Tải bản đầy đủ - 121 (trang)
3 Phân tích kết quả nghiên cứu

3 Phân tích kết quả nghiên cứu

Tải bản đầy đủ - 121trang

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



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

3 Phân tích kết quả nghiên cứu

Tải bản đầy đủ ngay(121 tr)

×