sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Tuy nhiên, như trường hợp phân tích nhân tố khám phá lần 1, biến quan sát DU5 có chênh lệch giữa hai hệ số tải 0,295 < 0,3 (không đạt yêu cầu). Tuy nhiên xét về mặt nội dung, biến này diễn tả việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng thường xuyên và hiệu quả. Do đó tác giả quyết định giữ biến này cho các phân tích tiếp theo và tạm dừng việc phân tích EFA tại đây.
Từ kết quả gom nhóm từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả thực hiện lại một lần nữa kiểm định Cronbach’s alpha cho thang đo các nhân tố mới hình thành. Kết quả cho thấy các nhân tố này đều đạt yêu cầu đề ra.
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/ Compute Variable/ mean được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5. Các nhân tố này được gom lại cụ thể như sau:
- Nhân tố thứ nhất: Thành phần phương tiện hữu hình (HH) được nhóm từ trung bình của 4 biến quan sát: HH1, HH2, HH3, HH4
- Nhân tố thứ hai: Thành phần tin cậy (TC) được nhóm từ trung bình của 4 biến quan sát: TC1, TC2, TC3, TC4.
- Nhân tố thứ ba: Thành phần đáp ứng (DU) được nhóm từ trung bình của 4 biến quan sát: DU2, DU3, DU4, DU5
- Nhân tố thứ tư: Thành phần đảm bảo (DB) được nhóm từ trung bình của 5 biến quan sát: DB1, DB2, DB3, DB4, DB5.
- Nhân tố thứ năm: Thành phần đồng cảm (DC) được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: DC1, DC2, DC3.
4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
Bảng 4.9: Kết quả phân tích EFA cho thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
Nhân tố | ||
1 | 2 | |
CL3 | .907 | |
CL2 | .818 | |
CL1 | .759 | .305 |
CP3 | .837 | |
CP2 | .810 | |
CP1 | .316 | .763 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Nghiên Cứu Đề Nghị Và Các Giả Thuyết Nghiên Cứu -
Thống Kê Về Loại Hình Doanh Nghiệp Của Các Doanh Nghiệp Tham Gia Khảo Sát -
Thống Kê Ngành Nghề Hoạt Động Của Doanh Nghiệp Tham Gia Khảo Sát -
Kiểm Định Giả Thuyết Hồi Quy Giả Định Liên Hệ Tuyến Tính -
Bảng Anova Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Với Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Khi Sử Dụng Các Dịch Vụ Khác Của Sacombank -
Nhóm Biện Pháp Về Cơ Sở Hạ Tầng Kỹ Thuật Tại Sacombank
Xem toàn bộ 145 trang tài liệu này.
Như đã, trình bày ở trên, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bao gồm 2 nhân tố chính (nhân tố chất lượng dịch vụ và nhân tố chi phí dịch vụ) được thể hiện thông qua 6 biến quan sát.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,795
> 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố với tổng phương sai trích là 73,125% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 22 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Kết quả phân tích EFA trên cho thấy các thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho khái niệm cần đo.
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/ Compute Variable/ mean được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5. Các nhân tố này được gom lại cụ thể như sau:
- Nhân tố thứ nhất: nhân tố chất lượng dịch vụ (CL) được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: CL1, CL2, CL3
- Nhân tố thứ hai: nhân tố chi phí dịch vụ (CP) được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: CP1,CP2, CP3.
4.3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ
Bảng 4.10: Kết quả phân tích EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ
Nhân tố | |
1 | |
CL3 | .920 |
CL2 | .853 |
CL1 | .823 |
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,665
> 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố với tổng phương sai trích là 75,015% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%) (chi tiết xem phụ lục 7). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 1 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy thang đo này đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm.
4.3.4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo sự hài lòng của khách hàng
Bảng 4.11: Phân tích EFA cho thang đo sự hài lòng của khách hàng
Nhân tố | |
1 | |
HL2 | .872 |
HL1 | .868 |
HL3 | .833 |
HL4 | .755 |
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích
nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.752
> 0.5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố với tổng phương sai trích là 69.468% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 1 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu) (chi tiết xem phụ lục 7). Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy các thang đo sự hài lòng của khách hàng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho khái niệm cần đo.
4.4. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính
4.4.1. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính cho biến chất lượng dịch vụ
4.4.1.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mô hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ chuyển tiền thanh toán hàng hoá nhập khẩu của Sacombank là:
CL = α0 + α1*HH + α2*TC + α3*DU + α4*DB + α5*DC
Các biến độc lập:(HH) thành phần phương tiện hữu hình; (TC) thành phần tin cậy; (DU) thành phần đáp ứng; (DB) thành phần đảm bảo; (DC) thành phần đồng cảm
Biến phụ thuộc: (CL) chất lượng dịch vụ chuyển tiền bằng điện (T/T) thanh toán hàng hoá nhập khẩu.
αk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…5)
Sau đây là bảng liệt kê các nhóm biến quan sát của từng nhân tố:
Bảng 4.12: Các nhân tố và biến quan sát trong mô hình hồi quy bội của chất lượng dịch vụ chuyển tiền bằng điện (T/T) thanh toán hàng hoá nhập khẩu
Biến quan | Diễn giải | |
Biến độc lập: Nhân tố thứ 1 – thành phần phương tiện hữu hình (HH) | HH1 | Mạng lưới ngân hàng Sacombank rộng khắp phù hợp với từng địa bàn. |
HH2 | Địa điểm giao dịch thuận tiện cho việc liên hệ của người sử dụng |
HH3 | Bố trí nơi đón tiếp khách hàng xử lý giao dịch tiện lợi | |
HH4 | Các thông tin về quy trình xử lý và biểu phí dịch vụ được niêm yết rõ ràng và dễ hiểu | |
Biến độc lập: Nhân tố thứ 2 - Thành phần tin cậy (TC) | TC1 | Các hợp đồng dịch vụ/giấy đề nghị dịch vụ thể hiện nội dung cam kết và ràng buộc pháp lý đầy đủ |
TC2 | Hệ thống chuyển giao dịch (Swift) đảm bảo tiền đến ngân hàng của người thụ hưởng an toàn. | |
TC3 | Hệ thống chuyển giao dịch (SWIFT) đảm bảo tiền đến ngân hàng của người thụ hưởng đầy đủ như yêu cầu. | |
TC4 | Hệ thống chuyển giao dịch (SWIFT) đảm bảo tiền đến ngân hàng của người thụ hưởng người thụ hưởng kịp thời. | |
Biến độc lập: Nhân tố thứ 3 - Thành phần đáp ứng (DU) | DU2 | Việc thực hiện dịch vụ luôn đảm bảo khi có đầy đủ giấy tờ chứng minh mục đích |
DU3 | Chất lượng thanh toán đúng theo yêu cầu của khách hàng | |
DU4 | Nhân viên luôn có mặt khi khách hàng yêu cầu | |
DU5 | Nhân viên sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc của khách hàng | |
Biến độc lập: Nhân tố thứ 4 - Thành phần đảm bảo (DB) | DB1 | Ngân hàng có uy tín và nguồn tài chính vững mạnh. |
DB2 | Sacombank luôn thực hiện gói dịch vụ như đã thỏa thuận với khách hàng | |
DB3 | Các thông tin về giao dịch luôn được ngân hàng giữ bí mật. | |
DB4 | Các nhân viên có đủ kiến thức để tư vấn dịch vụ cho khách hàng | |
DB5 | Sacombank đảm bảo sự công bằng đối với mọi đối tượng khách hàng | |
Biến độc lập: | DC1 | Nhân viên luôn lắng nghe ý kiến của khách hàng |
DC2 | Nhân viên luôn sẵn lòng chia sẻ khó khăn với khách hàng | |
DC3 | Nhân viên luôn chủ động cùng với khách hàng tháo gỡ khó khăn, vướng mắc | |
Biến phụ thuộc : Chất lượng dịch vụ TTQT | CL1 | Nhìn chung, chất lượng dịch vụ TTQT của Sacombank đáp ứng nhu cầu kinh doanh/sản xuất |
CL2 | Anh (chị) vẫn sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ TTQT của Sacombank | |
CL3 | Anh (chị) sẽ giới thiệu TTQT của Sacombank các đơn vị kinh doanh xuất nhập khẩu khác |
4.4.1.2. Phân tích tương quan
Việc tính hành phân tích tương quan là điều cần thiết và bắt buộc nhằm xác định xem liệu rằng có hay không mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Trong trường hợp, ma trận tương quan Pearson thường được sử dụng để phân tích.
Bảng 4.13. Ma trận tương quan Pearson cho biến chất lượng dịch vụ
HH | TC | DU | DB | DC | CL | ||
HH | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | 1 | .384 | .339 | .492 | .335 | .543 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||
230 | 230 | 230 | 230 | 230 | 230 | ||
TC | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | .384 | 1 | .485 | .448 | .426 | .742 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||
230 | 230 | 230 | 230 | 230 | 230 | ||
DU | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | .339 | .485 | 1 | .546 | .472 | .587 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||
230 | 230 | 230 | 230 | 230 | 230 | ||
DB | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | .492 | .448 | .546 | 1 | .579 | .620 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||
230 | 230 | 230 | 230 | 230 | 230 | ||
DC | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | .335 | .426 | .472 | .579 | 1 | .584 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||
230 | 230 | 230 | 230 | 230 | 230 | ||
CL | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | .543 | .742 | .587 | .620 | .584 | 1 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||
230 | 230 | 230 | 230 | 230 | 230 |
Dựa vào bảng ma trận tương quan Pearson ta có thể thấy hệ số tương quan giữa nhân tố chất lượng dịch vụ chuyển tiền thanh toán hàng hoá nhập khẩu (CL) với 5 biến độc lập (HH, TC, DU, DB, DC) đều lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu đề ra, trong đó biến phụ thuộc chất lượng dịch vụ có mối tương quan mạnh nhất với biến độc lập tin cậy (0.742) và yếu nhất với biến độc lập phương tiện hữu hình (0.543). Do đó, việc đưa 5 biến độc lập vào mô hình hồi qui nhẳm giải thích cho biến phụ thuộc CL là hợp lý. Tuy nhiên, giữa các biến cũng tồn tại hệ số tương quan tương đối cao (cụ thể giữa biến DB và DU tồn tại hệ số tương quan là 0.543>0.5). Do đó, việc kiểm tra đa cộng tuyến (dựa trên hệ số VIF) khi thực hiện phân tích hồi qui là cần thiết nhằm xác định giữa các biến độc lập có ảnh hưởng qua lại hay không.
4.4.1.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Kết quả phân tích hồi quy, đánh giá mô hình và kiểm định giả thuyết
Kết quả phân tích hồi quy
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp Enter (đưa tất cả biến vào mô hình ) để phân tích mô hình hồi qui bội
Bảng 4.14. Đánh giá độ phù hợp của mô hình chất lượng dịch vụ TTQT
R | R2 | Adjust R2 | Std. Error of the Estimate | |
1 | .848a | .719 | .713 | .50946 |
Bảng 4.15. Kiểm định độ phù hợp của mô hình chất lượng dịch vụ TTQT
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 | Regression | 148.734 | 5 | 29.747 | 114.607 | .000a |
Residual | 58.140 | 224 | .260 | |||
Total | 206.874 | 229 |
Bảng 4.16. Kết quả phân tích hồi quy bội mô hình chất lượng dịch vụ TTQT
Hệ số chưa điều chỉnh | Hệ số điều chỉnh | t | Sig. | Kiểm tra đa cộng tuyến | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Constant) | -.538 | .166 | -3.239 | .001 | |||
HH | .193 | .042 | .189 | 4.543 | .000 | .723 | 1.382 | |
TC | .488 | .045 | .465 | 10.769 | .000 | .673 | 1.486 | |
DU | .158 | .053 | .136 | 3.003 | .003 | .611 | 1.636 | |
DB | .161 | .056 | .143 | 2.856 | .005 | .500 | 1.999 | |
DC | .196 | .051 | .175 | 3.876 | .000 | .612 | 1.633 |
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square)=0.713, điều này nói lên rằng mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế; và 5 biến độc lập đã giải thích được đến 71.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc CL
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA cho biết chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với giả thuyết đề ra
Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.382 đến 1.999, đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả của mô hình.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội
5 biến độc lập HH, TC, DU, DB, DC đều có mức sig < 0,05 nên cả năm nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình hồi quy. Tất cả các hệ số α của 5 biến này đều mang dấu (+), nghĩa là các biến này đều có tương quan dương với biến CL. Điều này phù hợp với các giả thuyết trong mô hình đề nghị của tác giả.
Dựa vào kết quả hồi quy đã thể hiện ở bảng trên, phương trình hồi qui bội đo lường chất lượng dịch vụ chuyển tiền thanh toán hàng hoá nhập khẩu của Sacombank được thể hiện như sau: