Bảng 4.12: Loại ngân hàng
Tần số | Tỷ lệ (%) | |
Một ngân hàng điện tử 100% (hoạt động chỉ dựa | 126 | 24.7 |
trên Website và không có chi nhánh) | ||
Một ngân hàng truyền thống hoạt động dựa trên | 385 | 75.3 |
mạng lưới chi nhánh và đồng thời cũng cung cấp | ||
các dịch vụ ngân hàng điện tử | ||
Tổng | 511 | 100.0 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Khái Quát Về Dịch Vụ Ngân Hàng Điện Tử Tại Việt Nam -
Số Người Sử Dụng Internet Tại Các Nước Đông Nam Á Năm 2014 -
Các Tổ Chức Cung Cấp Dịch Vụ Ví Điện Tử Tại Việt Nam -
Tổng Hợp Các Kết Quả Kiểm Định Giả Thuyết Trên Mô Hình 1 -
Tăng Cường Công Tác Maketing Các Dịch Vụ Ngân Hàng Điện Tử -
Hoàng Xuân Bích Loan ( 2008), Nâng Cao Mức Độ Hài Lòng Của Khách Hàng Tại Ngân Hàng Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam, Chi Nhánh Hồ Chí Minh, Đại Học Kinh Tế Tp
Xem toàn bộ 184 trang tài liệu này.
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu khảo sát
4.3. Kết quả kiểm định mô hình
4.3.1. Mô hình đo lường
Mô hình đo lường nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo. Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu sử dụng hệ số Cronchbach’s Alpha, chỉ tiêu thông dụng nhất để đánh giá độ tin cậy của các thang đo. Hệ số Cronchbach’s Alpha (α) được tính như sau (Cronbach, 1951)[35]:
a S 2
N 2 COV
item
item
COV
Trong đó: N là số biến quan sát, Cov: tương quan giữa các biến, s2: phương sai của các biến. Cov có ký hiệu gạch ngang ở trên là giá trị Cov bình quân. Ký hiệu ∑ phản ánh việc tính tổng.
Thang đo đủ độ tin cậy khi hệ số Cronchbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 nhưng tốt nhất là lớn hơn 0.7 (Nunnally và Burnstein,1994)[129].
Ngoài ra, để đánh giá độ tin cậy của thang đo (các biến quan sát), hệ số tin cậy tổng hợp (Composite reliability - ρc) của mỗi biến tiềm ẩn có thể được tính. Để tính giá trị hệ số này, thông tin về hệ số tải chỉ số (indicator loading) và phương sai sai số (error variance) được sử dụng (Diamantopoulos và Siguaw, 2007)[63] theo công thức:
ρc = (∑λ)2 / [(∑λ)2 + ∑(θ)]
Trong đó: ρc = hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability)
λ = hệ số tải (indicator loadings)
θ = phương sai sai số của biến quan sát (indicator error variances)
Nếu giá ρc trị > 0.6 chúng ta có thể kết luận các biến quan sát cung cấp thang
đo đáng tin cậy cho biến tiềm ẩn (Diamantopoulos và Siguaw, 2007)[63].
Một chỉ tiêu nữa được sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy của thang đo là phương sai chiết xuất trung bình (AVE - ρv). Chỉ tiêu này phản ánh mức phương sai được chụp lại bởi biến tiềm ẩn liên quan đến phương sai do sai số của thang đo. ρv
<0.5 cho thấy sai số của thang đo chiếm lượng phương sai lớn hơn trong các chỉ số so với các biến tiềm ẩn (và do đó làm cho tính hợp lý của các chỉ số/hoặc biến tiềm ẩn bị nghi ngờ) (Diamantopoulos và Siguaw, 2007)[63].
ρv = (∑λ2) / [∑λ2 + ∑(θ)]
Trong đó λ, θ, được định nghĩa ở trên.
Bảng dưới đây tổng hợp các thông tin về hệ số tin cậy tổng hợp (ρc), Phương sai chiết xuất trung bình (ρv ) và hệ số Cronbach’s alpha (α) của tất cả 8 biến tiềm ẩn được tính toán bằng phần mềm Mplus 6.11 và SPSS 18.
Qua các số liệu được tính toán cho thấy hệ số Cronbach’s alpha của tất cả các biến đều lớn hơn 0.8, do đó thang đo là tốt, đảm bảo tính nhất quán (Nunnally và Burnstein, 1994)[129].
Hệ số tin cậy tổng hợp (ρc) đều lớn hơn 0.8, phản ánh các thang đo là đáng tin cậy (Fornell và Larcker, 1981[75]; Diamantopoulos và Siguaw, 2007[63]).
Phương sai chiết xuất trung bình (AVE - ρv) của các biến tiềm ẩn đều lớn hơn
0.5 (Diamantopoulos và Siguaw, 2007)[63].
Như vậy, chúng ta có thể kết luận, thông qua mô hình đo lường, các biến quan sát đều đủ độ tin cậy và đại diện tốt cho các biến tiềm ẩn. Do đó, các biến này có thể được sử dụng để phân tích trong mô hình cấu trúc.
Bảng 4.13: Các chỉ tiêu thống kê của mô hình đo lường
Biến quan sát | Hệ số tải | Phương sai sai số của phép đo | Phương sai trích bình quân (ρv) | Hệ số Cronbach’s alpha (α) | Hệ số tin cậy tổng hợp (ρc) | |
Chất lượng dịch vụ EB (F1) | Ttb | 0.717 | 0.486 | 0.631 | 0.870 | 0.872 |
Rtb | 0.819 | 0.329 | ||||
Restb | 0.788 | 0.379 | ||||
Etb | 0.848 | 0.281 | ||||
Chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến (F2) | Eutb | 0.847 | 0.283 | 0.662 | 0.854 | 0.854 |
Atb | 0.791 | 0.374 | ||||
Stb | 0.801 | 0.357 | ||||
Chất lượng SP, DV ngân hàng (F3) | BSP_1 | 0.807 | 0.348 | 0.634 | 0.891 | 0.896 |
BSP_2 | 0.829 | 0.313 | ||||
BSP_3 | 0.838 | 0.297 | ||||
BSP_4 | 0.819 | 0.330 | ||||
BSP_5 | 0.677 | 0.542 | ||||
Chất lượng tổng thể EB (F4) | O_1 | 0.847 | 0.282 | 0.749 | 0.856 | 0.856 |
O_2 | 0.883 | 0.221 | ||||
Sự thỏa mãn của khách hàng (F5) | CS_1 | 0.812 | 0.341 | 0.669 | 0.908 | 0.890 |
CS_2 | 0.804 | 0.354 | ||||
CS_3 | 0.848 | 0.281 | ||||
CS_4 | 0.806 | 0.350 | ||||
Sự trung thành của khách hàng (F6) | L_1 | 0.831 | 0.309 | 0.706 | 0.845 | 0.878 |
L_2 | 0.844 | 0.287 | ||||
L_3 | 0.846 | 0.285 | ||||
Chi phí chuyển đổi (F7) | SC_1 | 0.767 | 0.411 | 0.511 | 0.879 | 0.837 |
SC_2 | 0.786 | 0.382 | ||||
SC_3 | 0.788 | 0.379 | ||||
SC_4 | 0.630 | 0.603 | ||||
SC_5 | 0.573 | 0.672 | ||||
Sự tin tưởng của khách hàng (F8) | Tr_1 | 0.89 | 0.208 | 0.678 | 0.861 | 0.862 |
Tr_2 | 0.878 | 0.229 | ||||
Tr_3 | 0.687 | 0.528 |
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu khảo sát
4.3.2. Mô hình cấu trúc (SEM)
4.3.2.1. Lựa chọn mô hình phù hợp
Sau khi chạy mô hình đo lường, kết quả cho thấy các thang đo đều đủ độ tin cậy để thực hiện chạy mô hình cấu trúc với mục tiêu kiểm định các giả thuyết về những mối quan hệ. Trên cơ sở các giả thuyết và mô hình nghiên cứu được xây dựng trong phần tổng quan, để kiểm định các giả thuyết của mô hình, tác giả xây dựng thành 3 mô hình cấu trúc theo phương pháp thêm biến:
Mô hình 1 (Mô hình cơ bản):
Chất lượng DVKH
trực tuyến
γ1
Chất lượng HTTT
trực tuyến
γ2
Chất lượng tổng thể DV
NH điện tử
γ4
Sự thoả mãn của
khách hàng
γ5
Sự trung thành
của khách hàng
γ3
Chất lượng
SPDVNH
Mô hình 1 gồm 6 biến tiềm ẩn: chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử (F1), chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến (F2), chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân hàng (F3), chất lượng tổng thể dịch vụ ngân hàng điện tử (F4), sự thỏa mãn của khách hàng (F5) và sự trung thành của khách hàng (F6). Mô hình 1 nhằm kiểm định các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5.
Hình 4.1: Mô hình cấu trúc 1
Mô hình 2 (Bổ sung thêm biến trung gian Chi phí chuyển đổi)
Mô hình 2 ngoài 6 biến tiền ẩn nằm trong mô hình 1 thì được bổ sung thêm biến tiềm ẩn chi phí chuyển đổi (F6) nhằm kiểm định thêm giả thuyết:
H6: chi phí chuyển đổi có tác động tới mối quan hệ giữa sự thỏa mãn và sự trung thành của khách hàng.
Chất lượng DVKH
trực tuyến
γ1
Chất lượng HTTT
trực tuyến
γ2
Chất lượng tổng thể DV
NH điện tử
γ4
Sự thoả mãn của
khách hàng
γ5
Sự trung thành
của khách hàng
γ6
γ3
Chất lượng
SPDVNH
Chi phí chuyển đổi
Hình 4.2: Mô hình cấu trúc 2
Mô hình 3 (Bổ sung thêm 2 biến trung gian Chi phí chuyển đổi và Sự tin tưởng của khách hàng)
Mô hình 3 ngoài 6 biến tiềm ẩn được đề cập trong mô hình 1 còn có bổ sung thêm 2 biến tiềm ẩn là chi phí chuyển đổi (F6) và sự tin tưởng của khách hàng (F7) nhằm kiểm định thêm 2 giả thuyết là:
H6: Chi phí chuyển đổi có tác động tới mối quan hệ giữa sự thỏa mãn và sự trung thành của khách hàng
H7: Sự tin tưởng của khách hàng có tác động tới mối quan hệ giữa sự thỏa mãn và sự trung thành của khách hàng
Chất lượng DVKH
trực tuyến
Sự tin tưởng của
khách hàng
γ1
γ6
Chất lượng HTTT
trực tuyến
γ2
Chất lượng
tổng thể DV NH điện tử
γ4
Sự thoả mãn của
khách hàng
γ5
Sự trung thành
của khách hàng
γ7
γ3
Chất lượng
SPDVNH
Chi phí chuyển đổi
Hình 4.3: Mô hình cấu trúc 3
Sau khi chạy 3 mô hình cấu trúc trên, tổng hợp kết quả, việc lựa chọn mô hình phù hợp nhất sẽ được tiến hành.
Kết quả kiểm định mô hình 1
Sau khi chạy mô hình 1 bằng phần mềm Mplus 6.11, các kết quả thu được như sau:
511 | |
Số biến phụ thuộc | 21 |
Số biến độc lập | 0 |
Số biến tiềm ẩn | 6 |
Bảng 4.14: Tổng hợp mức độ phù hợp của mô hình 1
71 | ||
Giá trị lân cận theo đơn vị Loga | Giá trị H0 Giá trị H1 | -13228.985 -12919.946 |
Giá trị các hệ số AIC, BIC và BIC điều chỉnh | Hệ số AIC Hệ số BIC Hệ số BIC điều chỉnh | 26599.971 26900.753 26675.389 |
Giá trị Khi bình phương đánh giá mức độ phù hợp của mô hình | Giá trị Bậc tự do Giá trị p | 618.078 181 0.0000 |
Hệ số RMSEA | Ước tính | 0.069 |
Khoảng tin cậy 90% | 0.063 0.075 | |
Hệ số RMSEA | 0.000 | |
Hệ số CFI và TLI | Hệ số CFI | 0.948 |
Hệ số TLI | 0.940 | |
Giá trị Khi bình phương đánh | Giá trị | 8689.220 |
giá mức độ phù hợp của mô | Bậc tự do | 210 |
hình nền tảng do phần mềm | Giá trị p | 0.0000 |
xây dựng | ||
Hệ số SRMR | Giá trị | 0.037 |
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu khảo sát
Kết quả chạy mô hình 1 cho thấy mô hình này có bậc tự do df (Degrees of Freedom) = 181>0.
Hệ số RAMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) là 0.069 <0.08 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là tốt (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993[138]; Diamantopoulos và Siguaw, 2007[63]).
Hệ số SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) = 0.037<0.05 chứng tỏ mô hình phù hợp tốt (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993)[157].
Các hệ số CFI = 0.948>0,9; TLI = 0.940 >0.9 cho thấy mô hình phù hợp tốt (Segar & Grover, 1993[131]; Chin & Todd, 1995[51]).
Tỷ số Khi bình phương/Số bậc tự do (χ2/df) = 618.078/181 = 3.4 <5 cho thấy mô
hình phù hợp tốt vì mẫu có kích thước bằng 511 >200 (Kettingger & Lee,1995[103])
Đối với mô hình 2 và mô hình 3, do trong 2 mô hình này có kiểm định sự tác
động của biến trung gian (chi phí chuyển đổi (F7) và sự tin tưởng (F8)) nên tác giả
sử dụng phần mềm Mplus bởi thực tế đây là phần mềm đơn giản và hiệu quả trong số các phần mềm có thể chạy SEM.
Các kết quả từ việc chạy 2 mô hình thay thế là mô hình 2 và mô hình 3 được tổng hợp ở bảng dưới đây (có sự so sánh với mô hình 1)
Qua bảng tổng hợp các thông tin về mức độ phù hợp và tương quan của 3 mô hình có thể dễ dàng nhận thấy mô hình 1 là mô hình tốt nhất. Mô hình 1 có các hệ số AIC = 26599.971, BIC = 26900.753, ABIC = 26675.389 trong khi mô hình 2 có AIC = 34351.168, BIC = 34732.44, ABIC = 34446.768, mô hình 3 có AIC =
38650.728, BIC = 39091.311, ABIC = 38761.199. Như vậy mô hình 1 tốt nhất vì có AIC, BIC và ABIC nhỏ nhất sau đó đến mô hình 2 rồi tới mô hình 3.
Hơn nữa khi xét tới hệ số tương quan (γ) thì mô hình 1 cũng có số tương quan có ý nghĩa thống kê nhiều nhất (bằng mô hình 2 và nhiều hơn mô hình 3).
Bảng 4.15: Mức độ phù hợp của các mô hình và Hệ số tương quan
Mô hình 1 | Mô hình 2 | Mô hình 3 | |
Số bậc tự do | 71 | 90 | 104 |
Giá trị lận cận theo đơn vị Loga Giá trị H0 Giá trị H1 | -13228.985 -12919.946 | -17085.584 1.503 | -19221.364 1.492 |
Hệ số AIC Hệ số BIC Hệ số BIC điều chỉnh | 26599.971 26900.753 26675.389 | 34351.168 34732.441 34446.768 | 38650.728 39091.311 38761.199 |
F1 (γ1) | -0.030 | -0.047 | -3.423 |
F2 (γ2) | 0.537* | 0.669* | 4.742 |
F3 (γ3) | 0.469** | 0.436** | -0.159 |
F4 (γ4) | 0.929** | 0.956** | 1.009** |
F5 (γ5) | 0.879** | 0.822** | 0.899** |
F7xF5 (γ6) | -0.044 | 0.022 | |
F8xF5 (γ7) | -0.042 | ||
Ghi chú:F1: Chất lượng dịch vụ KHĐT; F2: Chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến; F3: Chất lượng sản phẩm dịch vụ NH, F4: Chất lượng tổng thể dịch vụ NHĐT; F5: Sự thỏa mãn của khách hàng; F6: Sự trung thành của khách hàng. γ là hệ số quan hệ giữa các biến tiềm ẩn. * Có ý nghĩa ở mức giá trị p < 0.05 ** Có ý nghĩa ở mức giá trị p < 0.01 | |||
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu khảo sát