 7P H2+
- Đo lƣờng độ ph hợp của h nh
Kết quả phân tích nhân tố CFA lần 1 cho thấy mô hình này có 149 bậc tự do, Chi-square = 644,288 với giá trị p = 0,000. Các chỉ tiêu khác như Chi-square/df = 4,324 (<5), TLI = 0,831 (<0,9), CFI = 0,867 (<0,9), RMSEA = 0,093 (>0,08) nên có thể nói là mô hình chưa phù hợp với dữ liệu thị trường. (xem hình 4.2)
uồn t quả c ạ AMOS 20.0 củ n óm t c ả )
Hình 4.2: Kết quả ô hình FA lần 1 đã chuẩn hoá
Tuy nhiên có thể điều chỉnh các chỉ số trên để mô hình tốt hơn. Nhóm tác giả tiến hành điều chỉnh móc mũi tên hai đầu vào cặp sai số nào đó sẽ làm cải thiện Chi-square. Cụ thể móc vào cặp e4 – e20 sẽ làm giảm Chi-square đi 26,475 so với mô hình ban đầu. Làm tương tự cho cặp sai số khác: e13 – e15,... (Phụ lục 14). Sau khi thực hiện điều chỉnh mối quan hệ giữa các sai số, kết quả CFA lần 2 cho thấy các chỉ số đánh giá độ phù hợp của mô hình đều cải thiện. Mô hình CFA lần 2 có 135 bậc tự do, Chi-square = 403,256 với giá trị p = 0,000. Các chỉ tiêu khác như Chi-square/df = 2,987 (<5), TLI = 0,899 (xấp xĩ 0,9), CFI = 0,928 (>0,9), RMSEA = 0,072 (<0,08) nên có thể nói là mô hình này phù hợp với dữ liệu thị trường. (xem hình 4.3)
uồn t quả c ạ AMOS 20.0 củ n óm t c ả )
Hình 4.3: Kết quả ô hình FA lần 2 đã chuẩn hoá
- Đánh giá độ tin cậ của các thang đo
Kết quả các chỉ số đánh giá độ tin cậy của các thang đo thể hiện tại bảng 4.25.
ảng 4.25: Kết quả cronbach alpha, độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích của các biến số nghi n cứu FA lần 2)
Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậ Phƣơng sai tr ch Giá trị Cronbach’s alpha Tổng hợp Sản phẩm 3 0,798 0,802 0,578 Đạt yêu cầu Lãi suất 2 0,705 0,706 0,546 Phân phối 2 0,930 0,924 0,860 Xúc tiến 3 0,800 0,797 0,567 Quy trình 3 0,850 0,849 0,652 Con người 4 0,765 0,765 0,451 Hữu hình 3 0,799 0,799 0,571
uồn ín to n củ n óm t c ả dự tr n t quả p ân tíc )
Qua phân tích hệ số cronbach‟s alpha, các nhân tố đều đạt yêu cầu. Các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (Phụ lục 11) đạt yêu cầu nên giữ lại để phân tích hồi quy tiếp theo. Ta thấy, hầu hết độ tin cậy tổng hợp có giá trị lớn hơn 0,7 và trích phương sai của các thang đo có giá trị trên 0,5 nên đạt yêu cầu trừ một khái niệm con người của phối thức tiếp thị 7P có phương sai trích hơi thấp.
- Giá trị ph n biệt
quan giữa các thành phần đều nhỏ hơn 1 và các giá trị kiểm định t‟ đều lớn hơn 1.96 (xem bảng 4.25). Kết quả cho thấy, các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị phân biệt.
ảng 4.25: Kết quả iể định giá trị phân biệt của thang đo các thành phần trong phối thức tiếp thị
Mối quan hệ R 𝒕′ 𝑹 √( 𝑹 ) Tiêu chuẩn san_pham <--> xuc_tien 0,580 9,057 Giá trị kiểm định t‟>tn-2,α/2 thì các khái niệm đạt giá trị phân biệt. (với mức ý nghĩa 5%, t=1,96) san_pham <--> lai_suat 0,525 10,564 san_pham <--> phan_phoi 0,576 9,162 san_pham <--> quy_trinh 0,669 6,865 san_pham <--> huu_hinh 0,753 4,988 san_pham <--> con_nguoi 0,584 8,953 xuc_tien <--> lai_suat 0,471 12,199 xuc_tien <--> phan_phoi 0,460 12,556 xuc_tien <--> quy_trinh 0,880 2,366 xuc_tien <--> huu_hinh 0,829 3,397 xuc_tien <--> con_nguoi 0,704 6,065 lai_suat <--> phan_phoi 0,495 11,450 lai_suat <--> quy_trinh 0,776 4,498 lai_suat <--> huu_hinh 0,810 3,787 lai_suat <--> con_nguoi 0,638 7,600 phan_phoi <--> quy_trinh 0,686 6,472 phan_phoi <--> huu_hinh 0,675 6,725 phan_phoi <--> con_nguoi 0,532 10,364 quy_trinh <--> huu_hinh 0,437 13,332 quy_trinh <--> con_nguoi 0,329 17,711 huu_hinh <--> con_nguoi 0,546 9,972
uồn ín to n củ n óm t c ả dự tr n t quả p ân tíc )
- T nh đơn ngu ên/đơn hƣớng
Mô hình CFA lần 2 phù hợp với dữ liệu thị trường và có tương quan giữa các sai số đo lường nên các khái niệm sản phẩm, lãi suất, phân phối, xúc tiến, quy trình, con người, hữu hìnhkhông đạt được tính đơn nguyên.
- Giá trị hội tụ