2.2.2.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được chọn bao gồm 197 khách hàng, trong đó có 104 khách hàng doanh nghiệp (chiếm 52.8%) và 93 khách hàng cá nhân (chiếm 47.2%). Về thời gian sử dụng dịch vụ chuyển tiền đi nước ngoài, có 34 khách hàng sử dụng dịch vụ dưới 1 năm ( chiếm 17.3%), 53 khách hàng sử dụng dịch vụ từ 1 đến dưới 2 năm (chiếm 26.9%), 63 khách hàng sử dụng dịch vụ từ 2 đến dưới 5 năm (chiếm 32%) và 47 khách hàng sử dụng dịch vụ từ 5 năm trở lên (chiếm 47%). Về số lượng ngân hàng giao dịch, 33 khách hàng giao dịch với 1-2 ngân hàng (chiếm 16.8%), 67 khách hàng giao dịch với 3-4 ngân hàng (chiếm 34%), 70 khách hàng giao dịch với 5-6 ngân hàng (chiếm 35.5%), 27 khách hàng giao dịch với trên 6 ngân hàng (chiếm 13.7%). Thống kê mẫu theo đối tượng khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp được trình bày trong bảng 3.1
Bảng 2. 9 Cơ cấu của mẫu theo đối tượng khách hàng KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN (n = 93) Tiêu chí Đặc điểm Số lƣợng Tỷ trọng (%) Giới tính Nam 39 41.9 Nữ 54 58.1 Trình độ Phổ thông 15 16.1 Trung cấp, cao đẳng 27 29 Đại học 37 39.8 Trên đại học 14 15.1 Độ tuổi 18 – 30 tuổi 24 25.8 31 – 40 tuổi 35 37.6 41 – 50 tuổi 19 20.4 Trên 50 tuổi 15 16.1 Thu nhập Dưới 5 triệu 17 18.3 5 – 10 triệu 34 36.6 10 – 15 triệu 28 30.1 Trên 15 triệu 14 15.1 KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP (n = 104) Tổng vốn Dưới 10 tỷ 33 31.7 10 – 20 tỷ 29 27.9 20 – 50 tỷ 26 25 Trên 50 tỷ 16 15.4
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 8)
2.2.2.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
-Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ 0.4 (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
-Chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.
Nhân tố “Tin cậy”
Cronbach’s alpha của thang đo khá cao 0.888 (phụ lục 3.6-hệ số tin cậy cronbach’s alpha nhân tố “tin cậy”), tuy nhiên, biến TC3 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 và sau khi loại biến này thì hệ số cronbach’s alpha tăng từ 0.888 lên 0.916 nên biến TC3 bị loại
Bảng 2. 10 Độ tin cậy thang đo thành phần “tin cậy” sau khi loại TC3
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ
biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến TC1 13.38 26.379 .817 .894 TC2 13.39 26.014 .792 .897 TC4 13.37 25.316 .843 .889 TC5 12.70 27.670 .580 .928 TC6 13.50 26.690 .780 .899 TC7 13.87 26.452 .790 .897 Cronbach’s alpha = 0.916
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 3.6)
Kết quả sau khi loại biến TC3 là hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên khá cao 0.916. Các hệ số tương quan biến tổng của thang đo đều lớn hơn 0.4. Do đó các biến TC1, TC2, TC4, TC5, TC6, TC7 đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố ở bước kế tiếp.
Nhân tố “Đáp ứng”
Bảng số liệu phụ lục 3.1-hệ số tin cậy cronbach’s alpha nhân tố “đáp ứng” cho thấy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.608, tương đối thấp so với các thang đo khác. Trong đó 2 biến quan sát DU3 và DU4 có hệ số tương quan biến tổng rất nhỏ, tương ứng là 0.328 và 0.274. Biến DU3, DU4 sẽ bị loại.
Bảng 2. 11 Độ tin cậy thang đo thành phần “đáp ứng” sau khi loại DU3, DU4
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ
biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến
DU1 2.73 1.322 .627 .a DU2 3.26 1.346 .627 .a Cronbach's Alpha = 0.771
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 3.1)
Kết quả sau khi loại biến DU3, DU4 là hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên đáng kể 0.771 (so với ban đầu là 0.608). Các hệ số tương quan biến tổng của thang đo đều lớn hơn 0.4. Do đó các biến DU1, DU2 đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố ở bước kế tiếp.
Nhân tố “Năng lực phục vụ”
Bảng 2. 12 Độ tin cậy thang đo thành phần “năng lực”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ
biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến NL1 16.12 29.138 .713 .892 NL2 16.20 29.295 .693 .895 NL3 15.43 26.818 .848 .871 NL4 14.92 29.616 .716 .892 NL5 15.00 30.449 .655 .900 NL6 15.47 28.057 .813 .877 Cronbach's Alpha = 0.905
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 3.2)
Cronbach’s Alpha của thang đo cao 0.905, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4. Vì vậy tất cả các biến đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhân tố “Đồng cảm”
Hệ số cronbach’s Alpha của thang đo là 0.650 (phụ lục 3.5-hệ số tin cậy cronbach’s alpha nhân tố “đồng cảm”) tương đối thấp so với các thang đo khác. Và ta nhận thấy DC4 và DC5 có hệ số tương quan biến tổng rất nhỏ, tương ứng là 0.285 và 0.175. Do đó, biến DC4, DC5 sẽ bị loại.
Bảng 2. 13 Độ tin cậy thang đo thành phần “đồng cảm” sau khi loại DC4, DC5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ
biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến DC1 6.78 3.991 .686 .881 DC2 6.77 3.881 .822 .749 DC3 6.97 4.244 .752 .816 Cronbach's Alpha = 0.869
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 3.5)
Sau khi loại 2 biến DC5 và DC4, kết quả là các biến còn lại đều thỏa điều kiện, hệ số cronbach's alpha cũng tăng lên đáng kể 0.869. Do đó các biến DC1, DC2, DC3 đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố ở bước kế tiếp.
Nhân tố “Phương tiện hữu hình”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo khá cao 0.805 (phụ lục 3.4-hệ số tin cậy
cronbach’s alpha nhân tố “phương tiện hữu hình”)tuy nhiên vẫn còn 1 biến HH2
không thỏa điều kiện tương quan biến tổng > 0.4, do đó biến này sẽ bị loại. Lúc này, hệ số cronbach's alpha tăng lên 0.819 và các biến còn lại đều thỏa điều kiện. Do đó, các biến còn lại sẽ được chọn cho phân tích nhân tố bước tiếp theo
Bảng 2. 14 Độ tin cậy thang đo thành phần “phương tiện hữu hình” sau khi loại HH2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
bỏ biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến HH1 17.56 16.013 .583 .792 HH3 17.30 15.570 .683 .768 HH4 17.23 15.333 .696 .765 HH5 17.98 17.444 .560 .796 HH6 17.72 17.161 .542 .800 HH7 17.93 18.362 .445 .818 Cronbach's Alpha = 0.819
Nhân tố “Chất lượng dịch vụ”
Bảng 2. 15 Độ tin cậy thang đo thành phần “chất lượng”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
bỏ biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến CL1 12.40 17.150 .798 .839 CL2 12.23 18.596 .819 .835 CL3 12.24 20.040 .747 .854 CL4 12.25 17.313 .861 .822 CL5 11.79 22.635 .409 .923 Cronbach's Alpha = 0.883
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 3.3)
Cronbach’s Alpha của thang đo cao 0.883, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4. Vì vậy tất cả các biến đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhân tố phụ thuộc “Sự Hài lòng”
Bảng 2. 16 Độ tin cậy thang đo thành phần phụ thuộc “sự hài lòng”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ
biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến HL1 5.72 5.508 .816 .810 HL2 6.11 5.269 .818 .809 HL3 5.94 6.394 .718 .894 Cronbach's Alpha = 0.888
(Nguồn xử lý của tác giả – Phụ lục 3.7)
Đối với biến phụ thuộc “sự hài lòng”, ta thấy các biến đều thỏa đạt yêu cầu cho bước phân tích tiếp theo và hệ số cronbach's alpha 0.888 >0.6. Lưu ý là nếu loại biến HL3 thì Cronbach’s alpha sẽ tăng lên 0.894, tuy nhiên sự gia tăng này là không đáng kể nên tác giả quyết định vẫn giữ lại biến HL3. Như vậy thang đo “Sự hài lòng” sẽ được đưa vào phân tích nhân tố với đầy đủ 3 biến quan sát như trên. 2.2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (dẫn theo Lê Ngọc Đức, 2008). Trong phân tích nhân tố khám phá của luận văn này tác giả đã sử phương pháp trích nhân tố Principal Axis factoring với phép quay Varimax.
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo các khái niệm của các biến độc lập cho thấy có 28 biến quan sát đạt tiêu chuẩn và được đưa vào phân tích nhân tố với phương pháp trích nhân tố là Principal Components với phép quay Varimax nhằm phát hiện cấu trúc và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Các biến quan sát sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm. Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa sig <0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Do đó, trong mỗi nhân tố thì những biến quan sát có hệ số Factor loading bé hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s
Bảng 2. 17 Bảng Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến độc lập
Kiểm định KMO và Bartlett’s
Chỉ số KMO 0.873
Kiểm định Bartlett’s 4.583E3
df 378
Sig. .000
Dữ liệu phân tích cho thấy chỉ số KMO là 0.873 > 0.5, điều này chứng tỏ việc phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp. Kết quả kiểm định Bartlett’s với mức ý nghĩa (p_value) sig=0.000 < 0.005 (bác bỏ giả thuyết Ho: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể). Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thoả điều kiện phân tích nhân tố.
Thực hiên phân tích nhân tố theo Principal Components với phép quay Varimax
(Phụ lục 4-phân tích nhân tố EFA). Kết quả cho thấy 28 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 6 nhân tố với hệ số Eigenvalues đều có giá trị lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 72.306%. Khi đó có thể nói rằng 6 nhân tố này giải thích được hơn 72% sự biến thiên của tập dữ liệu
Bảng 2. 18 Ma trận nhân tố với phép xoay Principal Varimax cho biến độc lập Component 1 2 3 4 5 6 TC4 .854 TC7 .840 TC2 .837 TC6 .834 TC1 .829 TC5 .664 NL3 .845 NL6 .821 NL1 .754 NL2 .754 NL4 .695 NL5 .620 CL4 .877 CL2 .874 CL1 .805 CL3 .764 HH6 .761 HH7 .725 HH5 .708 CL5 .581 DU2 .565 DU1 .558 HH3 .795 HH4 .767 HH1 .756 DC3 .865 DC2 .859 DC1 .766
Bảng 2.18 cho thấy 28 biến quan sát được nhóm thành 6 nhân tố. Các biến đều có trọng số lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực. Lưu ý là Các biến HH5, HH6, HH7, DU1, DU2, CL5 gộp lại thành 1 nhân tố mới, đặt tên là “Thuận tiện”
Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Ba biến quan sát của khái niệm “sự hài lòng” được phân tích theo phương pháp Principal Components với phép quay Variamax.
Bảng 2. 19 Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett’s
Chỉ số KMO 0.727
Kiểm định Bartlett’s 347.392
df 3
Sig. .000
(Nguồn xử lý của tác giả)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy: hệ số KMO = 0.727 > 0.5: cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 347.392 với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể). Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc (xem phụ lục 5- phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc), dữ liệu cho thấy 3 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 1 nhóm. Giá trị tổng phương sai trích là 81.734 > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng nhân tố này giải thích được hơn 80% sự biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố là 2.452> 1.
Bảng 2. 20 Ma trận nhân tố cho biến phụ thuộc Nhân tố 1 HL2 0.923 HL1 0.921 HL3 0.867
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
(Nguồn xử lý của tác giả)
Ma trận nhân tố thể hiện nhân tố được trích ứng với khái niệm “sự hài lòng” trong mô hình. Các hệ số tải đều lớn hơn 0.5.
2.2.2.4. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thiết
Kết quả phân tích trên cho thấy các biến quan sát được phân biệt thành 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc. Và kết quả phân tích nhân tố thay đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu: thêm 1 nhân tố độc lập “thuận tiện”, bỏ 1 nhân tố độc lập “Đáp ứng”.
Tóm tắt các biến được trích xuất từ phân tích nhân tố EFA
Bảng 2. 21 Định nghĩa các biến độc lập trích xuất được từ phân tích nhân tố EFA
Nhân tố Tên Diễn giải
1 TC Tin cậy
2 NL Năng lực phục vụ 3 DC Sự đồng cảm 4 CL Chất lượng dịch vụ 5 TT Sự thuận tiện
6 HH Phương tiện hữu hình 7 HL Sự hài lòng
Theo đó, các giả thiết trong mô hình nghiên cứu ban đầu được điều chỉnh theo bảng
Bảng 2. 22 Điều chỉnh các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
Giả
thuyết Nội dung
H1 Mức độ tin cậy của dịch vụ CTNN do khách hàng đánh giá có quan hệ dương (+) với mức độ hài lòng của họ đối với dịch vụ CTNN
H2 Năng lực phục vụ của dịch vụ CTNN do khách hàng đánh giá có quan hệ dương (+) với mức độ hài lòng của họ đối với dịch vụ CTNN
H3 Mức độ đồng cảm của dịch vụ CTNN do khách hàng đánh giá có quan hệ dương (+) với mức độ hài lòng của họ đối với dịch vụ CTNN
H4 Chất lượng của dịch vụ CTNN do khách hàng đánh giá có quan hệ dương (+) với mức độ hài lòng của họ đối với dịch vụ CTNN
H5 Sự thuận tiện của dịch vụ CTNN do khách hàng đánh giá có quan hệ dương (+) với mức độ hài lòng của họ đối với dịch vụ CTNN
H6 Phương tiện hữu hình của dịch vụ CTNN do khách hàng đánh giá có quan hệ dương (+) với mức độ hài lòng của họ đối với dịch vụ CTNN
2.2.2.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố để xác định các nhân tố thu được từ các biến quan sát, có 7 nhân tố được đưa vào để kiểm định mô hình. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy đa biến sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết mô hình.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 2. 23 Bảng Kết quả phân tích tương quan
Biến HH TC CL NL DC TT HL .600** .479** .728** .653** .481** .662** ** Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01
Theo ma trận tương quan (Phụ lục 6.1 – Phân tích mối tương quan), biến phụ thuộc HL có mối tương quan tuyến tính với cả 6 biến độc lập HH, TC, CL, NL, DC, TT.