Kết quả đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Cronbach Alpha là công cụ giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach Alpha là từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994). Hoàng Trọng và Chu
Nguyễn Mộng Ngọc (Sách phân tích dữ liệu Nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức, 2008) cho rằng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý Cronbach Alpha từ 0.8-1 là một thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hải 1998).
Các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ
Thành phần độ tin cậy
Bảng 2.8: Cronbach Alpha về thành phần độ tin cậy
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.865 5 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu
xóa biến này
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa
biến này TC1 ACB thực hiện dịch vụ
đúng ngay từ lần đầu tiên
14.80 8.128 .758 .821
TC2 ACB sẵn sàng quan tâm và giải quyết thỏa đáng những vấn đề mà khách hàng gặp phải
14.80 8.535 .714 .833
TC3 ACB cung cấp dịch vụ đúng như thời gian đã hứa
14.88 8.297 .608 .857
TC4 ACB thông báo chính xác cho KH khi nào dịch vụ sẽ được thực hiện
14.79 7.701 .731 .825
TC5 Nhân viên ACB luôn
bảo mật thông tin khách hàng 14.81 7.828 .651 .848
Kết quả Cronbach’s Alpha của thành phần thang đo tin cậy bao gồm 5 biến quan sát là khá cao, bằng 0.865 > 0.7. Hệ số tương quan biến tổng cũng lớn hơn 0.3. Do đó các biến này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần đáp ứng
Bảng 2.9 Cronbach’s Alpha về thành phần đáp ứng
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.741 3 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu
xóa biến này
Hệ số tương quan biến –
tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa
biến này DU6 Nhân viên ACB thực hiện
dịch vụ cho KH một cách nhanh chóng
7.19 2.008 .543 .685
DU7 Nhân viên ACB luôn luôn sẵn lòng giúp đỡ KH
7.12 1.421 .685 .505
DU8 Nhân viên ACB không bao giờ tỏ ra quá bận rộn để đáp ứng nhu cầu của KH
7.24 2.134 .499 .731
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thành phần đáp ứng được đo lường bằng 3 biến quan sát có hệ sô Cronbach’s Alpha là 0.741. Các hệ số tương quan biến tổng tương đối cao và đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Do đó các biến đo lường này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần năng lực phục vụ
Bảng 2.10 Cronbach’s Alpha về thành phần năng lực phục vụ
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.776 3 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu xóa biến này
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa
biến này PV9 KH cảm thấy yên tâm khi
thực hiện giao dịch với ACB
7.44 2.032 .600 .710
PV10 Nhân viên ACB phục vụ KH tận tình, chu đáo
7.62 1.953 .637 .669
PV11 Nhân viên ACB có đủ kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi của KH
7.44 2.022 .597 .713
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thành phần năng lực phục vụ được đo lường bằng 3 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.776. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Do đó các biến đo lường này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần đồng cảm
Bảng 2.11 Cronbach’s Alpha về thành phần sự đồng cảm
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.879 3 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu
xóa biến này
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa
DC12 Ngân hàng ACB có các chương trình thể hiện sự quan tâm đến KH
7.22 2.702 .679 .913
DC13 Nhân viên ACB chủ động quan tâm đến từng KH
7.00 2.412 .901 .701
DC14 Nhân viên ACB hiểu rõ nhu cầu cụ thể của KH
7.00 2.961 .738 .856
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thành phần sự đồng cảm được đo lường bằng 3 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.879. Các hệ số tương quan biến-tổng khá cao và đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Do đó các biến đo lường này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần hữu hình
Bảng 2.12 Cronbach’s Alpha về thành phần sự hữu hình
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.891 5 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu
xóa biến này
Hệ số tương quan biến –
tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa biến
này HH15 Cơ sở vật chất,
trang thiết bị của ACB rất hiện đại 14.37 9.411 .751 .865 HH16 Các tiện nghi phục vụ khách hàng tốt 14.06 8.697 .779 .857 HH17 Trang phục của nhân viên ACB gọn gàng, lịch sự
14.28 7.663 .836 .845
HH18 ACB bố trí không gian làm việc thuận tiện
HH19 ACB có các tài liệu, sách ảnh giới thiệu về dịch vụ ngân hàng cuốn hút
14.49 9.192 .652 .887
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thành phần hữu hình được đo lường bằng 5 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.891. Các hệ số tương quan biến tổng tương đối cao và đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Do đó, các biến đo lường này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần giá cả
Bảng 2.13 Cronbach’s Alpha về thành phần giá cả
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.855 3 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu
xóa biến này
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa
biến này GC20 ACB áp dụng mức
lãi suất cạnh tranh
6.67 2.633 .637 .879
GC21 Chi phí giao dịch của ACB rất hợp lý
6.86 2.142 .786 .741
GC22 ACB có chính sách giá linh hoạt
6.79 2.470 .772 .760
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thành phần giá cả được đo lường bằng 3 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.855. Các hệ số tương quan biến tổng tương đối cao và đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Do đó, các biến đo lường này tiếp tục được sử dụng trong phân tích EFA.
Thành phần hài lòng chung
Bảng 2.14 Cronbach’s Alpha về hài lòng chung
Thống kê độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.863 3 Tổng thống kê các biến Giá trị trung bình nếu xóa biến này Giá trị Variance nếu
xóa biến này
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa
biến này HL23 Nhìn chung anh/chị
hoàn toàn hài lòng khi giao dịch với ACB
7.34 2.373 .701 .843
HL24 Anh/chị sẵn sàng giới
thiệu ACB cho người khác 7.24 2.205 .786 .765
HL25 Trong thời gian tới Anh/chị vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ của ACB
7.18 2.149 .736 .813
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thang đo sự hài lòng của khách hàng gồm 3 biến, cả 3 biến này đều có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha là 0.863 nên thang đo sự hài lòng đạt yêu cầu. Các biến này được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Để tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction Method) là Principal component với phép xoay (Rotation) là Varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến hệ số KMO ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05, hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố <0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu với SPSS 2, NXB Hồng Đức, 2008).
Khi phân tích EFA sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
Về các nhân tố tác động tới sự hài lòng của khách hàng
Với lý thuyết Ho đặt ra trong phân tích này là giữa 22 biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (sig=.000). Hệ số KMO cao (=.852>0.5) chứng tỏ phân tích EFA thích hợp được sử dụng trong phân tích này.
Bảng 2.15: Kiểm định KMO thang đo chất lƣợng dịch vụ
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .852 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 4306.594
Df 231
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Bảng 2.16: Phân tích nhân tố khám phá thang đo chất lƣợng dịch vụ
Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5
TC3 ACB cung cấp dịch vụ đúng như thời gian đã hứa .855 DC12 Ngân hàng ACB có các chương trình thể hiện sự
quan tâm đến KH .692
TC2 ACB sẵn sàng quan tâm và giải quyết thỏa đáng
những vấn đề mà khách hàng gặp phải .654 TC4 ACB thông báo chính xác cho KH khi nào dịch vụ
sẽ được thực hiện .600
TC1 ACB thực hiện dịch vụ đúng ngay từ lần đầu tiên .583 HH15 Cơ sở vật chất, trang thiết bị của ACB rất hiện
đại .565
DC14 Nhân viên ACB hiểu rõ nhu cầu cụ thể của KH .760 PV11 Nhân viên ACB có đủ kiến thức chuyên môn để
DC13 Nhân viên ACB chủ động quan tâm đến từng KH .695 TC5 Nhân viên ACB luôn bảo mật thông tin KH .640
PV10 Nhân viên ACB phục vụ KH tận tình, chu đáo .804 DU7 Nhân viên ACB luôn luôn sẵn lòng giúp đỡ KH .774 DU8 Nhân viên ACB không bao giờ tỏ ra quá bận rộn
để đáp ứng nhu cầu của KH .721
PV9 KH cảm thấy yên tâm khi thực hiện giao dịch với
ACB .602
DU6 Nhân viên ACB thực hiện dịch vụ cho KH một
cách nhanh chóng .594
HH17 Trang phục của nhân viên ACB gọn gàng, lịch sự .788 HH19 ACB có các tài liệu, sách ảnh về dịch vụ ngân
hàng cuốn hút .710
HH18 ACB bố trí không gian làm việc thuận tiện .691 HH16 Các tiện nghi phục vụ khách hàng tốt .550
GC21 Chi phí giao dịch của ACB rất hợp lý .868
GC22 ACB có chính sách giá linh hoạt .838
GC20 ACB áp dụng mức lãi suất cạnh tranh .733
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 9 iterations.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 22 biến quan sát và với phương sai trích là 77.653% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix (bảng 2.15) xem xét như sau: để đảm bảo sự hội tụ cao của các nhân tố thì các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Theo Hair &ctg (Multivariate Data Analysis, 1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Vì vậy, để mô hình nghiên cứu có ý nghĩa trong thực tế nên ta sẽ loại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.Ở đây, các biến đều có hệ số tải nhân tố >0.5 nên ta giữ lại nguyên các biến này.
Về mức độ hài lòng của khách hàng:
Về mức độ hài lòng của KH, KMO đạt được là 0.724, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố 78.594% > 50% (thỏa điều kiện của phân tích nhân tố). Như vậy, kết quả phân tích nhân tố về mức độ hài lòng của khách hàng cho thấy 3 biến quan sát HL23, HL24, HL25 đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 và dùng để giải thích thang đo mức độ hài lòng khách hàng là hợp lý.
Bảng 2.17: Kiểm định KMO thang đo sự hài lòng
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .724 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 293.876 Df 3 Sig. .000
Bảng 2.18: Phân tích nhân tố thang đo sự hài lòng
Component Matrixa
Component 1 HL24 Anh/chị sẵn sàng giới
thiệu ACB cho người khác .911 HL25 Trong thời gian tới
Anh/chị vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ của ACB
.884 HL23 Nhìn chung anh/chị
hoàn toàn hài lòng khi giao dịch với ACB
.864
2.3.2.3 Kiểm định mô hình sự thỏa mãn các yếu tố chất lƣợng dịch vụ và giá cả của ngân hàng
Phântích tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng
Các nhân tố hình thành từ quá trình phân tích nhân tố bao gồm “sự phục vụ, sự đáp ứng, sự tin cậy, chất lượng hữu hình và giá cả” được khẳng định là phù hợp và được đưa vào phân tích để kiểm định mô hình. Phân tích tương quan sẽ được thực hiện để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào phương trình hồi quy, kết quả phân tích hồi quy dùng để kiểm định các giả thuyết.
Phần này sẽ trình bày các kết quả kỹ thuật nhằm thống kê nhằm đánh giá tác động của các nhân tố lên lòng trung thành của khách hàng. Vì các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính phải được đảm bảo. Do đó, trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét, kiểm định các giả định của hàm hồi quy, sau đó tiến hành kiểm định độ phù hợp của mô hình và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Giả định các nhân tố tác động và sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng tại ACB trên địa bàn TP.HCM có tương quan tuyến tính, ta có phương trình hồi quy cho mô hình lý thuyết sau:
HL = B1*TC + B2*DC + B3*DU + B4*HH + B5*GC
Trong đó: HL : sự hài lòng của khách hàng TC: Sự tin cậy
DC: Sự đồng cảm DU: Sự đáp ứng
HH: Chất lượng hữu hình GC: Giá cả
Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số Pearson Correlation (r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa mỗi nhân tố khác với nhân tố sự hài lòng, và giữa các nhân tố tác động đến sự hài lòng với nhau. Giá trị tuyệt đối của hệ số r tiến gần đến 1 khi các biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Nếu giữa hai biến có tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả được xem xét như nhau.
Bảng 2.19: Ma trận hệ số tƣơng quan TC DU DC HH GC HL TC Hệ số tương quan r 1 .573** .714** .726** .429** .669** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 205 205 205 205 205 205 DU Hệ số tương quan r .573** 1 .636** .497** .458** .686** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 205 205 205 205 205 205 DC Hệ số tương quan r .714** .636** 1 .635** .368** .654** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 205 205 205 205 205 205 HH Pearson Correlation .726** .497** .635** 1 .494** .691** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 205 205 205 205 205 205 GC Hệ số tương quan r .429** .458** .368** .494** 1 .588** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 205 205 205 205 205 205