Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế

Thang Đo Chất Lượng Dịch Vụ Thẻ Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn


PV3

.791


Năng lực phục vụ Ký hiệu PV

PV1

.783

PV2

.743

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 128 trang tài liệu này.

Chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn - 9

Nguồn: kết quả xử lý SPSS

Theo bảng 4.5 và 4.6 ta có những nhận xét sau:

Hệ số KMO đạt 0.827 nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.

Kiểm định Bartlett's với mức ý nghĩa Sig = 0.000, nhỏ hơn 5%.Như vậy,cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau.

Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy tổng phương sai trích là 64.958%, lớn hơn 50%, đạt yêu cầu.

Giá trị hội tụ Eigenvalue là 1.517, lớn hơn 1. Do đó, kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.

Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor loading lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu.

Các biến quan sát sau đó được gom lại thành 5 nhóm nhân tố như sau:

Nhân tố thứ nhất: gồm 5 biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC5, TC6) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là sự tin cậy TC.

Nhân tố thứ hai: gồm 5 biến quan sát (DU1, DU2, DU3, DU4, DU5) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là sự đáp ứng ký hiệu DU.

Nhân tố thứ ba: gồm 4 biến quan sát (VC1, VC2, VC3, VC4) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là cơ sở vật chất ký hiệu VC.

Nhân tố thứ tư: gồm 4 biến quan sát (DC1, DC2, DC3, DC4) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là đồng cảm ký hiệu DC.

Nhân tố thứ năm: gồm 3 biến quan sát (PV1, PV2, PV3) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là năng lực phục vụ ký hiệu PV.


4.2.3.2. Thang đo chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn

Thang đo chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng gồm 3 biến quan sát, sau khi đạt độ tin cậy bằng phân tích hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá. Kết quả như sau:

Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB


STT

Thông số

Giá trị

Thỏa mãn điều kiện

1

KMO

0.662

≥ 0.5

2

Sig. của Bartlett's Test

0.000

≤ 0.05

3

Eigenvalues

1.964

> 1

4

Tổng phương sai trích

65. 469%

≥ 50%

Nguồn: kết quả xử lý SPSS Như vậy, dựa vào các kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy các thang đo sự hài lòng về chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng đạt giá trị hội tụ, hay các biến

quan sát đều đại diện được cho các khái niệm cần đo.

Thông qua phương pháp ma trận xoay Varimax cho thấy 3 biến quan sát được gom lại thành 1 nhóm và đặt tên cụ thể như sau:

Bảng 4.8: Ma trận xoay nhân tố chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB


Biến

Nhân tố

Yếu tố

1


CL1

.855

Sự hài lòng

CL3

.805

Ký hiệuCL

CL2

.765


Nguồn: kết quả xử lý SPSS

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy:

- Hệ số KMO: Đạt 0.662 nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.


- Kiểm định Bartlett's với mức ý nghĩa Sig = 0.000, nhỏ hơn 5%. Như vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau.

- Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy tổng phương sai được giải thích là 65.469%, lớn hơn 50%, đạt yêu cầu.

- Giá trị hội tụ Eigenvalue là 1.964 lớn hơn 1, kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.

- Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor loading lớn hơn 0,5, đạt yêu cầu.

4.2.3.3. Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và nhân tố khám phá rút trích được 5 yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng. Mặc dù số biến quan sát đo lường 5 yếu tố ảnh này giảm từ 22 biến xuống còn 21 biến, nhưng vẫn không làm thay đổi tính chất của mỗi yếu tố. Do đó, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu vẫn được giữ nguyên.

4.2.4. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội

Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố EFA, có 5 yếu tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của từng yếu tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc yếu tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các yếu tố vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5.

4.2.4.1. Phân tích tương quan

Hệ số tương quan Pearson (R) được sử dụng để đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Trong đó, hệ số R sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1.

Cụ thể, nếu R>0 cho biết giữa biến độc lập với biến phụ thuộc có sự tương quan tuyến tính dương, khi giá trị của biến này tăng thì biến kia cũng tăng theo. Ngược lại, nếu R<0 cho biết giữa biến độc lập với biến phụ thuộc có sự tương quan tuyến tính âm, khi giá trị của biến này tăng thì biến kia sẽ giảm. Giá trị tuyệt đối của R càng cao thì sự tương quan tuyến tính giữa 2 biến càng mạnh.


Ngoài ra, trong phân tích tương quan, ta cũng cần quan tâm đến hệ số Sig. Theo đó, nếu Sig bé hơn 5% ta có thể kết luận tồn tại mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập; ngược lại nếu Sig lớn hơn 5% thì không có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập với nhau.

Ta có ma trận tương quan Pearson như sau:

Bảng 4.9: Ma trận tương quan Pearson




CL

TC

DU

VC

DC

PV

CL

Tương quan Pearson

1

.537**

.585**

.497**

.489**

.478**

Sig. (2-chiều)


.000

.000

.000

.000

.000

TC

Tương quan Pearson

.537**

1

.377**

.350**

.291**

.293**

Sig. (2-chiều)

.000


.000

.000

.000

.000

DU

Tương quan Pearson

.585**

.377**

1

.377**

.385**

.335**

Sig. (2-chiều)

.000

.000


.000

.000

.000

VC

Tương quan Pearson

.497**

.350**

.377**

1

.342**

.242**

Sig. (2-chiều)

.000

.000

.000


.000

.000

DC

Tương quan Pearson

.489**

.291**

.385**

.342**

1

.247**

Sig. (2-chiều)

.000

.000

.000

.000


.000

PV

Tương quan Pearson

.478**

.293**

.335**

.242**

.247**

1

Sig. (2-chiều)

.000

.000

.000

.000

.000


Nguồn: kết quả xử lý SPSS Xem xét ma trận tương quan giữa các biến tại bảng 4.9, ta có thể thấy yếu tố sự hài lòng về chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng và 5 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng đều có sự tương quan tuyến tính do hệ số tương quan Pearson đều lớn hơn 0. Trong đó, yếu tố hệ số tương quan cao nhất là DU (0.585) và

thấp nhất là yếu tố PV (0.478).


Kiểm định cho thấy, các biến đều có hệ số Sig bé hơn 5%. Như vậy, có sự tương quan tuyến tính giữa 5 yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB là TC, DU, VC, DC, PV với biến phụ thuộc và có thể đưa vào mô hình để giải thích cho yếu tố CL.

4.2.4.2. Kiểm định hồi quy tuyến tính bội.

Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập là: Cơ sở vật chất (VC); sự đáp ứng (DU); sự tin cậy (TC), năng lực phục vụ (PV), sự đồng cảm (DC) và 1 biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng của SCB (CL). Để xây dựng mô hình, ta chọn phương pháp Enter, theo đó, các biến độc lập và biến phụ thuộc là sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc và nhận được kết quả như sau:

Bảng 4.10: Tóm tắt mô hình chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng



Model


R


R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate


Durbin-Watson

1

.765a

.586

.577

.38878

1.985

Nguồn: kết quả xử lý SPSS

- Đánh giá độ phù hợp của mô hình:

Hệ số R2 (R square) và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Tuy nhiên, hệ số R2 hiệu chỉnh sẽ bám sát với mô hình hơn vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R2. Vì thế, đề tài sử dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn.

Theo đó, R2 hiệu chỉnh nhận giá trị từ 0 đến 1, càng gần 1 thì mô hình xây dựng càng phù hợp và ngược lại, R2 hiệu chỉnh càng gần 0 thì mô hình càng ít phù hợp với tập dữ liệu.

Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số R2 là 0.586 và R2 hiệu chỉnh là 0.577. Như vậy, mô hình giải thích được 57.7%. Có ý nghĩa: cả 5 biến độc lập là TC, DU, VC, DC, PV giải thích được 57.7% chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB.


- Kiểm định tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên

Đại lượng thống kê Durbin-Watson (D) được dùng để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên của mô hình hồi quy. Đại lượng Durbin-Watson nhận giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Thông thường D càng gần 2 thì càng không có hiện tượng tự tương quan xảy ra và nằm trong khoảng 1 đến 3 là an toàn (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS).

Theo bảng 4.10, kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy đại lượng Durbin Watson nhận giá trị 1.985 nằm trong khoảng chấp nhận. Do đó, không có hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính có thể sử dụng.

- Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Kiểm định thống kê F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy với giá trị Sig = 0.000, bé hơn 0.05.Từ bảng phân tích phương sai ANOVA bảng 4.11 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có ý nghĩa để suy ra tổng thể.

Bảng 4.11: Kiểm định phù hợp của mô hình - ANOVAb


Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.


1

Regression

51.721

5

10.344

68.437

.000a

Residual

36.578

242

.151



Total

88.299

247




Nguồn: kết quả xử lý SPSS

- Kiểm định kết quả hồi quy

Phân tích hồi quy không chỉ là mô tả các dữ liệu quan sát được mà còn thực hiện các bước kiểm định các giả thuyết nghiên cứu để đảm bảo tính đúng đắn của mô hình. Dựa vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định được mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Ta có bảng kết quả hồi quy như sau:


Bảng 4.12: Kết quả hồi quy



Model


Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa


Thống kê đa cộng tuyến



B

Std. Error

β

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

Hằng số

.361

.190


1.900

.059




TC

.175

.033

.248

5.273

.000

.776

1.288


DU

.195

.035

.272

5.549

.000

.711

1.407


VC

.157

.039

.188

3.995

.000

.772

1.295


DC

.183

.044

.193

4.149

.000

.788

1.269


PV

.201

.041

.221

4.894

.000

.841

1.189

Nguồn: kết quả xử lý SPSS Bảng 4.12 cho thấy các giá trị Sig tương ứng với các biến TC, DU, VC, DC, PV đều nhỏ hơn 5%. Vì vậy, có thể khẳng định các hệ số hồi quy này có ý nghĩa trong mô hình và có tác động đến chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng của SCB. Các hệ số hồi quy đều mang dấu dương, điều này có nghĩa các biến độc lập có tác động cùng chiều đến

biến phụ thuộc.

- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ có tương quan tuyến tính với nhau. Vấn đề của đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin tương đồng nhau và khó tách rời ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm ý nghĩa thống kê của chúng.

Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo đó, VIF lớn hơn 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS).

Bảng 4.12 cho thấy, hệ số VIF của các biến độc lập đều nhận giá trị nhỏ hơn 2, đạt yêu cầu. Như vậy, ta có thể kết luận: mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện


tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không đáng kể và không gây ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.

4.2.4.3. Phương trình hồi quy tuyến tính bội

Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội như sau:

CL = 0.361 + 0.157*VC + 0.175*TC + 0.195*DU + 0.157*PV + 0.183*DC

Phương trình hồi quy tuyến tính bội theo hệ số β chuẩn hóa thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng như sau:

CL = 0.188*VC + 0.248 *TC + 0.272*DU + 0.221*PV + 0.193*DC

4.3. Kết quả kiểm định các giả thuyết

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng (CL) chịu tác động thuận chiều của 5 yếu tố: cơ sở vật chất (VC);sự tin cậy (TC); sự đáp ứng (DU); năng lực phục vụ (PV) và sự đồng cảm (DC) ở mức tin cậy là 95%.

Bảng 4.13: Kết quả kiểm định các giả thuyết.


STT

Tên giả thuyết

Kết quả


1

H1: Cơ sở vật chất có quan hệ dương với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB

Chấp nhận Sig: 0.000


2

H2: Sự tin cậy có quan hệ dương với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB.

Chấp nhận Sig: 0.000


3

H3: Sự đáp ứng có quan hệ dương với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB.

Chấp nhận Sig: 0.000


4

H4: Năng lực phục vụ có quan hệ dương với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB.

Chấp nhận Sig: 0.000


5

H5: Sự đồng cảm có quan hệ dương với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại SCB.

Chấp nhận Sig: 0.000

Nguồn: kết quả xử lý SPSS Theo đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận với ý nghĩa như sau:

Xem tất cả 128 trang.

Ngày đăng: 12/12/2023
Trang chủ Tài liệu miễn phí