Kiểm Định Độ Tin Cậy Đối Với Các Biến Quan Sát

Bảng 16: Kiểm định độ tin cậy đối với các biến quan sát



Các biến quan sát

Tương quan tổng biến

Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến

Yếu tố hữu hình

Cronbach’s Alpha = 0,726

Ngân hàng sử dụng công nghệ hiện đại

0,542

0,656

Không gian Agribank Phú Vang rộng rãi,thoáng mát

0,442

0,698

Chổ gửi xe an toàn, thuận lợi

0,576

0,647

Agribank Phú Vang sắp xếp các quầy giao dịch, các bảng biểu và kệ tài liệu rất khoa học

0,452

0,693

Thời gian làm việc của ngân hàng thuận lợi cho bạn

0,428

0,701

Yếu tố sự tin cậy

Cronbach’s Alpha =0,650

Bạn thấy an tâm khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng Agribank Phú Vang

0,262

0,646

Bạn tin tưởng thông tin mà Agribank Phú Vang cung cấp cho bạn

0,499

0,561

Agribank Phú vang cung cấp dịch vụ đúng như đã giới thiệu

0,417

0,594

Agribank Phú Vang thực hiện giao dịch chính xác, không sai sót

0,491

0,571

Agribank Phú Vang bảo mật tốt thông tin khách hàng

0,474

0,571

Tình hình tài chính Agribank Phú Vang minh bạch

0,181

0,687

Yếu tố lãi suất

Cronbach’s Alpha =0,965

Mức lãi suất tiền gửi của Agribank Phú Vang rất hợp lý, tối ưu, tạo mức sinh lời hiệu quả

0,933

0,943

Mức lãi suất tiền gửi của Agribank Phú Vang rất là ổn định

0,920

0,953

Cách tính tiền lãi của Agribank Phú Vang rất õ ràng và chính xác

0,924

0,950

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 82 trang tài liệu này.



Yếu tố sự đáp ứng

Cronbach’s Alpha =0,841


Thời gian chờ đến lượt gai dịch ngắn

0,735

0,751


Thủ tục giao dịch tại Agribank Phú Vang rất đơn giản

0,658

0,823


Dễ dàng tìm thấy thông tin về dịch vụ tiền gửi ở Agribank Phú Vang

0,728

0,757


Yếu tố nhân viên

Cronbach’s Alpha =0,788


Nhân viên có trang phục lịch sự

Nhân viên giải đáp, hướng dẫn một cách rõ ràng các thắc mắc của bạn về dịch vụ

0,622

0,729

0,311

0,823


Nhân viên lịch sự, ân cần với bạn, có trình độ chuyên môn giỏi

0,704

0,705


Nhân viên có kiến thức để tư vấn cho bạn

0,549

0,754


Nhân viên có phong cách làm việc chuyên nghiệp

0,672

0,714

Yếu tố chăm sóc khách hàng

Cronbach’s Alpha =0,836

Agribank Phú Vang có chương trình chăm sóc khách hàng vào những dịp lễ quan trọng

0,697

0,774

Agribank Phú Vang có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn

0,738

0,733

Agribank Phú Vang có nhiều ưu đãi cho khách hàng

0,661

0,809

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


Từ kết quả bảng trên cho thấy các nhóm nhân tố “yếu tố hữu hình”, “yếu tố lãi suất”, “yếu tố nhân viên”, “yếu tố sự đáp ứng” và “yếu tố chắm sóc khách hàng” đều thỏa mãn điều kiện là các biến có hệ số tương quan tổng biến lớn hơn 0,3 và các nhân tố có hệ số Alpha lớn hơn 0,6. Tuy nhiên, đối với nhóm nhân tố “yếu tố sự tin cậy” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,650 > 0,6 nhưng có biến “bạn thấy an tâm khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm ở Agribank Phú Vang” có hệ số tương quan biến tổng là 0,262 và biến “tính hình tài chính của Agribank Phú Vang minh bạch” có hệ số tương quan biến tổng là 0,181 , nhỏ hơn 0,3 nên bị loại. Như vậy từ 25

biến ban đầu, sau khi kiểm tra độ tin cậy, rút ra được tổng cộng 23 biến của thang đo để đưa vào phân tích nhân tố.

2.4.4.2. Thang đo sự hài lòng của khách hàng

Thang đo sự hài lòng của của khách hàng gồm 3 biến, đó là “Quý khách hài lòng với chất lượng tín dụng của NH”, “Quý khách có ý định giới thiệu bạn bè, người thân về chất lượng tín dụng của NH ” và “Quý khách tiếp tục sử dụng dịch vụ của NH trong thời gian tới”


Bảng 17: Kiểm định hệ số tin cậy của thang đo sự hài lòng



Các biến quan sát

Tương quan tổng biến

Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến

Sự hài lòng

Cronbach’s Alpha = 0,644

Quý khách hài lòng với chất lượng dịch vụ tiền gửi của NH

0,417

0,596

Quý khách có ý định giới thiệu bạn bè, người thân về chất lượng dịch vụ tiền gửi của NH

0,537

0,431

Quý khách tiếp tục sử dụng dịch vụ tiền gửi của NH trong thời gian tới

0,412

0,603

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

Kết quả kiểm tra độ tin cậy được trình bày ở bảng trên, cả 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu, lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến và hệ số Cronbach Alpha toàn bộ qua phân tích cũng khá cao. Điều này chứng tỏ đây là một thang đo tốt.

2.4.5 Xác định các yếu tố ảnh hưởng tới đánh giá của khách hàng đối với hoạt động tiền gửi tại Agribank Thừa Thiên Huế- chi nhánh Phú Vang

Mô hình nghiên cứu nêu trên gồm 6 nhóm yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đến giao dịch tiền gửi tại ngân hàng Agribank Phú Vang là mô hình được

ngân hàng giới thiệu, bổ sung và đề nghị giữ lại để phù hợp với đặc điểm của ngân hàng nên tôi sẽ sử dụng để nghiên cứu chứ không tiến hành phân tích nhân tố nữa. Các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá của khách hàng là:

Bảng 18: Các yếu tố ảnh hưởng tới đánh giá của khách hàng đối với hoạt động tiền gửi

Các biến quan sát

Yếu tố hữu hình

Ngân hàng sử dụng công nghệ hiện đại

Không gian Agribank Phú Vang rộng rãi,thoáng mát

Chổ gửi xe an toàn, thuận lợi

Agribank Phú Vang sắp xếp các quầy giao dịch, các bảng biểu và kệ tài liệu rất khoa học

Thời gian làm việc của ngân hàng thuận lợi cho bạn

Yếu tố sự tin cậy

Bạn thấy an tâm khi sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng Agribank Phú Vang

Bạn tin tưởng thông tin mà Agribank Phú Vang cung cấp cho bạn

Agribank Phú vang cung cấp dịch vụ đúng như đã giới thiệu

Agribank Phú Vang thực hiện giao dịch chính xác, không sai sót

Agribank Phú Vang bảo mật tốt thông tin khách hàng

Tình hình tài chính Agribank Phú Vang minh bạch

Yếu tố lãi suất

Mức lãi suất tiền gửi của Agribank Phú Vang rất hợp lý, tối ưu, tạo mức sinh lời hiệu quả

Mức lãi suất tiền gửi của Agribank Phú Vang rất là ổn định

Cách tính tiền lãi của Agribank Phú Vang rất õ ràng và chính xác

Yếu tố sự đáp ứng

Thời gian chờ đến lượt gai dịch ngắn


Thủ tục giao dịch tại Agribank Phú Vang rất đơn giản

Dễ dàng tìm thấy thông tin về dịch vụ tiền gửi ở Agribank Phú Vang

Yếu tố nhân viên

Nhân viên có trang phục lịch sự


Nhân viên giải đáp, hướng dẫn một cách rõ ràng các thắc mắc của bạn về dịch vụ

Nhân viên lịch sự, ân cần với bạn, có trình độ chuyên môn giỏi

Nhân viên có kiến thức để tư vấn cho bạn

Nhân viên có phong cách làm việc chuyên nghiệp

Yếu tố chăm sóc khách hàng

Agribank Phú Vang có chương trình chăm sóc khách hàng vào những dịp lễ quan trọng

Agribank Phú Vang có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn

Agribank Phú Vang có nhiều ưu đãi cho khách hàng


2.4.6. Đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tiền gửi tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang

-Mô hình nghiên cứu


Nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy biểu diễn mối quan hệ của các yếu tố đến 1

Nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy biểu diễn mối quan hệ của các yếu tố đến sự hài lòng về chất lượng tiền gửi tiết kiệm của khách hàng đối với NH Agribank chi nhánh Phú Vang như sau:

Với biến phụ thuộc là sự hài lòng về chất lượng tiền gửi tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang (Y) và biến độc lập gồm 6 biến HH, TC, LS, DU, NV, KH. Ta có hàm hồi quy sau :

Y = β0 + β1HH + β2TC + β3LS + β4DU + β5NV+ β6KH

Trong đó :

Y : Sự hài lòng về chất lượng tiền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang

HH: yếu tố hữu hình TC: yếu tố độ tin cậy LS: yếu tố lãi suất DU: yếu tố sự đáp ứng NV: yếu tố nhân viên

KH: yếu tố chăm sóc khách hàng

Kiểm định hệ số tương quan

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, cần phải xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến. Điều này nhằm kiểm định giữa các biến có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau và các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc.

Giả thuyết đặt ra cần phải kiểm định là

- H0: Không có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình

- H1: Có mối quan hệ tuyến tính của các biến trong mô hình Kết quả kiểm định sự tương quan như sau:

Bảng 19: Ma trận tương quan giữa các biến



Correlations

Y

HH

TC

LS

DU

NV

KH


Y

Pearson Correlation

1

0,599**

0,588**

0,559**

0,579**

0,632**

0,545**

Sig. (2-tailed)


0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

N

143

143

143

143

143

143

143


HH

Pearson Correlation

0,599**

1

0,164*

0,554**

0,355**

0,411**

0,313**

Sig. (2-tailed)

0,000


0,050

0,000

0,000

0,000

0,000

N

143

143

143

143

143

143

143


TC

Pearson Correlation

0,588**

0,164*

1

0,232**

0,362**

0,532**

0,409**

Sig. (2-tailed)

0,000

0,050


0,005

0,000

0,000

0,000

N

143

143

143

143

143

143

143


LS

Pearson Correlation

0,559**

0,554**

0,232**

1

0,518**

0,384**

0,535**

Sig. (2-tailed)

0,000

0,000

0,005


0,000

0,000

0,000

N

143

143

143

143

143

143

143


DU

Pearson Correlation

0,579**

0,355**

0,362**

0,518**

1

0,562**

0,894**

Sig. (2-tailed)

0,000

0,000

0,000

0,000


0,000

0,000

N

143

143

143

143

143

143

143


NV

Pearson Correlation

0,632**

0,411**

0,532**

0,384**

0,562**

1

0,571**

Sig. (2-tailed)

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000


0,000

N

143

143

143

143

143

143

143


KH

Pearson Correlation

0,545**

0,313**

0,409**

0,535**

0,894**

0,571**

1

Sig. (2-tailed)

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000


N

143

143

143

143

143

143

143

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Nhìn vào bảng ở trên, ta thấy với mức ý nghĩa α = 0,01 (độ tin cậy 99%) và mức ý nghĩa α = 0,05 (độ tin cậy 95%) cho thấy đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tức là có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình.

Điều này chỉ ra rằng mô hình có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc đưa các biến độc lập vào mô hình là đúng, vì nó có ảnh hưởng nhất định đến biến phụ thuộc.

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến ( Hoàng Trọng Chu và Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vây, để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta dùng hệ số xác định R2 điều chỉnh.

Bảng 20 : Phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter


Model Summary

Model

R

R2

R2 Hiệu chỉnh

Std. Error of the Estimate

1

0,829

0,687

0,673

0,267852


Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, tác giả sử dụng hệ số xác định R2 để kiểm tra. Tác giả tiến hành so sánh giá trị của R2 và R2 điều chỉnh.

So sánh giá trị của R2 và R2 điều chỉnh, ta thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2, nên mô hình đánh giá độ phù hợp này an toàn hơn, nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình này lên, mà cho ta kết luận rằng nó mô hình này là hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng khách hàng.

R2 điều chỉnh = 0,673, ta kết luận rằng: Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng

phù hợp với tập dữ liệu đến mức 67,30 %, và mô hình này giải thích rằng 67,30% sự thay đổi của biến phụ thuộc là do sự biến động của 6 biến nêu trên.

Sau khi đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta xác định được R2, và nó chỉ cho ta

biết mô hình hồi quy đã phù hợp với mẫu hay chưa nhưng không cho biết được mô hình đó có phù hợp nếu ta suy rộng ra thành mô hình của tổng thể.

Để suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra trước là hệ số xác định của tổng thể (R2) = 0.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương qua, tức là có hay không mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Giả thuyết đặt ra đó là:


Bảng 21 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội ANOVA b 2

Bảng 21: Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội


ANOVAb

Mô Hình

Tổng bình phương

df

Trung bình bình phương

F

Mức ý nghĩa


1

Hồi Quy

23,130

6

3,855

49,694

.000a

Số dư

10,550

136

0,078



Tổng

33,680

142




Kết quả phân tích ANOVA về phân tích hồi quy cho thấy giá trị Sig. = 0,000<0,05. Do đó đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, sự kết hợp các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

Đa cộng tuyến là trạng thái mà trong đó các biến độc lập có quan hệ chặt chẽ với nhau và cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giãi sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế, phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.


Bảng 22 : Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến



Mô hình

Đo lường đa cộng tuyến

Độ chấp nhận của biến

Hệ số phóng đại (VIF)

(Hằng số)



HH

0,627

1,595

TC

0,693

1,443

LS

0,547

1,828

DU

0,192

5,210

NV

0,507

1,972

KH

0,180

5,545

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra) Kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ, nằm từ 1,443 đến 5,545, ta có quy tắc quy tắc là khi VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Do vậy, có thể khẳng định rằng giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến hay mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả của mô hình hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Giả định tính độc lập của sai số

Bảng 23: Kiểm tra tính độc lập của sai số


Model Summary


Mod el

R

R2

R2 Hiệu chỉnh

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1

0,829

0,687

0,673

0,27852

1,868

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

Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số

kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:


H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.


Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mô hình bằng 1,868. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson phải nằm trong khoảng 1,6 đến 2,6.

Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan.

Như vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.


Kết quả phân tích hồi quy và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố.

Bảng 24 : Kết quả phân tích hồi quy



Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa


t


Sig.

B

Độ lệch chuẩn

Beta


1

(Constant)

0,634

0,164


3,857

0,000

HH

0,220

0,041

0,328

5,419

0,000

TC

0,267

0,042

0,368

6,382

0,000

LS

0,076

0,033

0,149

2,301

0,023

DU

0,185

0,075

0,270

2,468

0,015

NV

0,126

0,054

0,156

2,315

0,022


KH

-0,079

0,077

-0,116

-1,028

0,306

a. Dependent Variable: Y

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra) Mô hình hồi qui ban đầu mà đề tài xây dựng và phân tích bao gồm 6 nhân tố ảnh hưởng đến biến Hài lòng về chất lượng tiền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang. Tuy nhiên, sau kết quả hồi qui cho thấy kiểm định về mức ý nghĩa của các

nhóm nhân tố với giả thuyết:

- Ho: Không có sự tác động của các yếu tố đến Hài lòng về chất lượng tiền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

Đối thuyết

- H1: Yếu tố hữu hình có sự tác động đến Hài lòng về chất lượng tíền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

- H2: Yếu tố sự tin cậy có sự tác động đến Hài lòng về chất lượng tíền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

- H3: Yếu tố lãi suất có sự tác động Hài lòng về chất lượng tíền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

- H4: Yếu tố sự đáp ứng có sự tác động đến Hài lòng về chất lượng tíền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

- H5: Yếu tố nhân viên có sự tác động đến Hài lòng về chất lượng tíền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

- H6: Yếu tố chăm sóc khách hàng có sự tác động đến Hài lòng về chất lượng tíền gửi tiết kiệm tại NH Agribank chi nhánh Phú Vang.

Nhìn vào bảng kết quả kiểm định hồi quy cho thấy nhân tố “yếu tố chăm sóc khách hàng ” có mức ý nghĩa Sig 0,306 > 0,05 tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác là nhân tố “yếu tố chăm sóc khách hàng ” chưa có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Như vậy ta tiến hành hồi qui sau khi loại nhân tố này ra khỏi mô hình được kết quả như sau

Xem tất cả 82 trang.

Ngày đăng: 19/04/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí