0,883 | ||||
Khi chuyển đổi phải mất chi phí chuyển đổi. | 0,745 | |||
Khi chuyển đổi phải mất thời gian chuyển đổi. | 0,734 | |||
Quyết định sử dụng dịch vụ thẻ là quan trọng. | 0,683 | |||
Sử dụng dịch vụ thẻ vì đã quen giao dịch với NH. | 0,890 | |||
Sử dụng dịch vụ thẻ vì người khác đã mở tài khoản. | 0,852 | |||
Sử dụng dịch vụ thẻ vì nơi giao dịch gần. | 0,768 | |||
Tỉ lệ lỗi trong quá trình sử dụng thấp. | 0,896 | |||
Máy ATM có chất lượng tốt. | 0,849 | |||
Nhân viên nhiệt tình. | 0,542 | |||
Eigenvalues | 5,480 | 2,789 | 2,045 | 1,367 |
Phương sai trích % | 24,617 | 47,069 | 62,840 | 77,873 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh Của Vietinbank – Nam Thừa Thiên Huế Qua 3 Năm 2010 – 2012 -
Số Lượng Thẻ Được Phát Hành Trong 3 Năm 2010-2012 -
Thời Gian Sử Dụng Dịch Vụ Thẻ Của Nh Vietinbank -
Đánh Giá Độ Phù Hợp Của Mô Hình Hồi Qui Tuyến Tính Bội -
Kiểm Định Giá Trị Trung Bình Về Mức Độ Thỏa Mãn Đối Với Từng Nhân Tố -
Đánh giá lòng trung thành của khách hàng đối với thẻ ghi nợ nội địa E-Partner của Ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam - Chi nhánh Nam Thừa Thiên Huế - 12
Xem toàn bộ 154 trang tài liệu này.
(Nguồn: xử lý số liệu bằng SPSS)
Sau khi xoay nhân các nhân tố lần thứ nhất, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố đã khá rõ. Bảng kết quả phân tích cho thấy có tất cả 15 quan sát tạo ra 4 nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Ta cũng thấy với 4 nhân tố này sẽ giải thích được 77,873% biến thiên của dữ liệu. Tỷ lệ này là tương đối cao trong phân tích nhân tố.
2.2.3.3. Đặt tên và giải thích nhân tố
Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay ta có 4 nhân tố sau:
Nhân tố 1: Bao gồm các biến: Cảm thấy thoải mái khi sử dụng dịch vụ thẻ, Sử dụng dịch vụ thẻ là trải nghiệm thú vị, Dịch vụ đáp ứng mong đợi, Quan hệ của khách hàng và nhân viên tốt. Nhân tố này được đặt tên là: Sự thỏa mãn giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 2: Bao gồm các biến: Cân nhắc nhiều yếu tố trước khi sử dụng dịch vụ thẻ, Luôn so sánh giữa các NH trước khi sử dụng dịch vụ thẻ, Khi chuyển đổi phải mất chi phí chuyển đổi, Khi chuyển đổi phải mất thời gian chuyển đổi, Quyết định sử dụng dịch vụ thẻ là quan trọng. Nhân tố này được đặt tên là: Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 3: Bao gồm các biến: Sử dụng dịch vụ thẻ vì đã quen giao dịch với NH, Sử dụng dịch vụ thẻ vì người khác đã mở tài khoản, Sử dụng dịch vụ thẻ vì nơi giao dịch gần. Nhân tố này được đặt tên là: Thói quen lựa chọn giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 4: Bao gồm các biến: Tỉ lệ lỗi trong quá trình sử dụng thấp, Máy ATM có chất lượng tốt, Nhân viên nhiệt tình. Nhân tố này được đặt tên là: Chất lượng dịch vụ giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay (Bảng phân tích nhân tố trung
thành dịch vụ) ta có nhân tố sau:
Nhân tố bao gồm các biến: NH hiểu được nhu cầu nên không muốn đổi qua NH khác, Ưu tiên sử dụng thẻ của Vietinbank hơn NH khác, Luôn coi NH là lựa chọn đầu tiên, Khuyến khích sử dụng dịch vụ thẻ của Vietinbank. Nhân tố này được đặt tên là:
lòng trung thành, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến
mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Sau khi phân tích nhân tố ta chọn được 4 nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành gồm Sự thỏa mãn, Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn, Thói quen lựa chọn, Chất lượng dich vụ. Đây chính là những nhân tố sẽ được sử dụng trong phân tích hồi quy ở phần tiếp theo.
Component Matrixa | |
NH hiểu được nhu cầu nên không muốn đổi NH khác | 0,864 |
Ưu tiên sử dụng thẻ của Vietinbank hơn NH khác | 0,837 |
Luôn coi NH là lựa chọn đầu tiên | 0,805 |
Khuyến khích sử dụng dịch vụ thẻ của Vietinbank | 0,784 |
KMO = 0,774 | |
Eigenvalues = 2,709 | |
Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative % = 67,715 | |
Cronbach’s Alpha = 0,838 | |
2.2.3.4. Kết quả thang đo nhân tố trung thành khách hàng Bảng 13: Kết quả thang đo nhân tố trung thành khách hàng
(Nguồn: xử lý số liệu bằng SPSS)
Kết quả thu được như sau:
+ Hệ số KMO = 0,774>0,5 nên chấp nhận được .
+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig =0,00 sử dụng phân tích nhân
tố là phù hợp.
+ Tiêu chuẩn Eigenvalues > 1
+ Tổng phương sai trích bằng 67,715 % > 50,000% , thỏa yêu cầu.
+ Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > 0,5
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo này cho chúng ta thấy các biến có độ kết dính và cùng phản ánh một phạm trù, đó là trung thành đối với thẻ ghi nợ nội địa E-Partner của NH TMCP Công thương Việt Nam – chi nhánh Nam Thừa Thiên Huế.
Thang đo các biến này thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố và có hệ số Cronbach Alpha bằng 0,838 thỏa mãn điều kiện nên thang đo các nhân tố này đáng tin cậy và được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
2.2.3.5. Kiểm định phân phối chuẩn
Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến phân tích nhân tố. Theo Ths.Đào Hoài Nam, Đại học Kinh tế TPHCM thì hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Một phân phối Sknewness không được xem là phân phối chuẩn khi Statdard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Tương tự, một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Standard của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2.
Qua bảng phân tích, ta thấy giá trị Std. Error of Skewness và Std. Error of Kurtosis của các nhân tố đều nhỏ hơn 2. Như vậy có thể kết luận các nhân tố trên là phân phối chuẩn.
Bảng 14: Kiểm định phân phối chuẩn
Sự thỏa mãn | Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn | Thói quen lựa chọn | Chất lượng dịch vụ | Lòng trung thành | ||
N | Valid | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 |
Missing | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
Skewness | 0,064 | -1,728 | 0,416 | -0,280 | -0,188 | |
Std. Error of Skewness | 0,198 | 0,198 | 0,198 | 0,198 | 0,198 | |
Kurtosis | -0,682 | 3,106 | -1,399 | -1,496 | 0,970 | |
Std. Error of Kurtosis | 0,394 | 0,394 | 0,394 | 0,394 | 0,394 | |
(Nguồn: xử lý số liệu bằng SPSS)
2.2.4. Kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu thông qua phân tích hồi quy
2.2.4.1. Mô hình điều chỉnh
Sau khi đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố ta đã xác định được có 4 nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành. Đó là lòng trung thành vì Chất lượng dịch vụ, Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn, Thói quen lựa chọn, Sự thỏa mãn. Mô hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu này như sau:
Sự thỏa mãn (F1)
Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn (F2)
Lòng trung thành (LTT)
Thói quen lựa chọn
(F3)
Chất lượng dịch vụ
(F4)
Hình13: Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Yi = β0 + β1 X1i + β2 X2i + β3X3i + β4X4i +ei Trong đó:
Yi: giá trị lòng trung thành của quan sát thứ i. Xpi: biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i. β k: hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k. ei: sai số của phương trình hồi quy.
2.2.4.2. Giả thuyết điều chỉnh:
H01: Sự thỏa mãn không ảnh hưởng đến lòng trung thành dịch vụ thẻ ghi nợ nội địa E- Partner của NH Vietinbank – chi nhánh Nam Thừa Thiên Huế
H02: Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn không ảnh hưởng lòng trung thành dịch vụ thẻ ghi nợ nội địa E-Partner của NH Vietinbank – chi nhánh Nam Thừa Thiên Huế
H03: Thói quen lựa chọn không ảnh hưởng đến lòng trung thành dịch vụ thẻ ghi nợ nội địa E-Partner của NH Vietinbank – chi nhánh Nam Thừa Thiên Huế
H04: Chất lượng dịch vụ không ảnh hưởng đến lòng trung thành dịch vụ thẻ ghi nợ nội địa E-Partner của NH Vietinbank – chi nhánh Nam Thừa Thiên Huế.
2.2.4.3. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến:
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy. Theo ma trận hệ số tương quan, biến phụ thuộc có quan hệ tương quan tuyến tính với 4 biến độc lập. Trong đó, hệ số tương quan giữa Lòng trung thành và Rào cản chuyển đổi và quyết định lựa chọn là cao nhất 0,462, hệ số tương quan giữa Lòng trung thành và Chất lượng dịch vụ là thấp nhất 0,383 và hệ số tương quan giữa Lòng trung thành và Sự thỏa mãn là 0,443; hệ số
tương quan giữa Lòng trung thành và Thói quen lựa chọn là 0,390. Như vậy có thể nói rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho lòng trung thành dịch vụ.