Tổng Hợp Hệ Số Cronchbach Alpha Của Các Biến

Mã

CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Tính hữu hình

T_1

Website của ngân hàng cung cấp cho khách hàng rất nhiều thông tin có giá

trị về ngân hàng điện tử

T_2

Tìm kiếm thông tin về ngân hàng điện tử trên Website của ngân hàng đơn

giản

T_3

Website của ngân hàng rất hấp dẫn

Tính tin cậy

R_1

Ngân hàng luôn thực hiện đầy đủ trách nhiệm của mình trong các giao dịch

ngân hàng điện tử của khách hàng

R_2

Các giao dịch ngân hàng điện tử luôn được thực hiện chính xác

R_3

Khi có vấn đề nảy sinh với giao dịch ngân hàng điện tử của khách hàng,

Ngân hàng nghiêm túc trong việc xử lý

Tính đáp ứng

Res_1

Nhân viên của ngân hàng cho khách hàng biết chính xác khi nào dịch vụ

ngân hàng điện tử của khách hàng yêu cầu sẽ được thực hiện

Res_2

Nhân viên của ngân hàng giúp khách hàng nhanh chóng hoàn thành giao

dịch ngân hàng điện tử

Tính thấu hiểu

E_1

Nhân viên của ngân hàng đặt lợi ích của khách hàng lên trên nhất trong các

giao dịch ngân hàng điện tử

E_2

Nhân viên của Ngân hàng hiểu được nhu cầu cụ thể của khách hàng trong

các giao dịch ngân hàng điện tử

E_3

Nhân viên ngân hàng quan tâm tới những vấn đề liên quan tới cá nhân

khách hàng trong các giao dịch ngân hàng điện tử

E_4

Đường dây trợ giúp khách hàng của ngân hàng rất có ích

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 184 trang tài liệu này.

* Chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến: gồm 3 thành phần: tính dễ sử dụng (tiếp cận), tính chính xác, tính an toàn (Jun & Cai (2001)[100]; (Yang cùng

cộng sự, 2004)[1569. Trong đó, tính dễ sử dụng được đo lường bằng 5 biến quan sát, tính chính xác được đo lường bằng 3 biến quan sát, tính an toàn được đo lường bằng 4 biến quan sát. Như vậy có tổng cộng 12 biến quan sát để đo lường 3 thành phần của chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến.

Mã

CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ
	Tính dễ tiếp cận
EU_1	Việc bố trí thông tin trên Website của ngân hàng giúp khách hàng tìm kiếm thông tin một cách đơn giản
EU_2	Truy cập vào tài khoản ngân hàng điện tử đơn giản
EU_3	Sử dụng Website của ngân hàng trong các giao dịch ngân hàng điện tử đòi hỏi nhiều nỗ lực
EU_4	Thực hiện một giao dịch ngân hàng điện tử thông qua Website của ngân hàng là đơn giản
EU_5	Tôi không mất nhiều thời gian chờ đợi khi tìm kiếm các thông tin về dịch vụ ngân hàng điện tử qua Website của ngân hàng
	Tính chính xác
A_1	Các giao dịch trực tuyến của khách hàng luôn được thực hiện chính xác
A_2	Thông tin về dịch vụ ngân hàng điện tử trên Website của ngân hàng là chính xác
A_3	Các giao dịch trực tuyến được thực hiện một cách chính xác
	Tính an toàn
S_1	Tôi tin tưởng ngân hàng không sử dụng sai mục đích các thông tin cá nhân của khách hàng
S_2	Tôi cảm thấy an toàn đối với các giao dịch ngân hàng điện tử thông qua Website của ngân hàng
S_3	Những thông tin nhạy cảm của khách hàng trong các giao dịch ngân hàng điện tử thông qua Website của ngân hàng được bảo mật
S_4	Rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến thông qua Website của ngân hàng là thấp

* Chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân hàng: được đo bằng 5 biến quan sát (Jun &Cai (2001)[81]; (Yang cùng cộng sự, 2004)[150].

Mã

CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM DỊCH VỤ NGÂN HÀNG
BSP_1	Ngân hàng cung cấp các dịch vụ ngân hàng điện tử mà khách hàng muốn
BSP_2	Ngân hàng cung cấp phần lớn các chức năng dịch vụ trực tuyến mà khách hàng cần
BSP_3	Toàn bộ nhu cầu dịch vụ trực tuyến của khách hàng được thể hiện trong danh mục của ngân hàng
BSP_4	Ngân hàng cung cấp nhiều gói dịch vụ trực tuyến
BSP_5	Nhiều dịch vụ trực tuyến miễn phí được cung cấp bởi Ngân hàng

* Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tổng thể: được đo bằng 2 biến quan sát (Yang cùng cộng sự, 2004)[169].

Mã

CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ TỔNG THỂ

O_1

Một cách tổng thể, chất lượng dịch vụ điện tử của ngân hàng là tốt

O_2

Một cách tổng thể, ngân hàng có đủ yếu tố tạo nên một nhà cung cấp dịch

vụ ngân hàng điện tử tốt

* Sự thỏa mãn của khách hàng: được đo bằng 4 biến quan sát (Yang cùng cộng sự, 2004)[169].

Mã

SỰ THỎA MÃN CỦA KHÁCH HÀNG
CS_1	Nhìn chung, tôi thỏa mãn với những gì diễn ra trong các giao dịch ngân hàng điện tử với ngân hàng
CS_2	Nhìn chung, tôi thỏa mãn với các giao dịch dựa trên Internet của ngân hàng
CS_3	Nhìn chung, tôi thỏa mãn với các sản phẩm và dịch vụ cung cấp bởi ngân hàng
CS_4	Nhìn chung, tôi thỏa mãn với ngân hàng mà tôi đang giao dịch

* Sự trung thành của khách hàng: được đo bằng 3 biến quan sát (Homburg và Giering, 2001)[89].

Mã

SỰ TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG
L_1	Tôi sẽ tiếp tục thực hiện giao dịch ngân hàng điện tử thông qua ngân hàng hiện tại tôi đang giao dịch
L_2	Ngân hàng mà tôi đang giao dịch luôn là lựa chọn số một của tôi trong các giao dịch ngân hàng điện tử
L_3	Tôi sẽ giới thiệu ngân hàng mà tôi đang giao dịch cho các bạn bè và người thân của tôi

* Chi phí chuyển đổi: được đo bằng 5 biến quan sát (Andreassen & Lindestad,1998[26]; Dawes & Swailes,1999[58]; Harrison, 2000[85]; Lee & Cunningham, 2001[107]; Jones, Mothersbaugh & Beatty, 2002[94]).

Mã

CHI PHÍ CHUYỂN ĐỔI
SC_1	Sẽ mất nhiều thời gian nếu tôi thực hiện giao dịch ngân hàng điện tử ở một ngân hàng khác
SC_2	Chi phí sẽ cao nếu tôi thực hiện giao dịch ngân hàng điện tử ở một ngân hàng khác
SC_3	Sẽ khó khăn để làm quen với các thủ tục mới về giao dịch ngân hàng điện tử tại ngân hàng khác
SC_4	Sẽ không thoải mái khi thực hiện giao dịch ngân hàng điện tử tại ngân hàng khác
SC_5	Tôi đã đầu tư nhiều (công sức, tiền bạc, thời gian...) vào việc xây dựng mối quan hệ với ngân hàng

* Sự tin tưởng của khách hàng: được đo bằng 3 biến quan sát (Delgado- Ballester và Munuera- Alemans, 2005[62]).

Mã

SỰ TIN TƯỞNG CỦA KHÁCH HÀNG
Tr_1	Tôi tin tưởng vào dịch vụ ngân hàng điện tử cung cấp bởi ngân hàng
Tr_2	Tài khoản cho các giao dịch ngân hàng điện tử của tôi tại ngân hàng rất an toàn
Tr_3	Tôi tin tưởng rằng lãnh đạo ngân hàng luôn quan tâm tới lợi ích của khách hàng

Đối với 2 biến chất lượng dịch vụ khách hàng trực tuyến và chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến do gồm nhiều thành phần khác nhau, mỗi thành phần lại được đo lường bởi các biến quan sát (items), do đó tác giả sử dụng thang đo tổng hợp, trong đó mỗi biến thành phần được tính bằng trung bình (mean) của các biến quan sát. Việc tính trung bình như vậy không làm mất đi tính đại diện của các biến (Bagozzy & Heatheaton, 1994[29]).

3.1.3.2. Độ tin cậy của thang đo

Để xem xét độ tin cậy của thang đo, hệ số Cronbach Anpha được áp dụng. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronchbach Alpha.

Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total corellation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronchbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978[129]; Peterson, 1994[137]; Slater, 1995[154]). Thông thường, thang đo có Cronchbach Alpha từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có hệ số Cronchbach alpha từ 0.8 đến gần 1 là thang đo lường tốt nhất.

Bảng 3.1: Tổng hợp hệ số Cronchbach Alpha của các biến

STT

Tên biến	Cronchbach Alpha
1	Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử	0.870
2	Chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến	0.850
3	Chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân hàng	0.891
4	Chất lượng dịch vụ điện tử tổng thể	0.856
5	Sự thỏa mãn của khách hàng	0.908
6	Lòng trung thành của khách hàng	0.845
7	Chi phí chuyển đổi	0.879
8	Sự tin tưởng của khách hàng	0.861

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu khảo sát Như vậy, sau khi tính toán hệ số Cronchbach Alpha của các biến trong mô hình, có thể thấy là tất cả các biến đều có hệ số Cronbach Alpha > 0.8 chứng tỏ các

thang đo đều đủ độ tin cậy.

3.2. Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)

3.2.1. Giới thiệu tổng quan mô hình SEM

SEM (Structural Equation Model) là một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mô hình nhân quả. Mô hình SEM được dử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học (Anderson & Gerbing, 1988[24]; Hansell & White, 1991[87]), xã hội học (Lavee, 1988[108]; Lorence & Mortimer, 1985[115]), nghiên cứu sự phát triển của trẻ em (Biddle & Marlin, 1987[39]) và trong lĩnh vực quản lý (Tharenou, Latimer & Conroy, 1994[159]). Đặc biệt mô hình này cũng được ứng dụng trong rất nhiều mô hình thỏa mãn khách hàng như: ngành dịch vụ thông tin di động (M-K. Kim và cộng sự, 2004)[101].

Mô hình SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp các phương trình hồi quy cùng một lúc. SEM có thể cho một mô hình phức hợp phù hợp với dữ liệu như các bộ dữ liệu khảo sát trong dài hạn (longitudinal), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), các mô

hình không chuẩn hóa, cơ sở dữ liệu có cấu trúc sai số tự tương quan, dữ liệu với các biến số không chuẩn (Non-Normality), hay dữ liệu bị thiếu (missing data). Đặc biệt, SEM sử dụng để ước lượng các mô hình đo lường (Measurement Model) và mô hình cấu trúc (Structure Model) của bài toán lý thuyết đa biến.

Mô hình đo lường chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (Latent Variables) và các biến quan sát (Observed variables). Mô hình này cung cấp thông tin về thuộc tính đo lường của biến quan sát (độ tin cậy, độ giá trị).

Mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau. Các mối quan hệ này có thể mô tả những dự báo mang tính lý thuyết mà các nhà nghiên cứu quan tâm.

Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ tương hỗ (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình. Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ riêng phần của từng cặp nhân tố (phần tử) trong mô hình cổ điển (mô hình đo lường), SEM cho phép ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình, ước lượng mối quan hệ nhân quả

giữa các biến tiềm ẩn (Latent Constructs) qua các chỉ số kết hợp cả đo lường và cấu trúc của mô hình lý thuyết, đo các mối quan hệ ổn định (recursive) và không ổn định (non-recursive), đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián tiếp, kể cả sai số đo và tương quan phần dư. Với kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA) mô hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mô hình phù hợp nhất trong các mô hình đề nghị.

3.2.2. Công dụng và lợi thế của SEM

Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) có rất nhiều công dụng và ưu thế:

 Kiểm định các giả thuyết về các nhân quả có phù hợp (FIT) với dữ liệu thực nghiệm hay không.

 Kiểm định khẳng định (comfirmating) các quan hệ giữa các biến.

 Là phương pháp tổ hợp phương pháp hồi quy, phương pháp phân tích nhân tố, phân tích phương sai.

 Ước lượng độ tin cậy (cấu trúc nhân tố) của các thang đo trước khi phân tích

đường dẫn (path analysis).

 Cho phép thực hiện đồng thời nhiều biến phụ thuộc (nội sinh).

 Cung cấp các chỉ số đo độ phù hợp cho các mô hình kiểm định.

 Cho phép cải thiện các mô hình kém phù hợp bằng cách sử dụng linh hoạt các hệ số điều chỉnh MI (Modification Indices).

 SEM cung cấp các công cụ có giá trị về thống kê, khi dùng thông tin đo lường để hiệu chuẩn các quan hệ giả thuyết giữa các biến tiềm ẩn.

 SEM giúp giả thuyết các mô hình, kiểm định thống kê chúng (vì EFA và hồi quy có thể không bền vững, nhất quán về mặt thống kê).

 SEM giả định có một cấu trúc nhân quả giữa các biến tiềm ẩn có thể là các tổ hợp tuyến tính của các biến quan sát, hoặc là các biến tham gia trong một chuỗi nhân quả.

3.2.3. Các dạng mô hình SEM

Mô hình SEM gồm hai mô hình có liên quan đến nhau là mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. Cả hai mô hình được xác định cụ thể bởi các nhà nghiên cứu:

Mô hình đo lường

Mô hình đo lường còn gọi là mô hình nhân tố, mô hình ngoài việc diễn tả cách các biến quan sát thể hiện và giải thích các biến tiềm ẩn thế nào: tức là diễn tả cấu trúc nhân tố (biến tiềm ẩn), đồng thời diễn tả các đặc tính đo lường (độ tin cậy, độ giá trị) của các biến quan sát. Các mô hình đo lường cho các biến độc lập có thể đơn hướng, có thể tương quan hay có thể xác định các biến tiềm ẩn bậc cao hơn. Mô hình đo lường cho thấy các liên hệ thống kê giữa các biến quan sát, ta có thể dùng để chuẩn hóa mô hình cấu trúc cơ bản. Các biến tiềm ẩn được kết nối bằng các quan hệ dạng hồi quy chuẩn hóa, tức là ước lượng các giá trị cho các hệ số hồi quy.

Nguồn: Mô hình cấu trúc với các biến tiềm ẩn, Bollen, K.A(1989)

Hình 3.1: Mô hình đo lường

Mô hình đo lường dùng phân tích nhân tố để đánh giá mức độ mà biến quan sát tải lên các khái niệm tiềm ẩn của chúng. Để đánh giá độ giá trị (hội tụ và phân tán) của các biến quan sát sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và ma trận covariance dựa trên mô hình SEM.

Mô hình cấu trúc

Xác định các liên kết (quan hệ nhân quả) giữa các biến tiềm ẩn bằng mũi tên nối kết, và gán cho chúng các phương sai giải thích và chưa giải thích, tạo thành cấu trúc nhân quả cơ bản. Biến tiềm ẩn được ước lượng bằng hồi quy bội của các biến quan sát. Mô hình SEM không cho phép sử dụng khái niệm biểu thị bởi biến quan sát đơn. Thông thường biến tiềm ẩn đo lường bởi ít nhất là trên 1 biến, hay từ 3 đến tối đa là 7 biến quan sát (Hair và cộng sự, chương 11, 2000).