MÃ HÓA N I DUNG
NT1 Khi th c hi n quy t đ nh quan tr ng gì, ngân hàng luôn luôn xem
xét, cân nh c đ n l i ích c a anh ch
NT2 Khi anh ch có yêu c u quan tr ng, anh ch có th tin vào s h
tr , gi i quy t t t c a ngân hàng.
NT3 Ngân hàng cung c p các d ch v r t chuyên nghi p.
NT4 Ngân hàng luôn chân thành, trung th c.
NT5 Anh ch tin vào s cam k t và kh n ng làm vi c hi u qu c a ngân hàng trong vi c cung c p d ch v cho anh ch .
3.3.1.5 Thang đo lòng trung thành khách hàng
Beerli, Martin và Qintana (2004) đã s d ng 3 bi n quan sát đ đo l ng thành ph n này, tác gi d a trên nghiên c u này đ hoàn t t b ng câu h i g m 3 bi n quan sát:
B ng 3.5: Thang đo lòng trung thƠnh khách hàng
3.3.2 M u nghiên c u
Kích th c m u ph thu c thu c vào ph ng pháp phân tích, nghiên c u này có s d ng phân tích nhân t khám phá (EFA). Theo Gorsuch (1983), phân tích nhân t có m u ít nh t 200 quan sát, Hachter (1994) cho r ng kích c m u c n ít nh t g p 5 l n bi n quan sát.Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c thì kích c m u cho phân tích nhân t EFA th ng ít nh t ph i b ng 4 hay 5 l n s bi n. Ngoài ra, theo
Tabachnick & Fidell (1991) đ phân tích h i quy đ t k t qu t t nh t thì kích c m u ph i th a mãn công th c:
n>= 8k + 50
Trong đó: n là kích c m u
k s bi n đ c l p c a mô hình.
Ngoài ra, theo quy t c kinh nghi m c a Nguy n ình Th (2011) thì s quan sát l n h n (ít nh t) 5 l n s bi n, t t nh t g p 10 l n. Nh v y, v i 37 bi n quan sát, nghiên c u c n kh o sát ít nh t 370 m u đ đ t kích th c m u c n cho phân tích EFA.
Ph ng pháp thu th p d li u b ng b ng câu h i, phát phi u kh o sát tr c ti p đ n khách hàng và thu l i ngay sau khi tr l i. ng th i, nghiên c u c ng ti n hành kh o sát qua m ng (g i qua mail).
đ t đ c kích th c m u nghiên c u nh trên, nghiên c u ti n hành kh o sát
518 khách hàng cá nhân đang s d ng d ch v c a m t s các ngân hàng TMCP trên
MÃ HÓA N I DUNG
LTT1 Anh ch s luôn s d ng d ch v ngân hàng vì anh ch đánh giá cao
ngân hàng này.
LTT2 Anh ch là khách hàng trung thành c a ngân hàng.
LTT3 Anh ch s gi i thi u ngân hàng cho b n bè, ng i thân ho c
đa bàn TP.HCM v i ph ng pháp ch n m u thu n ti n. B ng câu h i do đ i t ng nghiên c u t tr l i bao g m 37 phát bi u, trong đó 22 phát bi u v ch t l ng d ch v c m nh n, 3 phát bi u v giá c c m nh n, 4 phát bi u v s hài lòng khách hàng, 5 phát bi u v ni m tin, 3 phát bi u v lòng trung thành d ch v . M i câu h i đ c đo l ng d a trên thang đo Likert g m 5 đi m. Quá trình thu th p thông tin đ c ti n hành. Sau khi sàn l c các b ng h i không phù h p, nghiêu c u ti n hành nh p li u vào ph n m m SPSS 20.0 và phân tích d li u kh o sát đ k t lu n các gi thuy t nghiên c u và mô hình nghiên c u. K t qu cu i cùng t SPSS 20.0 s đ c phân tích, gi i thích và trình bày thành b n báo cáo nghiên c u.
3.3.3 Ph ng pháp phơn tích d li u
Nghiên c u s d ng nhi u công c phân tích d li u: s d ng công c đánh giá thang đo b ng h s tin c y Cronbach alpha và lo i b các bi n có đ tin c y th p, h s t ng quan bi n t ng hi u ch nh nh . S d ng phân tích nhân t khám phá (EFA) lo i b các bi n có thông s nh b ng cách ki m tra các h s t i nhân t (Factor loading) và các ph ng sai trích ho c các bi n vi ph m giá tr (Giá tr h i t và giá tr phân bi t). Sau đó, nghiên c u ti n hành ki m tra đ thích h p c a mô hình, ki m đnh các gi thuy t nghiên c u.
3.3.3.1 Tính toán Cronbach alpha
Các bi n quan sát cùng đo l ng m t bi n ti m n ph i có t ng quan v i nhau, vì v y ph ng pháp đánh giá tính nh t quán n i t i s d ng h s Cronbach alpha đ
th hi n tính đáng tin c y c a thang đo. Theo Nguy n ình Th (2011, p.350) cho r ng m t thang đo có đ tin c y t t khi h s Cronbach alpha bi n thiên trong kho ng t 0,7
đ n 0,8. Tuy nhiên, n u Cronbach alpha ≥ 0,6 là thang đo có th ch p nh n đ c v m t đ tin c y, nh ng không đ c l n h n 0,95 vì b vi ph m trùng l p trong đo l ng. Nh ng bi n có h s t ng quan bi n t ng hi u ch nh nh h n 0,3 s b lo i. Nguy n
ình Th (2011) đã trích d n t Nunnally & Bernstein (1994).
và h n ch các bi n rác trong quá trình nghiên c u.
3.3.3.2 Phân tích nhân t khám phá EFA
Phân tích nhân t khám phá (EFA) là k thu t ch y u đ thu nh và tóm t t d li u. Phân tích nhân t khám phá phát huy tính h u ích trong vi c xác đnh các t p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u c ng nh r t c n thi t trong vi c tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau.
M c đ thích h p c a t ng quan n i t i gi a các bi n quan sát trong các khái ni m nghiên c u đ c th hi n b ng h s Kaiser-Myer- Olkin (KMO) đo l ng s thích h p c a m u và m c ý ngh a đáng k c a ki m đ nh Barlett. KMO có giá tr thích h p trong kho ng [0,5;1].
S rút trích các nhân t đ i di n b ng các bi n quan sát đ c th c hi n b ng phân tích nhân t chính v i phép quay vuông góc (Varimax). Các thành ph n v i giá tr Eigenvalue l n h n 1 (Gerbing và Anderson, 1998) và t ng ph ng sai trích b ng ho c l n h n 50% đ c xem nh nh ng nhân t đ i di n các bi n.
Cu i cùng, đ phân tích nhân t có ý ngh a, t t c các h s t i nhân t (factor loading) ph i l n h n h s quy c 0,5 đ các khái ni m nghiên c u đ t giá tr h i t (Hair & ctg, 2006). Bên c nh đó, khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ph i l n h n ho c b ng 0,3 đ t o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.3.3.3 Phân tích t ng quan
Phân tích t ng quan tuy n tính (t ng quan Pearson) đ c s d ng đ xem xét s phù h p khi đ a các thành ph n vào mô hình h i quy. Các h s t ng quan gi a các bi n đ c s d ng đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i quan h tuy n tính gi a hai bi n đ nh l ng (Hoàng Tr ng, 2005). T t c các bi n đ c đ a vào phân tích
t ng quan (k c bi n ph thu c trong mô hình). M t h s t ng quan tuy t đ i l n ch ra m t hi n t ng đa c ng tuy n, ngh a là các khái ni m nghiên c u trùng l p v i
nhau và có th chúng đang đo l ng cùng m t th (John và Benet-Martinez, 2000)
3.3.3.4 Phân tích h i quy
Sau khi phân tích t ng quan đ ki m đ nh m i quan h gi a các bi n trong mô hình, các bi n đ c đ a vào phân tích h i quy. H i quy tuy n tính th ng đ c dùng
đ ki m đ nh và gi i thích lý thuy t nhân qu (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài ch c
n ng là m t công c mô t , h i quy tuy n tính c ng đ c s d ng nh m t công c k t lu n đ ki m đnh các gi thuy t và d báo các giá tr c a t ng th nghiên c u. Ph ng
trình h i quy tuy n tính b i đ c th c hi n đ xác đnh vai trò quan tr ng c a t ng y u t thành ph n trong vi c tác đ ng đ n bi n ph thu c. Ph ng pháp th c hi n h i quy
là ph ng pháp Enter.
Các h s c n quan tâm trong mô hình h i quy
+ H s xác đ nh R2: Theo Hoàng Tr ng (2005), các nhà nghiên c u s d ng h s xác đnh R² (R-square) đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình nghiên c u, nó đo l ng t l t ng quan c a ph ng sai bi n ph thu c mà tr trung bình c a nó đ c gi i thích b ng các bi n đ c l p. Giá tr c a R2 càng cao thì kh n ng gi i thích c a mô hình h i quy càng l n và vi c d đoán bi n ph thu c càng chính xác. Ngoài ra, h s
xác đ nh R² đ c ch ng minh là hàm không gi m theo s bi n đ c l p đ c đ a vào
mô hình, tuy nhiên không ph i ph ng trình càng có nhi u bi n s càng phù h p h n
v i d li u, R² có khuynh h ng là m t y u t l c quan c a th c đo s phù h p c a
mô hình đ i v i d li u trong tr ng h p có m t bi n gi i thích trong mô hình. Nh
v y, trong h i quy tuy n tính th ng dùng h s R2 đi u chnh đ đánh giá đ phù h p c a mô hình vì nó không th i ph ng m c đ phù h p c a mô hình. Ngoài ra, ki m đ nh
ph ng sai c a ph n h i quy và ph n d (bi n thiên ph n h i quy và bi n thiên ph n
d ) ph i có ý ngh a th ng kê. Vì v y, phép ki m đ nh phân tích ph ng sai (ANOVA)
đ c ti n hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguy n ình Th , 2011, p.493).
+ H s Durbin-Watson: dùng đ ki m tra hi n t ng t t ng quan. Mô hình h i quy phù h p khi giá tr Durbin-Watson có giá tr t 1-3, t c là mô hình không có t
t ng quan (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008, p.336).
+ H s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor):các bi n đ c l p trong mô hình h i quy b i ph i không có t ng quan hoàn toàn v i nhau, ki m tra y u t này thông qua ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n b ng h s phóng đ i ph ng sai VIF, thông th ng n u VIF c a m t bi n đ c l p nào đó > 10 thì bi n này h u nh
không có giá tr gi i thích bi n thiên c a bi n ph thu c trong mô hình h i quy (Hair & ctg, 2006). Trong th c t , n u VIF > 2, chúng ta c n c n th n trong di n gi i các tr ng s h i quy (Nguy n ình Th , 2011, p.497)
+ H s Beta chu n hóa: là h s h i quy chu n hóa cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s , đ c xem nh là kh n ng gi i thích bi n ph thu c. Tr tuy t đ i c a m t h s beta chu n hóa càng l n thì t m quan tr ng t ng đ i c a nó trong d báo bi n ph thu c càng cao. (Hoàng Tr ng và M ng Ng c 2005).
+ M i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p: c ng nh hi n
t ng ph ng sai thay đ i, chúng ta xây d ng m i quan h (trong m u) gi a ph n d
và giá tr quy v h i quy. M i quan h này phù h p khi ph n d và giá tr quy v h i
quy đ c l p nhau và ph ng sai c a ph n d không thay đ i, khi đó mô hình h i quy là phù h p (Nguy n ình Th , 2011, p.498).
Phân tích h i quy b i dùng đ ch ng minh s phù h p c a mô hình nghiên c u mà tác gi đã đ ngh trong ch ng 2.
Tóm t t ch ng 3
Ch ng này trình bày ph ng pháp nghiên c u th c hi n trong đ tài nh m xây d ng, đánh giá thang đo và mô hình lý thuy t. Ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n
thông qua hai giai đo n chính : Nghiên c u s b (nghiên c u đnh tính) và nghiên c u chính th c (nghiên c u đ nh l ng). Nghiên c u đ nh tính đ c th c hi n thông qua th o lu n nhóm v i các chuyên gia trong ngành ngân hàng. Nghiên c u đ nh l ng
g m 37 bi n quan sát và ph ng pháp ch n m u thu n ti n đ c s d ng cho nghiên c u. Tuy nhiên, đ phân tích có ngh a đòi h i t t c Cronbach alpha c a các khái ni m nghiên c u ph i l n h n 0,7; giá tr Eigenvalue l n h n 1, ph ng sai trích l n h n
50%, h s t i nhân t l n h n 0,5. Ch ng ti p theo s trình bày k t qu nghiên c u,
nh mô t đ c đi m m u nghiên c u, k t qu ki m đ nh thang đo và k t qu ki m đ nh các gi thuy t nghiên c u.
CH NG 4
K T QU NGHIểN C U
Ch ng 4 trình bày thông tin chung v m u nghiên c u, k t qu ki m đ nh thang đo qua Cronbach alpha và phép phân tích nhân t EFA, k t qu ki m đ nh mô hình và các gi thuy t nghiên c u v m i quan h gi a ch t l ng d ch v c m nh n,
giá c c m nh n đ n s hài lòng khách hàng, m i quan h gi a s hài lòng, ni m tin đ n lòng trungthành c a khách hàng trong l nh v c d ch v bánl t i các NH TMCP
TP.HCM.
4.1 Thông tin chung v m u nghiên c u
Cu c kh o sát đ c th c hi n v i 518 b ng câu h i trong đó có kh o sát qua m ng. Sau khi thu v , lo i đi các phi u tr l i không đ t yêu c u và làm s ch d li u, m u nghiên c u còn l i là 404 v i m t s đ c đi m chính nh sau:
- T l nam n : có 172 ng i là nam, chi m 42,6% và 232 ng i là n , chi m 57,4%.
- Xét theo đ tu i: có 276 ng i trong đ tu i t 18-30, chi m 68,3%; 91 ng i
trong đ tu i t 31-40, chi m 22,5%; 21 ng i trong đ tu i 41-50, chi m 5,2%; s
ng i trên 50 ch có 16 ng i, chi m t l th p nh t ch 4%.
- Xét theo trình đ h c v n: đa ph n các đáp viên đ u có trình đ cao đ ng và
đ i h c v i 335 ng i, chi m t l 82,9%; 33 ng i có trình đ ph thông trung h c, chi m 8,2%; 24 ng i sau đ i h c, chi m 5,9% và ph n còn l i là d i ph thông trung h c, ch có 12 ng i, chi m 3%.
- Xét theo thu nh p: 78,2% nh ng ng i trong m u có thu nh p d i 10 tri u, thu nh p t 10 – 20 tri u chi m 17,1% và r t ít ng i có thu nh p trên 20 tri u ch kho ng 4,7%.
B ng 4.1: c đi m m u kh o sát C I M M u n = 404 C I M M u n = 404 T n s T l % % Tích lu Gi i tính Nam 172 42,6 34,4 N 232 57,4 100 tu i T 18 – 30 tu i 276 68,3 68,3 T 31 – 40 tu i 91 22,5 90,8 T 41 – 50 tu i 21 5,2 96 Trên 50 tu i 16 4 100 Trình đ h c v n D i PTTH 12 3 3 PTTH 33 8,2 11,2 i h c/Cao đ ng 335 82,9 94,1 Sau đ i h c 24 5,9 100 Thu nh p D i 10 tri u 316 78,2 78,2 T 10 – 20 tri u 69 17,1 95,3 Trên 20 tri u 19 4,7 100 Lo i d ch v khách hàng đang s d ng Th n i đa ATM 324 80,2 Th qu c t Visa ho c Master 92 22,8 Tài kho n giao d ch n p rút chuy n ti n 159 39,4 Ti t ki m 156 38,6 Vay 37 9,2 Khác 8 2 Ngân hàng giao d ch Á Châu 70 17,3 17,3 Sacombank 53 13,1 30,4 Techcombank 46 11,4 41,8 Vietcombank 67 16,6 58,4 Eximbank 20 5 63,4 Ngân hàng qu c t 50 12,4 75,7 Công th ng 30 7,4 83,2 ông Á 48 11,9 95 Ngân hàng khác 20 5 100
- Lo i d ch v khách hàng đang s d ng: đa ph n khách hàng s d ng th n i
đa ATM - 80,2%, th thanh toán qu c t Master Card hay Visa Card – 22,8%, tài