Thống Kê Mô Tả Về Sử Dụng Dịch Vụ Ngân Hàng

Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn ngân hàng gửi tiền của khách hàng – nghiên cứu tại ngân hàng maritime bank cn Huế - 4


Biểu đồ 5: Nghề nghiệp của khách hàng

Đối với nghề nghiệp, cán bộ công nhân viên chức chiếm tỷ lệ cao nhất (32.8%), tiếp theo là kinh doanh, tiểu thương với 28.1%. Còn lại là nội trợ (12.5%), hưu trí (9.4%), lao động phổ thông (10.9%) và nghề nghiệp khác (6.2%).

2.3.1.2 Thống kê mô tả về sử dụng dịch vụ ngân hàng

Bảng 5: Thống kê mô tả về sử dụng dịch vụ tại Maritime Bank


Tiêu chí

Tần số (người)

Phần trăm (%)


Thời gian sử dụng dịch vụ

Dưới 6 tháng

30

23.4

Từ 6 tháng đến 1 năm

42

32.8

Từ 1 đến 2 năm

36

28.1

Trên 2 năm

20

15.6


Mục đích gửi tiền

Hưởng lãi suất

92

71.9

Tiết kiệm tiền

60

46.9

Tránh rủi ro

50

39.1

Sử dụng dịch vụ tiện ích

44

34.4

Mục đích khác

16

12.5


Nguồn khách hàng nhận được thông tin

Bạn bè người thân

86

67.2

Nhân viên ngân hàng

64

50

Hoạt động của NH

32

25

Phương tiện truyền hình

56

43.8

Internet

40

31.2

Các kênh khác

20

15.6

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 48 trang: Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn ngân hàng gửi tiền của khách hàng – nghiên cứu tại ngân hàng maritime bank cn Huế

Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn ngân hàng gửi tiền của khách hàng – nghiên cứu tại ngân hàng maritime bank cn Huế - 4

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Đối với thời gian sử dụng dịch vụ của Maritime Bank, kết quả thu thập cho thấy đa số khách hàng đều mới sử dụng dịch vụ của ngân hàng từ dưới 6 tháng đến 2 năm, còn lại chỉ có 20 người (15.6%) đã sử dụng dịch vụ của Maritime Bank trên 2 năm. Điều này được giải thích là do Maritime Bank chỉ mới gia nhập vào Huế trong khoảng thời gian gần đây, cho nên khách hàng lâu năm của ngân hàng vẫn còn hạn chế, chưa


được nhiều.

Biểu đồ 6: Mục đích gửi tiền

Nói về mục đích của khách hàng khi gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng, đa số khách hàng đều gửi tiền tại ngân hàng để lấy lãi suất tiền gửi (71.9%), bên cạnh đó, mục đích để tiết kiệm tiền cho các mục đích trong tương lai cũng được khách hàng đồng ý với 46.9%. Mặc khác, khách hàng gửi tiền để tránh gặp rủi ro khi phải tự mình giữ tiền (39.1%) và để sử dụng một số tiện ích tại ngân hàng như chuyển khoản, thanh toán thẻ… cũng được khách hàng nhắc đến (34.4%). Nắm bắt chính xác được các mục đích

của khách hàng khi gửi tiền sẽ giúp ngân hàng chủ động triển khai các hoạt động nhằm đáp ứng mục đích của khách hàng, giúp ngân hàng thu hút được nhiều khách hàng tiềm năng hơn nữa trong tương lai.

Bên cạnh đó, các nguồn thông tin giúp khách hàng biết tới ngân hàng cũng có từ

nhiều phía. Nhiều nhất là thông tin từ nguồn bạn bè, người thân và đồng nghiệp (có

đến 67.2% khách hàng nhận thông tin về ngân hàng qua kênh này). Thứ 2 là thông tin nhận được từ nhân viên của ngân hàng khi khách hàng được tư vấn các thông tin về sản phẩm dịch vụ. Bên cạnh đó, các hoạt động của ngân hàng (25%), phương tiện truyền hình (43.8%) và internet (31.2%) cũng là những kênh giúp cho khách hàng biết đến ngân hàng.

Ngoài ra, khi thống kê mô tả các đặc điểm mà khách hàng quan tâm nhất khi gửi

tiền tiết kiệm tại ngân hàng, sau khi điều tra, ta có kết quả sau:

Bảng 6: Các yếu tố khách hàng quan tâm khi gửi tiền tại ngân hàng



Thứ nhất

Thứ nhì

Thứ ba

Thứ tư

Thứ năm

Thứ sáu

Tổng

Lãi suất cao

54

42.2%

42

32.8%

14

10.9%

14

10.9%

0

0%

0

0%

124

96.9%

Ngân hàng uy tín

30

23.4%

28

21.9%

40

31.2%

8

6.2%

10

7.8%

0

0%

116

90.6%

Đã từng sử dụng

0

0%

8

6.2%

0

0%

20

15.6%

20

15.6%

30

23.4%

78

60.9%

Dịch vụ tốt

24

18.8%

14

10.9%

32

25%

16

12.5%

20

15.6%

4

3.1%

110

85.9%

Có người thân

20

15.6%

16

12.5%

16

12.5%

16

12.5%

16

12.5%

12

9.4%

96

75%

Thường xuyên QC

0

0%

20

15.6%

22

17.2%

40

31.2%

14

10.9%

20

15.6%

116

90.6%


(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Biểu đồ 7: Sự quan tâm của khách hàng

Kết quả khảo sát cho thấy khi gửi tiền tại ngân hàng, khách hàng quan tâm đến yếu tố lãi suất là nhiều nhất, điều này được thấy rõ khi yếu tố “Lãi suất cao” được khách hàng lựa chọn vượt trội trong lựa chọn quan trọng nhất và quan trọng nhì (chiếm 75% suy nghĩ của khách hàng). Yếu tố quan trọng tiếp theo được khách hàng lựa chọn là “Ngân hàng uy tín” với 45.3% khách hàng đánh vào mục quan trọng nhất và nhì, có 31.2% khách hàng xếp yếu tố này đứng thứ 3.

Hai yếu tố khác là “Dịch vụ ngân hàng tốt” và “Có người thân làm việc trong ngân hàng” được khách hàng xếp đứng sau 2 yếu tố trên với mức độ quan trọng tương đương nhau. Rõ ràng 2 yếu tố này chưa được khách hàng nhấn mạnh khi lựa chọn 1 ngân hàng để gửi tiết kiệm, nhưng nó cũng là một khâu quan trọng có tác động đến quyết định của khách hàng.

Hai yếu tố còn lại được khách hàng ít quan tâm nhất khi lựa chọn ngân hàng gửi tiền tiết kiệm là yếu tố “Đã từng sử dụng dịch vụ tại ngân hàng” và “Thường xuyên quảng cáo trên truyền hình”. Khách hàng không đánh giá cao 2 yếu tố này, nó thường xuyên được khách hàng xếp ở vị trí thứ tư, năm và sáu.

2.3.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo và kiểm tra phân phối chuẩn

2.3.2.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Anpha

Tất cả các biến được đo lường bởi thang đo Likert (5 điểm), từ rất không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý. Sau khi hoàn thành việc thu thập mẫu, các thang đo được kiểm tra độ tin cậy bởi hệ số Cronbach’s Anpha để xxem xét mức độ nhất quán nội tại và làm cơ sở nhằm loại các biến không đạt yêu cầu dựa vào hệ số tương quan biến tổng. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo là hệ số Cronbach’s Anpha phải lớn hơn 0.6. Nếu thang đo không đạt tiêu chuẩn sẽ bị loại ra khỏi mô hình.

Bảng 7: Cronbach’s Anpha của thang đo tương ứng với các lần kiểm tra


Thao tác đánh giá thang đo

Hệ số Cronbach’s Anpha

Sau khi loại biến

Chạy lần thứ nhất

0.917

Chạy lần thứ hai

0.920

Q19

Chạy lần thứ 3

0.924

Q19, Q4

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Anpha của thang đo bằng 0.924, thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0.6. Trong thang đo của mô hình, có 2 biến bị loại ra khỏi mô hình do không thõa mãn điều kiện tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 đó là “Bên trong ngân hàng có nhiều trang thiết bị hiện đại” và “Bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu cho khách hàng lựa chọn ngân hàng Maritime Bank”. Dưới đây là kết quả cụ thể của kiểm định Cronbach’s Anpha lần thứ 3

Bảng 8: Cronbach’s Anpha của thang đo sau khi chạy lần thứ 3


Biến quan sát

Tương quan biến tổng

Hệ số Cronbach’s Anpha nếu loại biến

C6

0.521

0.923

C7

0.612

0.920

C8

0.613

0.920

C10

0.606

0.920

C11

0.442

0.923

C12

0.641

0.919

C13

0.689

0.919

C14

0.544

0.921

C15

0.619

0.920

C16

0.631

0.919

C17

0.662

0.919

C18

0.535

0.921

C19

0.346

0.924

C20

0.552

0.921

C21

0.636

0.919

C22

0.504

0.922

C23

0.395

0.924

C25

0.642

0.919

C26

0.581

0.920

C27

0.613

0.920

C28

0.664

0.919

C29

0.585

0.920

Cronbach’s Anpha = 0.924

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Kết quả cuối cùng, ta có 22 quan sát để đưa vào xử lý ở các bước tiếp theo.

2.3.2.2 Kiểm định phân phối chuẩn của các quan sát

Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đầu tiên cần thực hiện để đảm bảo mức độ thoả mãn của các biến biến tích nhân tố. Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu cũng sử dụng hai đại lượng đo lường những đặc tính của phân phối dữ liệu là hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis. Hệ số đối xứng Skewness cho ta biết dạng phân phối của các giá trị quan sát, một phân phối Skewness được xem là phân phối chuẩn khi Standard error Skewness nằm trong đoạn từ -2 đến 2. Tương tự, đối với hệ số tập trung Kurtosis, hệ số này dùng để so sánh đường cong quan sát với dạng đường cong phân phối chuẩn, một phân phối Kurtosis được xem là phân phối chuẩn khi Standard error Kurtosis nằm trong đoạn từ -2 đến 2.

Bảng 9: Kiểm định phân phối chuẩn


Các quan sát

Std. Error of Sknewness

Std. Error of Kurtosis

Ngân hàng có uy tín và thương hiệu

0.214

0.425

Ngân hàng có quy mô lớn mạnh

0.214

0.425

Do Maritime Bank là ngân hàng nhóm 1

0.214

0.425

Do ngân hàng có giờ làm việc thuận tiện

0.214

0.425

Các điểm giao dịch, quầy ATM thuận tiện

0.214

0.425

Do thủ tục đơn giản, không phức tạp

0.214

0.425

Do mức lãi suất tại Maritime Bank thích hợp

0.214

0.425

Lãi suất tại Maritime Bank ưu điểm vượt trội

0.214

0.425

Do có nhiều tiện ích đi kèm

0.214

0.425

Do phí dịch vụ phù hợp

0.214

0.425

Ngân hàng có đường dây nóng 24/24

0.214

0.425

Do nhân viên tận tình và chuyên nghiệp

0.214

0.425

Do nhân viên nhiệt tình và chu đáo

0.214

0.425

Do nhân viên có thể giải đáp hết các thắc mắc

0.214

0.425

Maritime Bank thường xuyên có chương trình KM

0.214

0.425

Chương trình khuyến mãi của MSB hấp dẫn độc đáo

0.214

0.425

Do người thân trong gia đình giới thiệu

0.214

0.425

Chương trình KM là hoạt động tích cực của NH

0.214

0.425

Khách hàng có hứng thú với chương trình KM

0.214

0.425

Khách hàng biết rõ các chương trình khuyến mãi

0.214

0.425

Khách hàng nhận thức được thương hiệu MSB

0.214

0.425

Khách hàng yêu thích thương hiệu MSB

0.214

0.425

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Nhìn vào bảng phân tích ta thấy Std. Error Skewness và Std. Error Kurtosis đều nằm trong đoạn -2 đến 2 nên ta có thể khẳng định mẫu có phân phối chuẩn. Thỏa mãn các điều kiện để đưa vào các bước xử lý tiếp theo.

2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

2.3.3.1 Kiểm định KMO

Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Anpha và kiểm định phân phối chuẩn, các thang đo được đánh giá theo phương pháp phân tích nhân tố khám phá. Mục đích của phân tích này là nhóm các biến có liên hệ với nhau thành nhân tố mới. Một mặt, phân tích nhân tố giúp làm giảm số biến tham dự vào phương trình hồi quy, mặt khác, thông qua phân tích nhân tố còn có thể đánh giá được độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminnant validity) của thang đo.

Bảng 10: kiểm định KMO và Barlett’s


Chỉ số KMO

0.708


Kết quả kiểm định Barlett

Approx. Chi-Square

2.420E3

Df

231

Sig.

0.000

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra) Phương pháp trích được sử dụng là “Principle conponent” với phép quay Varimax. Tiêu chuẩn của phương pháp này là trị số KMO phải nằm trong đoán từ 0.5 đến 1 và kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa Sig. < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích EFA hoàn toàn thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau. Ngoài ra, giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1, tổng phương sai trích lớn hơn 50% và hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0.5. Các trường hợp khoog g thõa mãn các điều kiện trên sẽ

bị loại bỏ.

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0.708, và kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa Sig. = 0.000. Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố khám phá hoàn toàn thích hợp và giữa các biến này có tương quan với nhau.

2.3.3.2 Phân tích nhân tố

Bảng 11: phân tích nhân tố tương ứng với các biến quan sát


Rotated Component Matrixa


Nhân tố


1

2

3

4

5

6

Khách hàng có hứng thú với chương trình KM

0.860






Chương trình khuyến mãi của MB hấp dẫn

độc đáo

0.830






Maritime Bank thường xuyên có chương

trình KM

0.823






Khách hàng biết rõ các chương trình

khuyến mãi

0.790






Chương trình KM là hoạt động tích cực

của NH

0.779






Do người thân trong gia đình giới thiệu

0.608






Lãi suất tại Maritime Bank ưu điểm vượt trội


0.829





Do phí dịch vụ phù hợp


0.790





Do mức lãi suất tại Maritime Bank thích hợp


0.759





Ngân hàng có đường dây nóng 24/24


0.629





Do có nhiều tiện ích đi kèm


0.587





Ngân hàng có uy tín và thương hiệu



0.907




Do Maritime Bank là ngân hàng nhóm 1



0.866




Ngân hàng có quy mô lớn mạnh



0.850




Do nhân viên tận tình và chuyên nghiệp




0.865



Do nhân viên nhiệt tình và chu đáo




0.852



Do nhân viên có thể giải đáp hết các thắc mắc




0.801



Các điểm giao dịch, quầy ATM thuận tiện





0.881


Do ngân hàng có giờ làm việc thuận tiện





0.793


Do thủ tục đơn giản, không phức tạp





0.741


Khách hàng yêu thích thương hiệu MB






0.816

Khách hàng nhận thức được thương hiệu

MB mạnh






0.666

Eigenvaluaes

0.865

2.570

2.012

1.735

1.342

1.007

Eigenvaluaes explained %

39.34

11.68

9.14

7.88

6.10

4.57

Cumulative explained %

39.34

51.02

60.16

68.05

74.15

78.73

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra) Sau khi xoay nhân tố lần thứ nhất, ta thấy sự tập trung của các biến theo từng nhân tố đã khá rõ ràng. Bảng kết quả phân tích cho ta thấy có tất cả 22 biến nhưng chỉ

có 6 nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Kết quả cho thấy 6 nhân tố này có tổng phương sai tích lũy bằng 78.73%, nghĩa là 6 nhân tố giải thích được 78.73% biến thiên của các biến quan sát.

2.3.3.3 Đặt tên và giải thích nhân tố

Dựa vào mức độ tương quan và ý nghĩa của các quan sát mà ta tiến hành đặt tên các nhóm nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng. Sau khi xem xét các nhóm từ phân tích nhân tố, ta tiến hành đặt tên các nhóm nhân tố như sau:

Bảng 12: Đặt tên và giải thích nhân tố



Tên nhân tố


Các quan sát

Eigenvalues

Phương sai

trích

Cronbach’s

anpha


Khuyến mãi

Khách hàng có hứng thú với chương trình KM


0.865


39.34


0.902

Chương trình khuyến mãi của MB hấp dẫn độc đáo

Maritime Bank thường xuyên có chương trình KM

Khách hàng biết rõ các chương trình khuyến mãi

Chương trình KM là hoạt động tích cực của NH

Do người thân trong gia đình giới thiệu


Sản phẩm

dịch vụ

Lãi suất tại Maritime Bank ưu điểm vượt trội


2.570


51.02


0.876

Do phí dịch vụ phù hợp

Do mức lãi suất tại Maritime Bank thích hợp

Ngân hàng có đường dây nóng 24/24

Do có nhiều tiện ích đi kèm


Uy tín

Ngân hàng có uy tín và thương hiệu


2.012


60.16


0.915

Do Maritime Bank là ngân hàng nhóm 1

Ngân hàng có quy mô lớn mạnh


Nhân viên

Do nhân viên tận tình và chuyên nghiệp


1.735


68.05


0.869

Do nhân viên nhiệt tình và chu đáo

Do nhân viên có thể giải đáp hết các thắc mắc

Khả năng

tiếp cận

Các điểm giao dịch, quầy ATM thuận tiện


1.342


74.15


0.878

Do ngân hàng có giờ làm việc thuận tiện

Do thủ tục đơn giản, không phức tạp

Nhận biết

thương hiệu

Khách hàng yêu thích thương hiệu MB

1.007

78.73

0.860

Khách hàng nhận thức được thương hiệu MB mạnh

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Sáu nhân tố này sẽ đại diện cho tất cả các quan sát có trong mô hình để được tiến hành vào những bước xử lý tiếp theo, đó là phân tích hồi quy đa biến để xác định được nhân tố nào quan trọng có ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng và mức độ ảnh hưởng của nhân tố đó.

2.3.4 Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy được lựa chọn xây dựng là mô hình hàm hôi quy tuyến tính bội

có dạng:

Y= ß0 + ß1*X1 + ß2*X2 + ß3*X3 + ß4*X4+ ß5*X5 + ß6*X6

Trong đó: Y là biến phụ thuộc, ßk là các hệ số hồi quy riêng phần, Xi là các biến độc lập trong mô hình và ei là biến độc lập ngẫu nhiên.

Các biến độc lập được sử dụng để phân tích hồi quy bao gồm:

- X1 là Hoạt động khuyến mãi của ngân hàng

- X2 là Chất lượng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng

- X3 là Uy tín của ngân hàng

- X4 là Nhân viên ngân hàng

- X5 là Khả năng tiếp cận ngân hàng của khách hàng

- X6 là Nhận biết thương hiệu.

Kết quả hồi quy với phương pháp chọn biến là enter cho kết quả đánh giá độ phù hợp của mô hình R2 là 0.81, chỉ số R2 điều chỉnh (Adjuster R square) là 0.80. Do R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2 nên chọn chỉ số R2 có điều chỉnh để xem xét mức độ giải thích của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó ít thổi phồng độ phù hợp của mô hình hơn so với R2. Chỉ số R2 có điều chỉnh bằng 0.80 nghĩa là các biến được đưa vào mô hình giải thích 80% biến thiên các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng ở thành phố Huế.

Bên cạnh đó, giá trị Sig. F Change là 0.000 (<0.05) điều này đồng nghĩa với độ tin cậy 95%, giả thuyết H0 bị bác bỏ (H0: ß123456=0). Điều này nghĩa là hệ số hồi quy riêng phần của các biến đưa vào mô hình là khác không. Số liệu ở bảng cho thấy, “Nhân viên ngân hàng” có mực ý nghĩa sig. > 0.05 còn các yếu tố còn lại đều có mực ý nghĩa sig. < 0.05. Do đó, ngoài yếu tố trên, hệ số ß của các yếu tố khác đều có ý nghĩa thống kê.

Bảng 13: Kết quả mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến

quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng



Hệ số chưa

chuẩn hóa


Mức ý

nghĩa

Thống kê

đa cộng tuyến

ß

Độ lệch

chuẩn

Hệ số

Tolerance

VIF

Hệ số tự do

-0.933

0.236

0.000



Khuyến mãi

0.462

0.055

0.000

0.726

1.377

Chất lượng SPDV

0.259

0.063

0.000

0.515

1.941

Uy tín ngân hàng

0.132

0.041

0.002

0.678

1.475

Nhân viên ngân hàng

7.5E-5

0.056

0.999

0.716

1.397

Khả năng tiếp cận NH

0.194

0.055

0.001

0.616

1.622

Nhận biết thương hiệu

0.253

0.052

0.000

0.554

1.806

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Từ kết quả trên, chúng tôi xây dựng mô hình hôi quy diễn tả mối quan hệ giữa các

yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng như sau: Quyết định -0.933 + 0.462*Khuyến mãi + 0.259*Chất lượng SPDV lựa chọn = + 0.132*Uy tín ngân hàng + 0.194*Khả năng tiếp cận

ngân hàng + 0.253*Nhận biết thương hiệu.

Phương trình hồi quy bội được ướng lượng trên cho thấy “Chương trình khuyến mãi”, “Chất lượng SPDV” và “Nhận biết thương hiệu” là những biến có mức độ giải thích tốt nhất cho quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng.

Giải thích mô hình hồi quy:

- Các hệ số hồi quy ß phản ánh tỷ lệ thuận hay nghịch với quyết định lựa chọn

ngân hàng của khách hàng.

- ß1 = 0.462 phản ánh quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng sẽ tăng lên

0.462 đơn vị khi hoạt động khuyến mãi tăng lên 1 đơn vị.

- ß2 = 0.259 phản ánh quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng sẽ tăng lên

0.0.259 đơn vị khi chất lượng SPDV của ngân hàng tăng lên 1 đơn vị.

- ß3 = 0.132 phản ánh quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng sẽ tăng lên

0.132 đơn vị khi uy tín của ngân hàng tăng lên 1 đơn vị.

- ß5 = 0.194 phản ánh quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng sẽ tăng lên

0.0.194 đơn vị khi khả năng tiếp cận ngân hàng tăng lên 1 đơn vị.

- ß6 = 0.253 phản ánh quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng sẽ tăng lên

0.253 đơn vị khi khả năng nhận diện thương hiệu ngân hàng của khách hàng tăng lên 1 đơn vị.

Tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mô hình điều lớn hơn 0.1 và hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khó xảy ra. Mặt khác, hệ số Durbin – Watson là 1.924 nằm trong đoạn chấp nhận từ 1 đến 3 nên có thể chập nhận hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, mô hình hồi quy trên được chấp nhận. Từ kết quả phân tích và kiểm định các hệ số hồi quy, mô hình nghiên cưu chính thức được bổ sung các hệ số hồi quy thành mô hình hoàn chỉnh như sau:


Khuyến mãi

0.462


Chất lượng SPDV


Uy tín ngân hàng

0.259


0.132


Quyết định lựa chọn

ngân hàng


Khả năng tiếp cận

0.194


Nhận biết thương hiệu

0.253


Hình 5: Mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh sau khi phân tích hồi quy

Download pdf, tải về file docx

Ngày đăng: 18/04/2022
Đánh giá:
4.4/5 (1 bình chọn)

Gửi tin nhắn


Đồng ý Chính sách bảo mật *

Trang chủ Tài liệu miễn phí Thư viện số
Top