Nhân t
NL4_Nhân viên n m v ng ki n th c chuyên môn v nghi p v th .717 NL3_Cung c p đ y đ thông tin v sp, d ch v th theo đúng nhu c u c a
khách hàng .700
NL2_Ch ng t giao d ch th rõ ràng, d hi u .656
NL1_Các tài li u, t r i gi i thi u, h ng d n s d ng đ y đ , rõ ràng .648 NL5_Nhân viên tr l i chính xác và rõ ràng các th c m c c a khách hàng .610 HH4_S l ng các ngân hàng, t ch c, liên minh th có k t n i giao d ch
v i HDBank r t l n .782
HH5_Tài li u, bi u m u và thi t k th r t thu hút .680
HH2_Thao tác khi giao d ch đ c thi t k thu n ti n, d s d ng .568
TC5_H th ng ATM ho t đ ng thông su t, liên t c .716
DU2_Gi i quy t các th c m c, khi u n i c a khách hàng m t cách th a
đáng .615
TC2_Cung c p s n ph m, d ch v th đúng cam k t .588
DC1_Các s n ph m, d ch v th do HDBank cung c p r t phong phú, đa
d ng .753
DC2_Nhân viên luôn quan tâm đ n nhu c u c a t ng khách hàng .566
DC5_Chính sách phí v s n ph m, d ch v th r t h p lý .548
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
(Ngu n: K t qu kh o sát c a tác gi ) Sau khi các nhân t đ c rút trích v i bi n đo l ng m i, tác gi ti n hành ki m đ nh l i đ tin c y c a thang đo qua h s Cronbach’s
alpha. K t qu đ c trình bày trong Ph l c 2.6: K t qu phân tích h s Cronbach’s alpha c a thang đo sau khi phân tích nhân t . Theo k t qu thu đ c, b n nhân t tin c y, N ng l c ph c v , S đ ng c m, Ph ng ti n h u hình l n l t có h s Cronbach’s alpha là
0.628; 0.819; 0.613; 0.669 đ u l n h n 0.6. ng th i, các bi n quan
sát c ng có h s t ng quan bi n – t ng l n h n 0.3. T đó, k t lu n
đ c thang đo các nhân t nh h ng đ n ch t l ng d ch v th đ t tiêu chu n là thang đo l ng t t và các nhân t đ c đ a vào các b c phân tích ti p theo.
2.3.5.4. Phân tích ma tr n h s t ng quan
Tr c khi đi vào phân tích h i quy, mô hình c n đ c xem xét m i quan h t ng quan tuy n tính gi a bi n ph thu c và t ng bi n đ c l p,
c ng nh gi a các bi n đ c l p v i nhau. N u h s t ng quan gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p l n, đi u đó ch ng t gi a chúng có quan h v i nhau và phân tích h i quy tuy n tính là phù h p. Ng c l i, n u gi a các bi n đ c l p c ng có t ng quan l n v i nhau, th hi n qua h s phóng đ i
ph ng sai (Variance Inflation Factor – VIF) có giá tr v t quá 10, thì đó là
d u hi u cho bi t có th x y ra hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình.
xác đ nh m c đ liên h gi a các bi n, tác gi ti n hành phân tích ma tr n t ng quan b ng cách s d ng h s Pearson Correlation (r). H s này n m trong kho ng -1 ≤ r ≤ 1, n u h s t ng quan l n h n 0 thì gi a hai bi n có quan h cùng chi u và n u h s nh h n 0 ngh a là hai bi n quan h ng c chi u. Khi l y giá tr tuy t đ i, n u h s Pearson càng g n 1 thì quan h tuy n tính càng ch t ch và ng c l i. ng th i, phân tích h s
Pearson c ng c n chú ý đ n m c ý ngh a (p) v i quy c: h s p đ c xem
xét có ý ngh a khi p nh h n ho c b ng 0.05. Trong ph n m m SPSS 20, m c p < 0.05 đ c đánh d u (*) c nh giá tr th ng kê tính đ c trên m u, m c ý ngh a p < 0.01 thì đ c phân bi t b ng hai d u (**).
K t qu phân tích trong B ng 2.12 cho th y m i t ng quan ch t ch gi a bi n ph thu c HL v i các bi n đ c l p là TC, NL, DC và HH. H s Pearson gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p đ u l n h n 0.3 cùng v i (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đi u ki n m c ý ngh a p < 0.01. V y, bi n ph thu c có m i quan h t ng
quan tuy n tính v i c b n bi n đ c l p c a mô hình nghiên c u.