4. Kết quả thực tập theo đề tà
2.3.4 Nghiên cứu định lượng
Bảng câu hỏi gồm 2 phần chính:
Phần 1: Đánh giá sụ hài lòng của khách hàng về dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Bắc Á Bank Trường Chinh
Phần 2: Thông tin chung vềđối tượng phỏng vấn
2.3.4.2 Diễn đạt và mã hóa thang đo
Thang đo được xây dựng dựa trên cơ sở của lý thuyết về chất lượng dịch vụ, lý thuyết về thang đo chất lượng dịch vụ đã có, cụ thể là thang đo SERVQUAL (Parasuraman & ctg, 1998) và lý thuyết về sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, do đặc thù của từng ngành dịch vụ và do sự khác nhau về nội dung nghiên cứu, cho nên thang đo này cần có sựđiều chỉnh và nghiên cứu định tính đểthang đo phù hợp với điều kiện thực tế.
Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm. Mục đích để phát hiện và khám phá những yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng phục vụ. Từ kết quả của nghiên cứu sơ bộ kết hợp với cơ sở lý thuyết thang đo SERVQUAL tiến hành xây dựng nên thang đo cho nghiên cứu này.Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu chính thức là thang đo đã được hiệu chỉnh từ thang đo SERVQUAL, gồm có 5 yếu tố:
- Năng lực phục vụ.
- Khảnăng đáp ứng.
- Sựđồng cảm.
- Phương tiện hữu hình.
Nghiên cứu sử dụng thang đó Likert. Thang đo này bao gồm 5 cấp độ từ1 đến 5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của đối tượng được phỏng vấn. Bảng câu hỏi được thiết kế tương ứng với 1 là "hoàn toàn không hài lòng" đến 5 là "hoàn toàn hài lòng"
2.3.4.3 Xác định kích thước mẫu và số liệu
Sử dụng phương pháp điều tra phỏng vấn cá nhân bằng cách phát bảng hỏi cho khách hàng đến Bắc Á Bank Trường Chinh
Kích thước mẫu: 150
Phương pháp chọn mẫu: phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống trên thực địa nghiên cứu chọn ngẫu nhiên 10 ngày, tiến hành phát bảng hỏi cho khách hàng. Trong mỗi ngày, nhóm chọn ngẫu nhiên 1 khách hàng để phát bảng hỏi đầu tiên, tiếp đó cứ cách 2 khách hàng thì sẽ hỏi một người cho đến khi đủ 150 bảng câu hỏi.
2.3.4.4 Đánh giá thang đo
Dữ liệu thu thập được xử ký bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0. Sau khi mã hóa và làm sạch dữ liệu sẽ tiếp tục được đưa vào để kiểm tra độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal connsistentcy) thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correclation).
Hệ số Cronbach Alpha
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ0.7 đến gần 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 (Hoàng Trọng-Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được
=> Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng cách sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha: Từ thực đơn chọn Analyze/Scale/Reliablity Analysis, sau đó chọn các biến có cùng
thang đo Scale vào hộp Items rồi OK thu được Cronbach’s Alpha = 0.836> 0.6→ thang đo khá tốt nên được phép đưa vào phân tích.
Bảng 2.3:Hệ số Cronbach alpha của biến tổng
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,836 25
(Nguồn: số liệu xử lý bằng phần mềm spss phiên bản 16.0)
Hệ sốtương quan biến tổng (item-total correclation)
Hệ sốtương quan biển tổng là hệ sốtương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sựtương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
- Đối với nhân tốSự tin tưởng (reliability): Cronbach alpha là 0,685. (xem phụ lục 2)Thành phần nhân tố sự tin cậy gồm 5 biến quan sát. Tất cả các biến này có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 và có các alpha nếu như loại bỏ các biến này đều nhỏhơn 0,685. Do vậy, tất cả các biến này đều được sử dụng vào phân tích EFA tiếp theo.
- Đối với biến nhân tố Sự phản hồi (responsiness): Cronbach alpha là 0,671. (xem phụ lục 3). Thành phần nhân tố sự tin cậy gồm 5 biến quan sát. Tất cả các biến này có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 và có các alpha nếu như loại bỏ các biến này đều nhỏ hơn 0,671. Do vậy, tất cả các biến này đều được sử dụng vào phân tích EFA tiếp theo.
- Đối với biến nhân tố Sự đảm bảo (assurance):Cronbach alpha là 0,711.
(xem phụ lục 4). Thành phần nhân tố sự tin cậy gồm 5 biến quan sát. Tất cả các biến này có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 và có các alpha nếu như loại bỏ các biến này đều nhỏhơn 0,711. do vậy, tất cả các biến này đềuđược sử dụng vào phân tích EFA tiếp theo.
- Đối với biến nhân tố Sự cảm thông (empathy): Cronbach alpha là 0,605.(xem phụ lục 5). Thành phần nhân tố sự tin cậy gồm 5 biến quan sát. Tất cả các biến này có hệ sốtương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 và có các alpha nếu như loại bỏ các biến này đều nhỏhơn 0,605. do vậy, tất cả các biến này đều được sử dụng vào phân tích EFA tiếp theo
- Đối với biến nhân tố Sự hữu hình (tangibility): Cronbach alpha là 0,744. (xem phụ lục 6). Thành phần nhân tố sự tin cậy gồm 5 biến quan sát. Tất cả các biến này có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 và có các alpha nếu như loại bỏ các biến này đều nhỏhơn 0,744. do vậy, tất cả các biến này đều được sử dụng vào phân tích EFA tiếp theo
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1:
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đó thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng, ta tiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tốđược sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏhơn 0.5 sẽ bị loại. Phương pháp trích “Principal Axis Factoring” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”. Điểm dừng trích khi các yếu tố có “Initial Eigenvalues” > 1.
- Xác định sốlượng nhân tố
Số lượng nhân tốđược xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, chỉ sốnày đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏhơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Garson, 2003).
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
- Độ giá trị hội tụ
Đểthang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố (Jun & ctg, 2002).
- Độ giá trị phân biệt
Đểđạt được độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun & ctg, 2003).
Phương pháp trích hệ số sử dụng thang đo: Mục đích kiểm định các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo nên phương pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép quay Varimax sẽ được sử dụng cho phân tích EFA trong nghiên cứu vì phương pháp này sẽ giúp kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố của mô hình (nếu có).
- Các biến đã đạt yêu cầu trong Cronbach alpha đều được đưa vào phân tích EFA. Chỉ số KMO được dùng để phân tích sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Phân tích chỉ sử dụng hệ số KMO có giá trị lớn hơn 0,5.
- Thang đo sự hài lòng được đo bởi 25 biến. Tất cả những biến này đảm bảo tin cậy khi phân tích bằng việc tính toán bằng Cronbach alpha. Mục đích của phương pháp phân tích nhân tố là đánh giá mức độ hội tụ của các biến theo thành phần
- Theo kết quả chạy phân tích EFA lần 1, (xem phụ lục 7) hệ số KMO là 0,5<
0,745< 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, kiểm định Bartlett's có mức ý nghĩa bằng 0( Sig= 0,000) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp
- Dựa vào tiêu chuẩn Eigenvalue >1 (mặc định của chương trình SPSS), phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax có 8 nhân tốđược rút trích trong lần phân tích nhân tố lần 1 với 25 biến quan sát - Từ kết quả của bảng Bảng Total Variance Explained lần 1 (xem phụ lục 8) ta
thấy Cumulative %: Phương sai trích là 60,575%. Phương sai trích của 8 nhân tốđầu tiên giải thích được 60,575% biến thiên của dữ liệu. Phương sai trích là 60,575% >50 % nên phân tích có ý nghĩa
-Biến "TT5 Bac A khong de xay ra sai sot nao" có hệ số tải = 0,465 <0,5 nên ta loại biến này khỏi mô hình phân tích
-Biến "DB1 cach cu xu cua nhan vien Bac A gay niem tin" có hệ số tải= 0,477 <0,5 nên ta loại biến này khỏi mô hình phân tích
- Biến "DB2 cam thay an toan khi giao dich voi Bac A" có hệ số tải = 0,494 <0,5 nên ta loại biến này khỏi mô hình phân tích
- Biến "DB3 nhan vien Bac A luon niem no" có hệ số tải = 0,466 <0,5 nên ta loại biến này khỏi mô hình phân tích
- Biến "PH1 nhan vien Bac A co cho biet thoi gian thuc hien dich vu" có hệ số tải = 4,93 <0,5 nên ta loại biến này khỏi mô hình phân tích
Kiểm định Hệ số EFA lần 2:
- Trong lần 2, hệ số KMO là 0,5< 0,731< 1( xem phụ lục 10) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, kiểm định Bartlett's có mức ý nghĩa bằng 0( Sig= 0,000) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp
- Theo kết quả từ bảng Rotated Component Matrix lần 2 ( xem phụ lục 11). Sau khi loại bỏ các biến không phù hợp mô hình còn lại 6 nhóm với 20 biến đều có hệ số tải > 0,5, phù hợp để tiến hành phân tích
- Bảng Total Variance Explained lần 2( xem phụ lục 12) cho thấy có 6 nhân tố được rút trích, Cumulative %-Phương sai trích là 56,988%> 50% nên
phân tích nhân tố có ý nghĩa. Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
2.3.4.5 Điều chỉnh mô hình lý thuyết.
Sau khi phân tích nhân tố lần 2, theo mô hình Servqual, mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ chăm sóc khách hàng tại ngân hàng TMCP Bắc Á chi nhánh Trường Chinh được đo lường thông qua 6 nhân tố được đặt tên mới như sau:
- Nhân tố: "CSVC COSOVATCHAT" gồm có 5 biến "HH1 Bac A co trang bi rat hien dai" ;"HH2 co so vat chat cua Bac A rat bat mat" ;"HH3 nhan vien Bac A an mac rat tuom tat"; "HH4 cac sach anh gioi thieu dich vu cua
Bac A rat dep"; "HH5 cach bo tri trang thiet bi cua Bac A rat khoa hoc va thuan tien"
- Nhân tố "NV NHANVIEN" gồm có 5 biến :" PH2 nhan vien Bac A nhanh chong thuc hien dich vu"; "PH3 nhan vien Bac A luon san sang giup do khach hang"; "CT2 nhan vien Bac A biet quan tam den khach hang"; "CT3 nhan vien Bac A hieu ro nhu cau cua khach hang"; "CT4 Bac A lam viec vao gio thuan tien"
- Nhân tố "TT TINTUONG" gồm có 4 biến : "TT1 khi Bac A hua thuc hien dieu gi ho se thuc hien "; "TT2:muon giai quyet tro ngai"; "TT3:Bac A thuc hien dich vu "; "TT4:Bac A cung cap dich vu nhu da hua"
- Nhân tố " HB HIEUBIET" gồm co 3 biến :"DB4 nhan vien Bac A khien anh, chi tin tuong"; "DB5 nhan vien Bac A du hieu biet" ; "CT1 nhan vien Bac A luon chu y den khach hang"
- Nhân tố "CT CAMTHONG" gồm 1 biến "CT5 Bac A lay loi ich khach hang lam tam niem"
- Nhân tố "PS PHATSINH" gồm 1 biến "PH4 nhan vien Bac A khong bao gio qua ban de khong thuc hien yeu cau"
2.3.4.6 Kiểm định các yếu tố của mô hình
Hệ số Cronbach alpha:
- Nhân tố "CSVC": Hệ số Cronbach alpha =0,744> 0,6, đạt yêu cầu (xem phụ lục 13)
- Nhân tố: "NV": Hệ số Cronbach alpha =0,657> 0,6, đạt yêu cầu (xem phụ lục 14)
- Nhân tố "TT" : Hệ số Cronbach alpha =0,617> 0,6, đạt yêu cầu (xem phụ lục 15)
- Nhân tố "HB" : Hệ số Cronbach alpha =0,653> 0,6, đạt yêu cầu (xem phụ lục 16)
- Nhân tố "CT" : Hệ số Cronbach alpha không đạt yêu cầu => loại khỏi mô hình
- Nhân tố "PS" : Hệ số Cronbach alpha không đạt yêu cầu => loại khỏi mô hình
HL= β0+ β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 Trong đó : HL: nhân tố HAILONG X1: nhân tố COSOVATCHAT X2: nhân tố NHANVIEN X3: nhân tố TINTUONG X4: nhân tố HIEUBIET 2.3.4.7 Kiểm định các giả thuyết của mô hình.
Hồi quy đa biến lần 1 :
Theo kết quả phân tích hồi quy đa biến lần 1 (xem phụ lục 17) ta có: 3R=0,751 ; = 0,564 => đạt yêu cầu
4F hàm= FINDV=(0,05;4;145)= 2,434965
5TINV=(0,05;145)=1,97646
6t của nhân tốHIEUBIET tHB= 1,023< TINV= 1,97646 và có sig >5% => loại khỏi mô hình
Hồi quy đa biến lần 2 :
Theo như kết quả phân tích hồi quy đa biến lần 2 (xem phụ lục 18) sau khi đã loại bỏ nhân tố HIEUBIET (HB) ta có nhận xét:
- Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy bội với dữ liệu mẫu là mức độ phù hợp của mô hình giữa những biến độc lập trong mô hình với biến phụ thuộc tương quan tuyến tính theo sự xác định của mô hình, mức độ này được đánh giá bởi giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Ở phụ lục 18 bảng Model Summary ta thấy R bình phương hiệu chỉnh là 0,552 điều này được hiểu là mô hình hồi quy tuyến tính bội trên có mức độ phù hợp khoảng 52,2% so với dữ liệu mẫu. Hay nói cách khác là có 52,2% sự khác biệt của mức độ hài lòng của khách hàng được giải thích bởi sự khác biệt về 3 yếu tố là sự tin tưởng, nhân viên và cơ sở vật chất
- Hệ số DurbinWatson= 1,668 ∈ [1,5;2,5] cho thấy không có hiện tượng tựtương quan
- Nhìn vào bảng ANOVA của phụ lục 18 ta thấy rằng F= 62,139 và Sig=0,000. Hai tiêu chí này dùng để kiểm định độ phù hợp của mô hình với tổng thể hay nói cách khác là kiểm định xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lạp hay không. Giá trị F càng lớn và Sig càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp. Bảng ANOVA ta thấy F=62,139 và Sig=0,000, với mức ý nghĩa Sig rất nhỏ như vậy chứng tỏ mô hình phù hợp với tổng thể
- Hệ số VIF <10 rất nhiều lần cho thấy không có sựđa cộng tuyến giữa 2 các biến độc lập trong mô hình hồi quy và có thể kết luận rằng sự tương tác giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy là không đáng kể để có thểảnh hưởng đến sự biến thiên của biến phụ thuộc (HL Hài lòng)
- FINV=(0,05;3;146)= 2,666674
- TINV=(0,05,146)= 1,976346
- Ta thấy t của các biến trên đều lớn hơn TINV= 1,976346. Kết luận các nhân tố phù hợp với mô hình
- Sau khi loại bỏ nhân tố HIEUBIET (HB) và chạy phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter, suy ra ta có mô hình hồi quy tuyến tính bội theo Beta chuẩn hóa là:
HAILONG= 0,119*COSOVATCHAT+ 0,193*NHANVIEN+ 0,614*TINTUONG
Hình 2.2 Mô hình lý thuyết điều chỉnh
2.3.5 Kết quả đánh giá về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Bắc Á Bank Trường Chinh tại Bắc Á Bank Trường Chinh
Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng
Giá trị trung bình Ý nghĩa