Tải bản đầy đủ
3 Phân tích kết quả nghiên cứu

3 Phân tích kết quả nghiên cứu

Tải bản đầy đủ

42

Theo kết quả thu về được mô tả thống kê trong Biểu đồ 3.1, mẫu khảo sát có
tỷ lệ nam – nữ khá đồng đều, với 50.2% là nam và 49.8% nữ. Cơ cấu tuổi của mẫu
dụng dịch vụ tại ngân hàng BIDV chủ yếu từ 20 tuổi đến 35 tuổi, chiếm 91.6%,
trong đó nhóm 47% là từ 20 – 25 tuổi 44.6% từ 26 – 34 tuổi (Biểu đồ 3.2).
Đối tượng sử dụng chính của dịch vụ ngân hàng trong khảo sát này đa số là
những người làm việc trong các lĩnh vực có thu nhập ổn định như chuyên viên (Luật
sư, bác sĩ, giáo viên, …), nhân viên văn phòng, nhân viên kinh doanh, …chiếm
89.8% trên tổng số mẫu nghiên cứu, nhiều nhất là đối tượng nhân viên văn phòng
và nhân viên kinh doanh/marketing (Biểu đồ 3.3). Mức thu nhập của nhóm khách
hàng sử dụng chính dịch vụ tại NH BIDV đang nghiên cứu tập trung chủ yếu từ 5 –
10 triệu VNĐ với tỷ lệ 50.5% (Biểu đồ 3.4).

Biểu đồ 3.3: Thông tin nghề nghiệp của mẫu khảo sát

Bên cạnh việc giao dịch thường xuyên nhất với ngân hàng BIDV, trong vòng
1 năm qua, khách hàng còn sử dụng dịch vụ của một số ngân hàng khác, điều này
hoàn toàn hợp lý vì khách hàng luôn đa dạng hóa nguồn cung cấp dịch vụ để tìm
kiếm những giá trị phục vụ tốt nhất. Một số ngân hàng phổ biến được giao dịch
nhiều được liệt kê trong biểu đồ 3.5 dưới đây

43

Biểu đồ 3.5: Ngân hàng từng được sử dụng dịch vụ
Total
100%

BIDV

Nữ

Nam
100%

100%

Vietcombank

52.6%

44.8%

60.6%

Agribank

34.4%

37.8%

31.0%

Đông Á

32.6%

35.7%

29.6%

Vietinbank

26.7%

27.3%

26.1%

HSBC

22.5%

22.4%

22.5%

Sacombank

21.4%

23.1%

19.7%

ACB

19.3%

17.5%

21.1%

Techcombank

16.1%

11.9%

20.4%

Eximbank

13.7%

9.8%

17.6%

ANZ

4.9%

4.9%

4.9%

SCB

3.2%

4.9%

1.4%

Standard Chartered

1.1%

2.1%

NH khác

3.2%

6.3%

Theo cuộc điều tra, top 3 ngân hàng đã từng được sử dụng dịch vụ là:
Vietcombank, Agribank và ngân hàng Đông Á. Trong đó, Vietcombank chiếm ưu
thế hơn so với những ngân hàng còn lại.
Như vậy, mẫu khảo sát tập trung vào giới trẻ tuổi từ 20 đến 35, có nghề nghiệp
khá ổn định và mức thu nhập thuộc dạng trung bình từ 5 – 10 triệu, đang sử dụng
dịch vụ tại ngân hàng BIDV thường xuyên nhất và đã hoặc vẫn đang sử dụng dịch
vụ tại các ngân hàng Vietcombank, Agribank và Đông Á.
3.3.2

Đánh giá thang đo
Để đánh giá tính nhất quán nội tại của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp

hệ số tin cậy Cronbach alpha và phương pháp phân tích nhân tố EFA được thực
hiện.

44

Hệ số tin cậy Cronbach alpha được sử dụng trước để loại các biến rác. Các
biến có hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 trở lên là thang đo
lường tốt, tuy nhiên, lại có nhà nghiên cứu đề nghị rằng từ 0.6 trở lên là có thể sử
dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người
trả lời trong bối cảnh đang nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,
2008).
Phân tích nhân tố EFA để tóm tắt dữ liệu bằng phương pháp Principle
Components với phép quay Varimax, nhân tố trích được có Eigenvalue >1. Các
biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.5 tiếp tục bị loại. Tiếp đó, phân
tích nhân tố được lặp lại cho đến khi hết các biến có trọng số nhỏ hơn 0.5. Thang đo
được chấp nhận khi tổng phương sai trích được ≥ 50%. Cuối cùng sẽ kiểm tra lại
Cronbach Alpha đối với những nhân tố mới được rút trích sau khi EFA.
3.3.2.1 Kiểm định thang đo lường bằng Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach’s alpha được tính theo công thức sau:

Trong đó:

Chúng ta sẽ lần lượt xem xét hệ số Cronbach’s alpha của thang đo từng nhân
tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng và hệ số alpha đối với sự trung
thành.

45

3.3.2.1.1 Thang đo chất lượng cảm nhận hữu hình
Thang đo chất lượng cảm nhận hữu hình bao gồm 9 biến, được mã hóa lần
lượt từ TA1 đến TA9. Theo kết quả ta thấy các biến có hệ số tương quan trên tổng
biến đều ≥ 0.3 và các biến quan sát có hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn hệ số
Cronbach’s alpha tổng (Phụ lục 3) nên không bị loại bỏ. Các yêu cầu giả thuyết đều
được thỏa mãn. Hệ số Cronbach’s alpha tổng = 0.799 > 0.7 (Bảng 3.10), chứng tỏ
rằng thang đo chất lượng cảm nhận hữu hình này là tốt.
Bảng 3.10: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha

N of Items

.799

9
3.3.2.1.2 Thang đo chất lượng cảm nhận vô hình
Chất lượng cảm nhận vô hình của dịch vụ có 9 biến con, hệ số Cronbach

Alpha = 0.909 (Bảng 3.11), tất cả biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn
0.6 (Phụ lục 3), hệ số Cronbach Alpha tổng đã tối ưu, đạt yêu cầu kiểm định.
Bảng 3.11: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha

N of Items

.909

9
3.3.2.1.3 Thang đo sự thỏa mãn của khách hàng

Bảng 3.12: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha

N of Items

.741

4
Theo kết quả Bảng 3.12 ta thấy cả 4 biến con của thang đo sự thỏa mãn khách

hàng đều thỏa mãn điều kiện, với hệ số tương quan biến tổng đều cao hơn 0.4 và hệ
số Cronbach alpha tổng = 0.714, nằm trong khoảng tin cậy cao, các biến con đều có
hệ số Cronbach alpha nhỏ hơn 0.714 (Phụ lục 3).

46

3.3.2.1.4 Thang đo rào cản chuyển đổi
Thang đo rào cản chuyển đổi được thiết kế với 3 biến con, các biến này có
tương quan tốt với biến tổng với hệ số tương quan khá cao, đều lớn hơn 0.5 (Phụ
lục 3), cao nhất là biến SW2. Hệ số Cronbach alpha đạt giá trị bằng 0.791 (Bảng
3.13)
Bảng 3.13: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
N of Items
.791

3
3.3.2.1.5 Thang đo lựa chọn
Tương tự thang đo rào cản chuyển đổi, thang đo lựa chọn cũng có hệ số

Cronbach alpha khá cao bằng 0.75 (Bảng 3.14). Giá trị hệ số tương quan với biến
tổng của mỗi biến con cũng nằm trong khoảng thỏa mãn được điều kiện của giả
thuyết, tất cả đều lớn hơn 0.5 và hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn 0.750 (Phụ lục 3)
Bảng 3.14: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha

N of Items

.750

3
3.3.2.1.6 Thang đo thói quen
Thang đo thói quen của khách hàng là tập hợp của 6 biến con từ HB1 đến

HB6, có hệ số Cronbach alpha bằng 0.755 (Bảng 3.15), hệ số tương quan của các
biến con với biến tổng đều lớn hơn 0.4 và hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn 0.755
(Phụ lục 3)
Bảng 3.15: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha

N of Items

.755

6

47

3.3.2.1.7 Thang đo lòng trung thành
Quan sát kết quả từ ta thấy các biến con có liên hệ rất tốt với biến lớn, đều lớn
hơn 0.65 (Phụ lục 3), điều này chứng tỏ thang đo khái niệm lòng trung thành được
xây dựng rất tốt. Bên cạnh đó hệ số Cronbach alpha gần bằng 0.9 (= 0.894, Bảng
3.16) và đạt tối ưu, một lần nữa khẳng định cho mức độ tin cậy cao của thang đo
này.
Bảng 3.16: Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
.894

N of Items
7

Kết quả kiểm nghiệm độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy: 41/41
biến quan sát của các nhân tố đều có tương quan với biến tổng lớn hơn 0.4; các
nhân tố lớn có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.7 nên có thể kết luận: độ tin cậy
của các thang đo dùng trong mô hình đảm bảo độ tin cậy của giả thuyết. Tiếp sau
đây 41 biến con này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA.
3.3.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá có tác dụng (1) giảm số lượng biến quan sát và (2)
khám phá ra những nhân tố cơ bản trong đó chứa các nhóm biến có liên hệ qua lại
lẫn nhau (phân loại biến số).
Nghiên cứu tiếp tục sử dụng phần mềm SPSS để phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá được trình bày trong các bảng phía dưới. Các
kết quả phân tích nhân tố được giải thích bằng các lý thuyết thống kê trong kinh
doanh đồng thời phải thỏa mãn một số điều kiện của phân tích EFA. Có thể sẽ có
một số biến bị loại bỏ ra khỏi thang đo sau khi phân tích nhân tố.
Một số tiêu chuẩn phục vụ cho quá trình phân tích nhân tố:

48

Mẫu: Theo lý thuyết, kích thước mẫu khi tiến hành phân tích nhân tố phải đủ
lớn (>50) và phải gấp đôi số biến quan sát (Hair & ctg, 1998). Trong nghiên
cứu này, số quan sát là 285 và gấp 7 lần so với số biến quan sát. Như vậy
kích thước mẫu của nghiên cứu là hợp lệ.
Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) và Bartlett’s Test: KMO là một chỉ số dùng
để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu. Trị số
KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn
nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các
dữ liệu. Ngoài ra để có thể áp dụng được phân tích nhân tố thì các biến quan
sát phải tương quan với nhau. Kiểm định Bartlett với giả thuyết là không
(H0) là “Các biến không tương quan với nhau”. Nếu xác suất của trị thống kê
này nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết trên đồng nghĩa với việc các biến có
tương quan với nhau và việc áp dụng phân tích nhân tố là thích hợp.
Xác định số lượng nhân tố:


Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser criteria): xác định số nhân tố được trích từ
thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân
tố quan trọng bằng cách xem xét Eigenvalue. Eigenvalue đại diện cho
phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có nhân tố nào có
Eigenvalua lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.



Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương
sai trích không được nhỏ hơn 50%.

Hệ số tải nhân tố (Factor loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các
biến và các nhân tố:


Để thang đo đạt được giá trị hội tụ, các biến phải có hệ số tải nhân tố
lớn hơn 0.5 trong một nhân tố.

Phương pháp trích được chọn để phân tích thang đo:

49



Phương pháp trích Principal components (rút thành phần chính) với
phép quay Varimax được áp dụng cho thang đo đa hướng như thang đo
chất lượng dịch vụ và nó phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn các
phương pháp khác trong việc khám phá nhân tố mới và rút gọn số
lượng biến quan sát (nếu có).

Tóm lại dựa vào các tiêu chuẩn trên, phương pháp phân tích nhân tố khám phá
được tiến hành cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng tới lòng trung thành của khách
hàng sử dụng dịch vụ tại ngân hàng BIDV.
3.3.2.2.1 Thang đo yếu tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng
Phân tích nhân tố được thực hiện với 34 biến quan sát thuộc biến độc lập kết
quả đạt được như sau:
Bảng 3.17: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Approx. Chi-Square
Bartlett's
Test
of
df
Sphericity
Sig.

.871
4886.092
561
0.000

Theo bảng 3.17, trị số của KMO trong trường hợp này khá lớn đạt 0.871 nên
khẳng định phân tích nhân tố trong nghiên cứu này là phù hợp. Độ tin cậy của kiểm
định Bartlett's Test gần như tuyệt đối với giá trị Sig. = 0.000, do đó bác bỏ giả
thuyết Ho và khẳng định các biến quan sát có tương quan với nhau.
Bảng kết quả phân tích nhân tố (Bảng 3.18) cho thấy có tất cả 34 nhân tố
nhưng chỉ có 7 nhân tố có Eigenevalue lớn hơn 1, nhiều hơn 1 nhân tố so với mô
hình lý thuyết ban đầu. Bảy nhân tố giải thích được 61.5% sự biến thiên của dữ liệu.

50

Bảng 3.18: Total Variance Explained
Extraction Sums of
Squared Loadings
Com Initial Eigenvalues
ponent Total %
ofCumula Total %
ofCumula
Variance tive %
Variance tive %
1
10.154 29.865 29.865 10.154 29.865 29.865
2
3.410 10.031 39.895 3.410 10.031 39.895
3
1.876 5.517
45.413 1.876 5.517
45.413
4
1.635 4.807
50.220 1.635 4.807
50.220
5
1.539 4.526
54.747 1.539 4.526
54.747
6
1.267 3.727
58.473 1.267 3.727
58.473
7
1.029 3.028
61.501 1.029 3.028
61.501
8
.991
2.916
64.417
9
.945
2.779
67.196
10 .875
2.573
69.770
11 .826
2.429
72.198
12 .803
2.363
74.561
13 .750
2.206
76.767
14 .720
2.117
78.885
15 .618
1.819
80.703
16 .594
1.746
82.449
17 .543
1.598
84.048
18 .512
1.505
85.552
19 .485
1.427
86.979
20 .447
1.314
88.292
21 .421
1.237
89.530
22 .382
1.123
90.653
23 .362
1.066
91.718
24 .351
1.033
92.751
25 .344
1.011
93.762
26 .322
.946
94.708
27 .314
.923
95.631
28 .292
.859
96.490
29 .259
.761
97.251
30 .236
.694
97.945
31 .211
.621
98.566
32 .180
.531
99.096
33 .165
.487
99.583
34 .142
.417
100.00
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation
Sums
of
Squared Loadings
Total %
ofCumula
Variance tive %
6.797 19.991 19.991
2.809 8.260
28.252
2.634 7.747
35.999
2.439 7.175
43.174
2.308 6.787
49.960
2.201 6.475
56.435
1.722 5.066
61.501

51

Bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa) loại bỏ các biến có
hệ số tải nhỏ hơn 0.5, được sắp xếp từ nhỏ đến lớn vai trò của biến con trong biến
tổng, thành phần các nhân tố rút trích được thể hiện trong Bảng 3.19
Bảng 3.19: Rotated Component Matrixa

IT2
IT5
IT6
IT1
IT7
IT4
IT3
IT8
TA6
IT9
TA9
TA8
TA7
TA4
TA2
TA3
TA1
TA5
SA1
CH1
CH3
CH2
HB4
SW2
SW3
SW1
HB2
HB3
HB1
SA2
SA4
SA3
HB6
HB5

Component
1
2
.803
.749
.736
.735
.714
.679
.674
.644
.636
.626
.603
.589
.581
.759
.662
.605
.540
.509

3

4

5

6

7

.793
.740
.692
.824
.799
.657
.812
.625
.613
.751
.562
.559
.735
.714

52

Các nhân tố sự tập trung của các biến theo từng nhân tố đã hiệu rõ ràng. Nhân
tố đầu tiên là sự tổng hợp của 9 biến quan sát thuộc thang đo Chất lượng cảm nhận
vô hình IT2, IT5, IT6, IT1, IT7, IT4, IT3, IT8, IT9 và 4 biến của thang đo Chất
lượng cảm nhận hữu hình: TA9, TA8, TA7, TA6. Trong khi đó, nhân tố thứ hai là
thang đo Chất lượng cảm nhận hữu hình chỉ còn lại 5 biến quan sát với TA1, TA2,
TA3, TA4, TA5. Theo kết quả này, thang đo Chất lượng cảm nhận hữu hình có sự
chuyển đổi thành phần biến con cho Chất lượng cảm nhận vô hình và không lấy bất
kỳ biến con nào khác từ các thang đo còn lại. Thang đo Lựa chọn và thang đo Rào
cản chuyển đổi không có sự thay đổi, với biến CH1 và SW2 đóng vai trò lớn nhất.
Biến SA1 bị loại khỏi thang đo Sự thỏa mãn của khách hàng với hệ số tải nhân tố bé
hơn 0.5. Thang đo Thói quen loại bỏ biến HB4, và được tách ra thành 2 nhân tố
mới, với nhân tố 4 bao gồm HB1, HB2, HB3 và nhân tố 7 bao gồm biến HB5, HB6.
Tiếp tục phân tích lại nhân tố với 32 biến sau khi loại biến SA1 và HB4 ta thu
hệ số KMO = 0.866, Sig. = 0.000 trong kiểm định Bartlett, 7 nhân tố được rút ra
với phương sai trích 62.96% (Phụ lục 4). Sau khi đã tối ưu hóa số lượng nhân tố rút
trích, tác giả tiến hành kiểm tra lại hệ số Cronbach Alpha cho từng nhân tố (Phụ lục
5), kết quả được tổng hợp ở bảng 3.20
Bảng 3.20: Bảng tổng hợp các nhân tố rút trích và hệ số Cronbach alpha

X1
IT2
IT5
IT1
IT7
IT6
IT4
IT3
IT8
IT9
TA9
TA6

0.800
0.765
0.730
0.727
0.724
0.693
0.686
0.663
0.649
0.626
0.592

X2

X3

X4

X5

X6

X7