Bảng 3.3 : Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach’s alpha nếu loại biến | |
Chất lượng dịch vụ cảm nhận | Cronbach Alpha = 0.812 | |||
CL1 | 24.12 | 17.852 | 0.664 | 0.512 |
CL2 | 24.39 | 17.285 | 0.732 | 0.616 |
CL3 | 23.56 | 17.356 | 0.635 | 0.749 |
CL4 | 23.68 | 18.213 | 0.741 | 0.761 |
CL5 | 24.15 | 17.769 | 0.715 | 0.583 |
CL6 | 24.81 | 18.672 | 0.624 | 0.476 |
CL7 | 23.73 | 18.730 | 0.687 | 0.658 |
CL8 | 24.25 | 18.561 | 0.668 | 0.752 |
Sự hài lòng | Cronbach Alpha = 0.827 | |||
HL1 | 8.52 | 5.231 | 0.680 | 0.792 |
HL2 | 8.43 | 5.735 | 0.676 | 0.756 |
HL3 | 7.21 | 4.427 | 0.712 | 0.715 |
Sự tin cậy | Cronbach Alpha = 0.752 | |||
TC1 | 11.02 | 3.278 | 0.574 | 0.652 |
TC2 | 11.25 | 3.350 | 0.482 | 0.674 |
TC3 | 11.76 | 4.141 | 0.261 | 0.791 |
TC4 | 11.48 | 3.215 | 0.459 | 0.612 |
Hình ảnh ngân hàng | Cronbach Alpha = 0.731 | |||
HA1 | 6.82 | 2.351 | 0.582 | 0.253 |
HA2 | 6.76 | 2.093 | 0.516 | 0.375 |
HA3 | 6.43 | 4.302 | 0.628 | 0.670 |
Lòng trung thành | Cronbach Alpha = 0.769 | |||
LTT1 | 11.81 | 3.235 | 0.618 | 0.752 |
LTT2 | 11.60 | 4.052 | 0.652 | 0.657 |
LTT3 | 10.91 | 4.920 | 0.623 | 0.723 |
LTT4 | 11.31 | 4.561 | 0.724 | 0.715 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Hoạt Động Dịch Vụ Ngân Hàng Bán Lẻ Tại Ngân Hàng Tmcp Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam - Chi Nhánh Đông Sài Gòn -
Số Liệu Dịch Vụ Bảo Hiểm Tại Bidv Đông Sài Gòn -
Thang Đo Lòng Trung Thành Của Khách Hành Đối Với Dvnhbl -
Kết Quả Kiểm Định Các Giả Thuyết Nghiên Cứu Chính Thức. -
Các Hạn Chế Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Đông Sài Gòn - 11
Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thangđo đều có hệ số alpha đạt yêu cầu >0.7. Như vậy, tất cả các thangđo đều đạt độ tin cậy cho phép. Tuy nhiên, biến TC3 (“Tôi thấy Ngân hàng có tầm nhìn”) của thang đo sự tin
cậy có tương quan biến tổng bằng 0.261 không đạt yêu cầu (<0.3) và nếu loại biến này khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s alpha tăng từ 0.752 lên 0.791. Vì thế, tác giả quyết định loại biến TC3 trước khi đưa vào phântích nhân tố khám phá EFA.
3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phươngpháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát cómối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn đểchúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin củatập biến ban đầu.
3.5.2.1. Thang đo các yếu tố của Lòng trung thành
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trongphân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
· Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa củakiểm định Bartlett ≤ 0.05.
· Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
· Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệsố Eigenvalue >1.
· Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhântố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần giá trị cảm nhận, tácgiả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoayVarimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
(Kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ lục E).
Bảng 3.4 : Kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần Lòng trung thành
STT | Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | CL3 | 0.797 | ||||
2 | CL1 | 0.755 | ||||
3 | CL2 | 0.724 | ||||
4 | CL4 | 0.671 | 0.304 | |||
5 | CL8 | 0.794 | ||||
6 | CL5 | 0.316 | 0.741 | |||
7 | CL6 | 0.308 | 0.669 | |||
8 | HL2 | 0.775 | ||||
9 | HL1 | 0.752 | ||||
10 | HL3 | 0.315 | 0.720 | |||
11 | TC1 | 0.824 | ||||
12 | TC4 | 0.733 | ||||
13 | TC2 | 0.318 | 0.654 | |||
14 | CL7 | 0.215 | 0.605 | 0.328 | ||
15 | HA1 | 0.784 | ||||
16 | HA2 | 0.728 | ||||
17 | HA3 | 0.305 | 0.627 | |||
Eigen Value | 5.804 | 1.643 | 1.280 | 1.201 | 1.050 | |
Phương sai trích | 17.733 | 32.187 | 44.815 | 57.119 | 64.572 | |
Cronbach Anpha (lần cuối) | 0.871 | 0.774 | 0.827 | 0.714 | 0.731 | |
Sau khi phân tích EFA, bốn biến quan sát của thang đo phân thành năm nhân tố mới. Không có biến quan sát nào bị loại. Hệ số KMO = 0.858 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Tổng phương sai trích đạt 64.572% (đạt yêu cầu > 50%) và hệ số Eigen Value là 1.050 (>1). Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố đều > 0.5. Thống kê Chi- square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 2.065 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị (> 0.6) với hệ số Cronbach Anpha từ 0.714 đến 0.871 (>0.7) phù hợp để đưa vào phân tích hồi quy tiếp theo.
3.5.2.2. Thang đo Lòng trung thành
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các biến quan sát đo lường nhân tố Lòng trung thành đã đưa ra ở phần cơ sở lý thuyết, chúng ta cũng sẽ phải tiến hành phân tích nhân tố đối với các biến quan sát của Lòng trung thành. Mong đợi của chúng ta là các biến quan sát này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố (phạm trù) có Eigenvalue lớn hơn 1. Điều đó có nghĩa là các yếu tố đo lường Lòng trung thành có độ kết dính cao và cùng thể hiện một phạm trù Lòng trung thành.
Sau khi phân tích EFA đối với Lòng trung thành, các biến quan sát nhóm lại thành 1 nhân tố. EFA phù hợp với KMO = 0,827, phương sai trích gần bằng 78%, các biếnquan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.5, mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là0.000.
Bảng 3.5: Kết quả phân tích EFA thang đo lòng trung thành
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0.827 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 763.425 |
Df | 6 | |
Sig. | 0.000 | |
Nhân tố* | |
1 | |
LTT4 | 0.912 |
LTT2 | 0.873 |
LTT3 | 0.828 |
LTT1 | 0.812 |
Phương pháp trích: Principal Component Analysis | |
a. 1 nhân tố trích được | |
hân tố
Tóm lại, sau khi phân tích nhân tố, mô hình được điều chỉnh lại để tiếp tục phân tích Lòng trung thành. Năm nhân tố mới dùng để đo lường Lòng trung thành củakhách hàng như sau:
N Chất lượng sản phẩm
CLSP - Chất lượng sản phẩm
Biến quan sát
CL1, CL2, CL3
CLPV - Chất lượng phục vụ
CL4, CL5, CL6, CL8
HL – Hài lòng
HL1, HL2, HL3
TC – Tin cậy
TC1, TC2, TC4, CL7
HA – Hình ảnh ngân hàng
HA1, HA2, HA3
Lòng trung thành khách hàng
Chất lượng phục vụ
Sự hài lòng, thỏa mãn
Sự tin cậy
Hình ảnh ngân hàng
Hình 3.3: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Điều chỉnh các giả thuyết :
H1: Trong dịch vụ ngân hàng bán lẻ, chất lượng sản phẩm có tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng.
H2: Trong dịch vụ ngân hàng bán lẻ, chất lượng phục vụ có tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng
H3: Trong dịch vụ ngân hàng bán lẻ, sự hài lòng có tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng.
H4: Trong dịch vụ ngân hàng bán lẻ, sự tin cậy có tác độngtích cực đến lòng trung thành của khách hàng.
H5: Trong dịch vụ ngân hàng bán lẻ, hình ảnh ngân hàng có tác động tích cựcđến lòng trung thành của khách hàng.
3.6. Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Phần này sẽ trình bày các kết quả kỹ thuật 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 lòng trung thành của khách hàng đối với DVNHBL tại một số ngân hàng trên địa bàn Tp.HCM có tương quan tuyến tính, ta có phương trình hồi quy cho mô hình lý thuyết như sau:
:
LTT = β0 + β1CLSP + β2CLPV + β3HL + β4TC + β5HA +
i:
(Trong đó: o : hằng số hồi quy,
- LTT: Lòng trung thành khách hàng
- CLSP: Chất lượng sản phẩm
- CLPV: Chất lượng phục vụ
- HL: Sự hài lòng
- TC: Sự tin cậy
- HA: Hình ảnh ngân hàng
3.6.1. Phân tích tương quan hồi quy
trọng số hồi quy,
sai số)
Hệ số tương quan Pearson dùng để xem xét quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Hệ số Pearson có giá trị từ -1 đến 1, trị tuyệt đối của hệ sốPearson càng
gần 1 thì tương quan càng chặt, dấu của hệ số có ý nghĩa giảithích sự tương quan nghịch chiều hay cùng chiều với nhau. Hai biến địnhlượng có tương quan tuyến tính chặt thì cần phải xem xét khả năng đa cộngtuyến xảy ra khi phân tích hồi quy.
Quan sát bảng tương quan Pearson (xem bảng 5.5) của năm nhân tố và một biến lòng trung thành thấy rằng các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành có tương quan cùng chiều với nhau và với lòng trung thành. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ở mức tương đối, trong đó Sự hài lòng có tương quan cao nhất với Lòng trung thành (0,620). Do đó, ta có thể kết luậncác biến độc lập đủ điều kiện đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc là Lòng trung thành.
Bảng 3.6: Bảng hệ số tương quan
CLSP | CLPV | HL | TC | HA | LTT | ||
CLSP | Pearson Correlation | 1 | .505** | .408** | .487** | .495** | .521** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 289 | 289 | 289 | 289 | 289 | ||
CLPV | Pearson Correlation | 1 | .353** | .422** | .514** | .615** | |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | |||
N | 289 | 289 | 289 | 289 | |||
HL | Pearson Correlation | 1 | .289** | .412** | .620** | ||
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | ||||
N | 289 | 289 | 289 | ||||
TC | Pearson Correlation | 1 | .333** | .483** | |||
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | |||||
N | 289 | 289 | |||||
HA | Pearson Correlation | 1 | .215** | ||||
Sig. (2-tailed) | .000 | ||||||
N | 289 | ||||||
LTT | Pearson Correlation | 1 | |||||
Sig. (2-tailed) | |||||||
N | |||||||
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). | |||||||
3.6.2. Phân tích hồi quy
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính
Hệ số xác định hồi quy bộiR2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng đểđánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào môhình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Hệ số nàycàng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, ngược lại càng gần 0 thì môhình kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Kiểm định F được sử dụng để xem xét
sựphù hợp của mô hình hồi quy tổng thể.
Kiểm định F dùng để kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy với giả thuyết Ho là hệ số R square của mô hình bằng 0, tập hợp các biến độc lập không có mối quan hệ với biến phụ thuộc. Nếu F có ý nghĩa tức là xác xuất F nhỏ thì ta bácbỏ giả thiết Ho và kết luận mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp.
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận.
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Tổng các bình phương | Df | Bình phương trung bình | F | Sig. | |
Phần hồi quy | 102.390 | 4 | 27.158 | 179.125 | 0.000 |
Phần dư | 47.012 | 275 | 0.146 | ||
Tổng cộng | 149.402 | 279 |
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trên bảng 5.6 cho thấy giá trị kiểm định F (F=179.125) có ý nghĩa thống kê (sig. = 0.000< 0.05). Nghĩa là giả thuyết Ho: Tập hợp các biến độc lập không có mối quan hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ. Vì thế tất cả các biến thu được từ EFA được đưa vào mô hình hồi quy là phù hợp.