2.3.4.1 Phân tích thang đo Cronbach’s alpha
H s Cronbach’s alpha là m t phép ki m đnh th ng kê v m c đ ch t ch và t ng quan gi a các bi n quan sát trong thang đo. i u này liên quan đ n hai khía c nh là t ng quan gi a b n thân các bi n và t ng quan c a các đi m s c a t ng bi n v i đi m s toàn b các bi n c a m i ng i tr l i.
Ph ng pháp này cho phép ng i phân tích lo i b nh ng bi n không phù h p và h n ch các bi n rác trong mô hình nghiên c u. Theo đó, nh ng bi n có H s t ng quan bi n t ng phù h p (Corrected Item-Total Correlation) l n h n 0.3 và có H s Alpha l n h n 0.6 m i đ c xem là ch p nh n đ c và thích h p đ a vào phân tích nh ng b c ti p theo (Nunnally, 1978, Peterson, 1994, Slater, 1995). Thông th ng,
thang đo có Cronbach’s alpha t 0,7 đ n 0,8 là s d ng đ c. C ng theo nhi u nhà nghiên c u, n u Cronbach’s alpha đ t t 0,8 tr lên đ n g n 1 thì thang đo l ng là t t và m c đ t ng quan s càng cao h n.
C n c vào thông tin t các phi u đi u tra, đi vào phân tích đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach’s alpha, c th :
V thành ph n tin c y: g m 5 bi n quan sát là: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5. C 5 bi n này đ u có h s t ng quan bi n t ng l n h n 0.3 và có h s Cronbach’s alpha 0.965 (l n h n 0.6) nên thang đo thành ph n tin c y đ t yêu c u. Các bi n này đ c đ a vào phân tích nhân t ti p theo.
V thành ph n hi u qu ph c v : g m 5 bi n quan sát HQ1, HQ2, HQ3, HQ4, HQ5. C 5 bi n này đ u có h s t ng quan bi n t ng l n h n 0.3 nên đ c ch p nh n. Ngoài ra, h s Cronbach’s alpha khá cao 0.958 (l n h n 0.6) nên đ t yêu c u v đ tin c y. Các bi n này đ c đ a vào phân tích nhân t ti p theo.
V thành ph n n ng l c ph c v : g m 5 bi n quan sát NL1, NL2, NL3, NL4, NL5. T t c các bi n có h s t ng quan bi n t ng l n h n 0.3 nên đ c ch p nh n và h s Cronbach’s alpha r t cao 0.962 (l n h n 0.6) nên th a đi u ki n v đ tin c y. Các bi n này đ c đ a vào phân tích nhân t ti p theo.
V thành ph n đ ng c m: g m 4 bi n quan sát: DC1, DC2, DC3, DC4. C 4 bi n này đ u có h s t ng quan bi n t ng l n h n 0.3 nên đ c ch p nh n. Ngoài ra, h s Cronbach’s alpha khá cao 0.958 (l n h n 0.6) nên thang đo thành ph n đ ng c m đ t yêu c u và thích h p cho vi c phân tích nhân t ti p theo.
V thành ph n ph ng ti n h u hình: g m 6 bi n quan sát: PT1, PT2, PT3, PT4, PT5, PT6. C 6 bi n này đ u có h s t ng quan bi n t ng l n h n 0.3 nên đ t đ c yêu c u. Ngoài ra, h s Cronbach’s alpha khá cao 0.938 (l n h n 0.6) nên thang đo thành ph n ph ng ti n h u hình đ t yêu c u và đ a vào phân tích nhân t ti p theo.
đ u có h s t ng quan bi n t ng l n h n 0.3 và h s Cronbach’s alpha khá cao 0.928 nên th a đi u ki n v đ tin c y. Các bi n này đ c đ a vào phân tích nhân t ti p theo.
Nh v y, c 28 bi n quan sát c a thang đo ch t l ng d ch v đ u đ t yêu c u và s đ c đ a vào phân tích nhân t ti p theo. H s Cronbach’s alpha c a các thành ph n ch t l ng d ch v đ u l n h n 0.9 cho th y đây là m t thang đo l ng t t.
2.3.4.2 Phân tích nhân t
Phân tích nhân t là m t k thu t phân tích nh m thu nh và tóm t t các d li u r t có ích đ i v i vi c xác đnh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u. Quan h gi a các nhóm bi n có liên h qua l i l n nhau đ c xem xét d i d ng m t s các nhân t c b n. M i m t bi n quan sát s đ c tính m t t s , đ c g i là H s t i nhân t (factor loading). H s này cho ng i nghiên c u bi t m i bi n đo l ng s “thu c v ” nh ng nhân t nào.
Trong phân tích nhân t , yêu c u c n thi t là h s KMO (Kaiser-Meyer -Olkin) ph i có giá tr l n (0,5 <KMO<1) th hi n phân tích nhân t là thích h p, còn n u h s KMO <0,5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u. Ngoài ra, h s t i nhân t c a t ng bi n quan sát ph i có giá tr l n h n 0,5 (Hair, 1998), và t ng ph ng sai dùng đ gi i thích b i t ng nhân t l n h n 50% m i th a yêu c u c a phân tích nhân t (Gerbing & Anderson, 1988).
ti n hành phân tích nhân t , đã s d ng ph ng pháp rút trích các thành ph n chính (Principal Components) v i phép xoay Varimax và ph ng pháp tính nhân t là ph ng pháp Regression.
Sau khi đ t yêu c u v ki m tra đ tin c y, 28 bi n quan sát s đ c đ a vào phân tích nhân t . Quá trình phân tích đ c th c hi n nh sau:
- Phân tích các nhân t tác đ ng đ n ch t l ng d ch v th thanh toán: Ki m đnh KMO và Bartlett’s cho th y h s KMO khá cao (0.868 > 0.5) v i t ng ph ng
sai dùng đ gi i thích các nhân t là 85.282% (> 50%) nên th a đi u ki n c a phân tích nhân t .
K t qu ma tr n nhân t xoay cho ta th y v i t ng ph ng sai rút trích là 85.282%, cho bi t 5 nhân t này gi i thích đ c 85.282% bi n thiên c a d li u. Nh v y, k t qu phân tích các nhân t tác đ ng đ n ch t l ng d ch v th thanh toán có 5 nhân t v i 25 bi n quan sát.
- Phân tích các nhân t tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng: Thang đo s th a mãn c a khách hàng g m 3 bi n quan sát HL1, HL2, HL3. Các bi n này s đ c đ a vào phân tích nhân t đ ki m tra m c đ h i t .
Ki m đnh KMO đ t đ c giá tr là 0,766, Eigenvalue >1 và t ng ph ng sai dùng đ gi i thích nhân t > 50% (87,673%) th a đi u ki n c a phân tích nhân t . Nh v y, k t qu phân tích nhân t s th a mãn c a khách hàng cho th y c 3 bi n quan sát đ u có H s t i > 0.5 và dùng đ gi i thích thang đo m c đ hài lòng khách hàng là h p lý.
2.3.4.3 Ki m đnh mô hình lý thuy t
các ph n tr c, ta đã xác đ nh đ c các bi n quan sát s d ng đ đo l ng các thành ph n trong thang đo và hi u ch nh mô hình lý thuy t cho phù h p v i th c t . Trong ph n này, mô hình nghiên c u và các gi thuy t nghiên c u s đ c ki m đnh đ đ m b o tính đúng đ n c a mô hình.
Phân tích t ng quan h s Pearson
Ng i ta s d ng m t h s th ng kê có tên là H s t ng quan Pearson đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a 2 bi n đnh l ng. N u gi a 2 bi n có s t ng quan ch t ch thì ph i l u ý đ n v n đ đa c ng tuy n khi phân tích h i quy. Trong phân tích t ng quan Pearson, không có s phân bi t gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ u đ c xem xét nh nhau.
V n đ c a hi n t ng c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c. Trong quá trình phân tích h i quy b i, đa c ng tuy n đ c SPSS chu n đoán b ng l a ch n Collinearity Diagnostic.
Xem xét ma tr n t ng quan gi a các bi n đ c l p, ta th y nhân t tin c y có s t ng quan m nh nh t v i nhân t hi u qu (0.341), nhân t hi u qu c ng có s t ng quan khá m nh v i nhân t đ ng c m (0.272), và nhân t đ ng c m c ng t ng quan đáng k v i nhân t tin c y, trong khi đó nhân t tin c y t ng quan nhi u v i nhân t n ng l c. Ngoài ra, nhân t s hài lòng c ng có s t ng quan tuy n tính ch t ch v i 5 bi n đ c l p trong mô hình tin c y, hi u qu , n ng l c, đ ng c m và
ph ng ti n. H s t ng quan gi a bi n s hài lòng v i các bi n khác đ u l n h n 0.3. Nh v y, gi a các bi n đ c l p v i nhau có s t ng quan tuy n tính y u đ u có h s Pearson <0.3 (ngo i tr c p tin c y và hi u qu ) do đó th a đi u ki n đ đ a vào phân tích h i quy và tính đa c ng tuy n c a hai bi n tin c y và hi u qu c n đ c chú ý đ n.
Phân tích h i quy
Phân tích h i quy b i không ph i ch là mô t các d li u quan sát đ c. T k t qu trong m u, ta s xác đnh m i quan h nhân qu gi a bi n ph thu c HL (s hài lòng) và các bi n đ c l p. Mô hình phân tích h i quy s mô t hình th c c a m i liên h và qua đó giúp ta d đoán đ c m c đ c a bi n ph thu c khi bi t tr c giá tr c a bi n đ c l p. xây d ng mô hình h i quy, ta ch n ph ng pháp Enter v i các k t qu phân tích nh sau:
R2 = 0.872 v i m c ý ngh a quan sát r t nh (sig = 0) cho th y mô hình h i quy tuy n tính b i phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c. Tuy nhiên, mô hình th ng không phù h p v i d li u th c t nh giá tr R2 th hi n. Trong tình hu ng này, R2 đi u ch nh (0.868) t R2 đ c s d ng đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p
c a mô hình h i quy tuy n tính đa bi n vì nó không ph thu c vào đ l ch phóng đ i c a R2. Nh v y, h s R2đi u ch nh = 0.868 cho th y s t ng thích c a mô hình v i bi n quan sát là r t l n v i kho ng 86.8% bi n thiên c a bi n ph thu c HL (S th a mãn c a khách hàng) có th đ c gi i thích b i 5 bi n đ c l p trong mô hình.
Ta th y tiêu chí Collinearity Statistics (chu n đoán hi n t ng đa c ng tuy n) v i h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor) c a các bi n đ c l p trong mô hình < 2 và đ ch p nh n các bi n trong mô hình đ u đ t chu n (Tolerance > 0,0001). Vì v y, m i quan h gi a các bi n đ c l p là không đáng k và không nh h ng đ n k t qu gi i thích c a mô hình.
Ph ng trình h i quy tuy n tính b i th hi n m i quan h gi a s th a mãn c a khách hàng và 5 bi n đ c l p: HL = 0,356NL + 0,314HQ + 0,312DC + 0,307PT + 0,273TC Trong đó: HL: S hài lòng c a khách hàng NL: N ng l c ph c v HQ: Hi u qu ph c v DC: ng c m PT: Ph ng ti n h u hình TC: tin c y
T ph ng trình trên ta th y s th a mãn c a khách hàng có liên quan đ n các y u t n ng l c, hi u qu ph c v , s đ ng c m c a nhân viên, ph ng ti n, đ tin c y và m i quan h này là thu n chi u v i nhau (h s Beta chu n hóa các bi n đ c l p đ u >0).
V i h s Beta chu n hoá là 0.356, cao nh t so v i h s Beta chu n hoá c a các bi n còn l i nên y u t n ng l c có nh h ng l n đ n s hài lòng c a khách hàng. Vì v y, ngân hàng ph i t p trung n l c đ c i thi n n ng l c, trình đ nhân viên nh m đáp ng t i đa nhu c u khách hàng.