Post on 20-Aug-2015
Phƣơng pháp nghiên cứu
khoa học
Nghiên cứu mức độ hài lòng của
khách hàng sử dụng dịch vụ tại
Ngân hàng TMCP Ngoại Thƣơng
Việt Nam – Chi nhánh Đồng Nai”
Đề tài nghiên cứu
Chƣơng 1: Tổng quan về đề tài
nghiên cứu
1.1 Lý do chọn đề tài
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
1.3 Đối tƣợng nghiên cứu và Phạm vi
nghiên cứu
1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu
Khách hàng là nhân tố quyết định sự tồn tại của
ngân hàng.
Chiến lƣợc kinh doanh hƣớng đến khách hàng
đang trở thành một chiến lƣợc kinh doanh có
tầm quan trọng bậc nhất.
Tạo dựng khách hàng trung thành vốn rất cần
thiết để duy trì hoạt động thƣờng xuyên của
ngân hàng.
Đáp ứng kịp thời với những thay đổi trong nhu
cầu của khách hàng để phục vụ khách hàng tốt
hơn.
1.1 Lý do chọn đề tài
Xác định các yếu tố tác động đến sự hài
lòng của khách hàng.
Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng.
Kiến nghị một số giải pháp nâng cao mức
độ hài lòng của khách hàng.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu: những khách hàng
là doanh nghiệp đã trực tiếp sử dụng các
sản phẩm dịch vụ của ngân hàng.
Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu, tìm hiểu
thái độ, hành vi của khách hàng đang sử
dụng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng.
1.3 Đối tƣợng nghiên cứu và Phạm
vi nghiên cứu
• Nghiên cứu sơ bộ: đƣợc thực hiện thông qua
phƣơng pháp nghiên cứu định tính.
• Nghiên cứu chính thức: đƣợc thực hiện bằng
phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng với kỹ thuật
phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi soạn
sẵn.
• Xử lý số liệu nghiên cứu: Sử dụng phần mềm
SPSS 20 để kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy
Cronbach Alpha, phân tích EFA, phân tích tƣơng
quan hồi quy và phân tích phƣơng sai (Anova),
kiểm định kết quả nghiên cứu.
1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu
Chƣơng 2: Cơ sở lý luận và mô hình
nghiên cứu 2.1 Sự hài lòng của khách hàng
2.1.1 Khái niệm
2.1.2 Phân loại sự hài lòng của khách hàng
2.1.3 Các nhân tố quyết định sự hài lòng của khách hàng
2.1.4 Mối quan hệ giữa chất lƣợng dịch vụ & sự hài lòng
của khách hàng
2.2 Mô hình nghiên cứu
2.2.1 Mô hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988)
2.2.2 Mô hình chất lƣợng dịch vụ cảm nhận – PSQM
(Grönroos, 1984:2000)
2.2.3 Mô hình đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng
2.1.1 Khái niệm
Có rất nhiều định nghĩa về sự hài lòng của khách
hàng nhƣng định nghĩa về sự hài lòng của khách
hàng luôn gắn liền với những yếu tố sau:
Tình cảm, thái độ đối với nhà cung cấp dịch vụ.
Mong đợi của khách hàng về khả năng đáp ứng
nhu cầu của nhà cung cấp dịch vụ.
Kết quả thực hiện dịch vụ, các giá trị do dịch vụ
mang lại.
Ý định sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ.
2.1.2 Phân loại sự hài lòng của
khách hàng
Sự hài lòng của khách hàng có thể đƣợc
chia làm 3 loại:
Hài lòng tích cực:
Hài lòng ổn định
Hài lòng thụ động
2.1.3 Các nhân tố quyết định sự hài
lòng của khách hàng
Chất lƣợng dịch vụ
Giá cả dịch vụ
Duy trì lòng trung thành của khách hàng
+ Tính vượt trội
+ Tính đặc trưng của sản phẩm
+ Tính thỏa mãn nhu cầu
+ Tính cung ứng
+ Tính tạo ra giá trị
2.1.4 Mối quan hệ giữa chất lƣợng dịch
vụ & sự hài lòng của khách hàng
Sự hài lòng của khách hàng là một khái niệm
tổng quát nói lên sự thỏa mãn của họ khi tiêu
dùng một dịch vụ, còn nói đến chất lƣợng dịch
vụ là liên quan đến các thành phần cụ thể của
dịch vụ. (Zeithaml & Bitner, 2000)
Nhiều công trình nghiên cứu thực tiễn đã kết
luận rằng chất lƣợng dịch vụ là tiền đề của sự
hài lòng và là các nhân tố chủ yếu ảnh hƣởng
đến sự hài lòng *.
* Cronin & Taylor, 1992; Spreng & Mackoy, 1996
Ruyter, Bloemer, Peeters, 1997
2.2.1 Mô hình SERVQUAL (Parasuraman,1988)
Sự tin cậy
(Reliability)
Năng lực phục vụ
(Responsiveness)
Sự hữu hình
(Tangibles)
Sự đảm bảo
(Assurance)
Sự đồng cảm
(Empathy)
Sự hài lòng
(Satisfaction)
H1
H2
H3
H4
H5 Mô hình mối quan hệ giữa chất lƣợng
dịch vụ và sự thỏa mãn của khách
hàng (Mô hình SERVQUAL
(Parasuraman, 1988))
2.2.2 Mô hình chất lƣợng dịch vụ cảm nhận –
PSQM (Grönroos, 1984:2000)
Chất lượng dịch vụ
cảm nhận
Kỳ vọng
Trải qua / Kinh nghiệm
Hình ảnh • Thông tin thị trường
• Hình ảnh
• Truyền miệng
• Nhu cầu khách
• Kiến thức khách
hàng
Kết quả / Chất
lượng kỹ thuật
Quá trình / Chất
lượng chức năng
Mô hình Perceived Service Quality (Grönroos, 2000)
2.2.3 Mô hình đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng
Sự tín nhiệm
Phong cách phục vụ
Sự hữu hình
Danh mục dịch vụ
Sự thuận tiện
Sự hài lòng
(Satisfaction)
H3
H5
H7
H1
Hình ảnh doanh nghiệp
Tính cạnh tranh về giá
Tiếp xúc khách hàng
H2
H4
H6
H8
Xuất phát từ mô hình SERVQUAL, mô hình PSQM và khảo sát định
tính là cơ sở tham khảo để đƣa ra mô hình nghiên cứu của bài viết.
3.1 Sơ đồ mô tả quy trình nghiên cứu
3.2 Nghiên cứu sơ bộ (Nghiên cứu định tính)
3.2.1 Quy trình
3.2.2 Kết quả
3.3 Nghiên cứu chính thức (Nghiên cứu định lƣợng)
3.3.1 Xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi
3.3.2 Lấy mẫu khảo sát và tiến trình thu thập dữ liệu
3.3.3 Xử lý dữ liệu
Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu
3.1 Sơ đồ mô tả quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu chính thức:
Nghiên cứu định lượng
N = 170
Phân tích nhân tố khám phá
(EFA- Exploratory Factor
Analysis)
Cronbach’s Alpha
Thang đo
hoàn chỉnh
Phân tích hồi quy
Thang đo
nháp
Nghiên cứu sơ bộ:
- Thảo luận nhóm
- Phỏng vấn thử
Điều chỉnh Thang đo
chính thức
− Loại biến có hệ số tương quan biến
tổng nhỏ
− Kiểm tra hệ số Alpha
− Loại các biến có trọng số EFA nhỏ
− Kiểm tra các yếu tố trích được
− Kiểm tra phương sai trích
3.2.1 Quy trình
Lần 1: Thảo luận và trao đổi với nhân viên/
lãnh đạo ngân hàng TMCP ngoại thƣơng Việt
Nam – Chi nhánh Đồng Nai
Lần 2: Thảo luận và trao đổi với 20 khách
hàng đang giao dịch tại chi nhánh đƣợc chọn
ngẫu nhiên để phỏng vấn, qua đó ghi nhận ý
kiến đóng góp của những khách hàng này.
3.2.2 Kết quả
• Kết quả là: 8 nhân tố của mô hình nghiên
cứu về sự hài lòng khách hàng đƣợc đồng
tình.
• Các thang đo đƣợc xác định đầy đủ (gồm
29 thang đo của 8 nhân tố tác động đến sự
hài lòng khách hàng và 3 thang đo cho việc
đo lƣờng mức độ hài lòng chung của khách
hàng)
3.3.1 Xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi
• Trải qua bƣớc nghiên cứu định tính, các
thang đo đã đƣợc xác định và bảng câu hỏi
đƣợc thiết kế dựa trên thang đo Rennis
Likert (1932) nhƣ sau:
Bảng câu hỏi
3.3.2 Lấy mẫu khảo sát và tiến trình thu thập dữ liệu
Kích thƣớc mẫu
Kích thƣớc mẫu đƣợc xác định dựa trên cơ sở
tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1998) và Hair & ctg
(1998), tức là để đảm bảo phân tích dữ liệu
(phân tích nhân tố khám phá EFA) tốt thì cần ít
nhất 5 quan sát cho 1 biến đo lƣờng và số quan
sát không nên dƣới 100. Vậy với 32 biến quan
sát nghiên cứu này cần đảm bảo kích thƣớc
mẫu tối thiểu phải là 32 * 5 = 160.
Giới thiệu thêm
vài cách xác định số mẫu
3.3.2 Lấy mẫu khảo sát và tiến trình thu thập dữ liệu
Kích thƣớc mẫu
+ Sampling and non-refundable + Sampling has returned.
222
22
tN
Ntn
x
x
2
22
x
xtn
Trong đó:
n: số đơn vị tổng thể mẫu
N: số đơn vị tổng thể chung
: phạm vi sai số chọn mẫu
2: phương sai của tổng thể chung
t: hệ số tin cậy của hàm xác suất t
Ví dụ
The Empirical Rule
Empirical rule for a symmetrical, bell – shaped frequency
distribution, approximately 68.27 percent of the observations will
lie within plus and minus one standard deviation of the mean;
about 95.45 percent of the observations will lie within plus and
minus two standard deviation of the mean; and practically all
(99.73 percent) will lie within plus and minus three standard
deviations of the mean.
Basic statistics for
Business & Economics;
Douglas A. Lind
(Coastal carolina
University and The
University of Toledo)
• Hệ số tin cậy (t) đã được Liapunốp lập
bảng tính sẵn (bảng Z)
• Trong thực tế điều tra chọn mẫu, mức ý
nghĩa cho phép thường được quy định là
10%; 5%; 1%. Từ đó, ta xác định được độ
tin cậy đòi hỏi là 90%; 95%; 99% và hệ số
tin cậy (t) tương ứng là 1.68; 1.96 và 2.58
Trích theo PGS.TS. LÊ LƯƠNG; Tóm tắt lý thuyết thống kê và bài tập; lưu hành
nội bộ 2000.
Cách lấy mẫu
3.3.2 Lấy mẫu khảo sát và tiến trình thu thập dữ liệu
Để đạt đƣợc kích thƣớc mẫu cần thiết, gửi bảng
câu hỏi cho hết toàn bộ 300 khách hàng hiện
đang sử dụng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng,
thông qua đƣờng bƣu điện (40), email (150), và
tại quầy giao dịch (110).
Thu thập dữ liệu
3.3.2 Lấy mẫu khảo sát và tiến trình thu thập dữ liệu
Sau khi gửi bảng câu hỏi tới khách hàng, hai tuần
sau, đã có 170 phiếu điều tra đƣợc thu nhận (tỷ lệ
phản hồi là 57%)
Trong đó:
• 20 phiếu bằng đường bưu điện (đạt tỷ lệ phản hồi là
50%)
• 85 phiếu từ email (đạt tỷ lệ phản hồi là 57%)
• 75 phiếu tại quầy giao dịch (đạt tỷ lệ phản hồi là
68%)
3.3.3 Xử lý dữ liệu
Trƣớc tiên: dữ liệu thu được sẽ được làm sạch.
Thứ hai: mã hóa và nhập liệu vào SPSS
Thứ ba: phân tích thống kê mô tả Frequency để tìm ra đặc điểm
của mẫu nghiên cứu.
Thứ tƣ: phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xác định các
nhóm biến quan sát (nhân tố) được dùng để phân tích hồi quy.
Thứ năm: phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm xác
định mức độ tương quan giữa các thang đo, loại những biến quan
sát không đạt yêu cầu.
Thứ sáu: phân tích tương quan hồi quy nhằm kiểm định sự phù
hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác
định rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến mức độ
hài lòng của khách hàng.
Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory Factor
Analysis)
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
4.4 Mô hình nghiên cứu tổng quát
4.5 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
4.6 Phân tích hồi quy (Regression)
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
4.8 Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.1 Thời gian sử dụng dịch vụ của khách hàng tại VCB
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.2 Số Ngân hàng giao dịch của khách hàng
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.3 Sản phẩm dịch vụ đang sử dụng
Bƣớc 1: Gom nhóm (q3.1; q3.2; q3.3; q3.4; q3.5 Thành q3)
Vào Data \ Define Multiple Response Sets…
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.3 Sản phẩm dịch vụ đang sử dụng
Bƣớc 2: Chạy bảng thống kê
Vào Analyze\ Tables\ Custom Tables…
1
1. Click vào q3 kéo thả qua Rows
2. Click vào Summary Statistics, chọn
2 hàm: Count; Column
Responses%
3. Click vào Categories and Totals..
Chọn hàm Totals
Cuối cùng bấm OK 2
3
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.3 Sản phẩm dịch vụ đang sử dụng
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.3 Sản phẩm dịch vụ đang sử dụng
4.1 Phân tích thống kê mô tả 4.1.4 Tiêu chí mong đợi nhất của khách hàng khi giao dịch với
ngân hàng
Bƣớc 1: Gom nhóm (q4.1; q4.2; …; q4.9; q9.10 Thành q4)
theo tiêu chí mong đợi nhất = 1
Vào Data \ Define Multiple Response Sets…
4.1 Phân tích thống kê mô tả 4.1.4 Tiêu chí mong đợi nhất của khách hàng khi giao dịch với
ngân hàng
Bƣớc 2: Chạy bảng thống kê
Vào Analyze\ Tables\ Custom Tables…
1
1. Click vào q4 kéo thả qua Rows
2. Click vào Summary Statistics, chọn
2 hàm: Count; Column N %
3. Click vào Categories and Totals..
Chọn hàm Totals
Cuối cùng bấm OK 2
3
4.1 Phân tích thống kê mô tả 4.1.4 Tiêu chí mong đợi nhất của khách hàng khi giao dịch với
ngân hàng
4.1 Phân tích thống kê mô tả 4.1.4 Tiêu chí mong đợi nhất của khách hàng khi giao dịch với
ngân hàng
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.5 Các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ
Cách làm:
Analyze\ Descriptive Statistics\ Descriptives…
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.5 Các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
SỰ THUẬN TIỆN
NH có mạng lưới đại lý rộng khắp 170 3 5 3.65 0.608
Thủ tục giao dịch dễ dàng và nhanh chóng 170 3 5 3.68 0.582
NH có địa điểm giao dịch thuận tiện 170 3 5 3.72 0.578
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
SỰ HỮU HÌNH
NH có trang thiết bị và máy móc hiện đại 170 3 5 4.7 0.485
NH có các tài liệu, sách ảnh giới thiệu về dịch vụ 170 3 5 3.6 0.665
NH có các chứng từ giao dịch rõ ràng, không sai sót 170 3 5 4.08 0.725
Nhân viên NH ăn mặc lịch thiệp và ấn tượng 170 3 5 4.04 0.682
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.5 Các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
PHONG CÁCH PHỤC VỤ
Nhân viên NH có trình độ chuyên môn giỏi 170 3 5 3.84 0.403
Nhân viên NH thực hiện dịch vụ chính xác kịp thời 170 3 5 3.84 0.403
Nhân viên NH giải quyết thỏa dáng các khiếu nại 170 3 4 3.81 0.397
Nhân viên NH luôn sẵn sàng phục vụ 170 3 5 4.74 0.55
Nhân viên NH rất lịch thiệp và ân cần 170 3 5 4.07 0.63
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
HÌNH ẢNH DOANH NGHIỆP
NH luôn đi đầu trong các cải tiến và hoạt động xã hội 170 3 5 3.81 0.586
NH luôn giữ chữ tín đối với khách hàng 170 3 5 3.88 0.655
NH có chiến lược phát triển bền vững 170 3 5 3.97 0.683
NH có hoạt động Marketing rất hiệu quả và ấn tượng 170 3 5 3.86 0.554
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.5 Các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
TÍNH CANH TRANH VỀ GIÁ
NH áp dụng mức lãi suất cạnh tranh 170 3 5 3.99 0.639
Chi phí giao dịch hợp lý 170 3 5 3.98 0.648
NH có chính sách giá linh hoạt 170 3 5 3.97 0.657
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
TIẾP XÚC KHÁCH HÀNG
NH có đường dây nóng phục vụ khách hàng 24/24 170 3 5 4.06 0.711
Nhân viên NH thường xuyên liên lạc với khách hàng 170 3 5 3.58 0.668
NH luôn tổ chức tiệc cảm ơn khách hàng hàng năm 170 3 5 4.1 0.668
NH luôn lắng nghe ý kiến đóng góp của khách hàng 170 3 4 3.79 0.406
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.5 Các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
DANH MỤC DỊCH VỤ
NH có danh mục dịch vụ đa dạng phong phú 170 3 5 4.68 0.482
NH luôn tiên phong cung cấp các dịch vụ mới 170 4 5 4.69 0.465
Khách hàng được tư vấn khi sử dụng dịch vụ 170 4 5 4.65 0.479
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
SỰ TÍN NHIỆM
NH thực hiện dịch vụ đúng ngay từ lần đầu 170 3 5 3.63 0.66
NH bảo mật thông tin khách hàng và giao dịch 170 2 5 3.82 0.668
NH gửi bảng sao kê đều đặn và kịp thời 170 3 5 3.85 0.668
4.1 Phân tích thống kê mô tả
4.1.6 Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng
N
Tối
thiểu
Tối
đa
Giá trị
TB
Độ lệch
chuẩn
Mức độ hài lòng với chất lượng dịch vụ của NH 170 3 5 3.74 .490
Ngân hàng đáp ứng nhu cầu của khách hàng 170 3 5 4.01 .639
Tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng 170 3 5 4.02 .527
Kết quả điều tra cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng đối với
NH là khá cao, trong đó 3 biến quan sát của thang đo sự hài lòng
của khách hàng có GTTB từ 3.74 đến 4.02 và họ khẳng định sẽ tiếp
tục sử dụng dịch vụ NH trong tƣơng lai. Đây là một tín hiệu đáng
mừng cho kết quả hoạt động cũng nhƣ uy tín của NH trong nhiều
năm qua. Điều này cũng đòi hỏi NH cần phải nỗ lực nhiều hơn để
hoàn thiện hơn nữa chất lƣợng dịch và giữ gìn sự hài lòng của
khách hàng Mean
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích
nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, rất có
ích cho việc xác định các tập hợp nhóm biến.
Quan hệ của các nhóm biến có liên hệ qua lại
lẫn nhau đƣợc xem xét dƣới dạng một số các
nhân tố cơ bản.
Mỗi biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi
là hệ số tải nhân tố (Factor Loading), hệ số
này cho biết mỗi biến đo lƣờng sẽ thuộc về
nhân tố nào.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải đạt giá trị
0.5 trở lên (0.5=<KMO<=1) thể hiện phân tích
nhân tố là phù hợp.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) có ý nghĩa
thống kê (sig < 0.05), chứng tỏ các biến quan
sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu
đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA >= 0.5.
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
(Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007, phân tích dữ liệu
nghiên cứu với SPSS , nhà xuất bản Hồng Đức, TP, HCM)
Chú ý: Các biến có trọng số không rõ cho
một nhân tố nào thì cũng bị loại, ví dụ nhƣ có
trọng số ở nhân tố 1 là 0.7 nhƣng cũng có
trọng số cho nhân tố 2 là 0.6 cũng sẽ bị loại)
Factor Loading > 0.3 Đạt mức tối thiểu
Factor Loading > 0.4 Xem là quan trọng
Factor Loading > 0.5 Xem là có ý nghĩa thực
tiễn
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Factor Loading >= 0.3 cỡ mẫu ít nhất 350
Factor Loading >=0.5 cỡ mẫu khoảng 100 -> 350
Factor Loading >= 0.75 cỡ mẫu khoảng 50 -> 100
Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis,
Prentice-Hall International
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Total Varicance Explained (tổng phƣơng sai
trích) phải đạt giá trị từ 50% trở lên.
Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc
giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì nhân tố rút ra
có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Giả sử phương sai trích = 66.793. người ta nói
phương sai trích bằng 66,793%. Con số này cho
biết các nhân tố giải thích được 66.793% biến
thiên của các biến quan sát (hay của dữ liệu)
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
4.2.1 Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bƣớc 1: Vào Analyze \Dimension Reduction\ Factor.
Bƣớc 2: Đƣa các biến độc lập -> Variables
(2)
(3)
(4)
(6)
(5)
(3): Descriptives
(4): Rotation
(5): Options
(6): OK
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Click chọn:
KMO and Bartlett's Test
of sphericity.
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Click chọn:
Varimax
Loading plot(s)
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Click chọn:
Sorted by size
Suppress
absolute values
less than: 0.5
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Kết quả
KMO = 0.918 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng
tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau
trong tổng thể.
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
Eigenvalues = 1.100 > 1 đại diện
cho phần biến thiên được giải thích
bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra
có ý ghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích: Rotation
Sums of Squared Loadings
(Cumulative %) = 86.926% > 50 %.
Điều này chứng tỏ 86.926% biến
thiên của dữ liệu được giải thích
bởi 6 nhân tố.
Bảng phân tích nhân tố lần đầu:
29 biến quan sát đƣợc
gom thành 6 nhân tố,
trong đó có 1 biến quan
sát là b4 có hệ số Factor
Loading < 0.5 nên loại
khỏi phân tích EFA.
Bảng phân tích nhân tố lần 2 (lần cuối)
KMO = 0.915 nên phân tích nhân tố
là phù hợp.
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. <
0.05) chứng tỏ các biến quan sát có
tương quan với nhau trong tổng
thể.
Eigenvalues = 1.093 > 1 đại diện
cho phần biến thiên được giải thích
bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra
có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích: Rotation
Sums of Squared Loadings
(Cumulative %) = 87.604% > 50 %.
Điều này chứng tỏ 87.604% biến
thiên của dữ liệu được giải thích
bởi 6 nhân tố.
28 biến quan sát được gom thành 6
nhân tố, tất cả các biến số có hệ số
Factor Loading > 0.5
Số nhân tố 6 nhân tố.
Bảng phân
nhóm và đặt
tên nhóm
cho các nhân
tố:
STT Nhân tố Biến Chỉ tiêu Tên nhóm
1 1
c1 Phong cách phục vụ
Phong cách phục vụ
c2 Phong cách phục vụ f3 Tiếp xúc khách hàng c5 Phong cách phục vụ c4 Phong cách phục vụ f4 Tiếp xúc khách hàng c3 Phong cách phục vụ
2 2
h1 Sự tín nhiệm
Sự tín nhiệm f2 Tiếp xúc khách hàng b2 Sự hữu hình h2 Sự tín nhiệm h3 Sự tín nhiệm
3 3
e2 Tính cạnh tranh về giá
Tính cạnh tranh về giá e3 Tính cạnh tranh về giá e1 Tính cạnh tranh về giá b3 Sự hữu hình f1 Tiếp xúc khách hàng
4 4
g3 Danh mục dịch vụ
Danh mục dịch vụ b1 Sự hữu hình g2 Danh mục dịch vụ g1 Danh mục dịch vụ
5 5
d2 HÌnh ảnh Doanh nghiệp
HÌnh ảnh Doanh nghiệp
d3 HÌnh ảnh Doanh nghiệp d1 HÌnh ảnh Doanh nghiệp d4 HÌnh ảnh Doanh nghiệp
6 6 a2 Sự thuận tiện
Sự thuận tiện a1 Sự thuận tiện a3 Sự thuận tiện
4.2.2 Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc:
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
1
2
3
Analyze \Dimension Reduction\ Factor.
4.2.2 Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc:
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
1 2 3
4.2.2 Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc:
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
4.2.2 Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc:
4.2 Phân tích nhân tố (EFA- Exploratory
Factor Analysis)
KMO = 0.693 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến
quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Eigenvalues = 2.263 > 1 đại diện cho phần biến thiên được
giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm
tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings
(Cumulative %) = 75.449% > 50 %. Điều này chứng tỏ
75.449% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân
tố.
3 biến quan sát được gom thành 1 nhân tố, tất cả các biến
số có hệ số Factor Loading > 0.5
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ
tin cậy của thang đo, cho phép loại bỏ
những biến không phù hợp trong mô
hình nghiên cứu.
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Tiêu chuẩn chấp nhận các biến
Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng
phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) >
0.3 trở lên.
Các hệ số Cronbach’s Alpha của các biến phải
từ 0.7 trở lên và >= Cronbach's Alpha if Item
Deleted
• Thỏa 2 điều kiện trên thì các biến phân tích được xem là chấp nhận và
thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally và
BernStein, 1994).
• Với những nghiên cứu mới lạ đối với người trả lời, tác giả chấp nhận
Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là bộ phận thang đo đó đạt yêu cầu
trong sử dụng. (Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007,
phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS , nhà xuất bản Hồng Đức, TP,
HCM)
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Cách làm:
Bƣớc 1: Analyze\ scale\ reliability analysis...
1 2
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Cách làm:
Bƣớc 2: Click vào nút Statistics…
Chọn các hàm thống kê sau:
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau: 1. Phong cách phục vụ
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha
N of Items: Số lƣợng biến quan sát
Scale Mean if Item Deleted: Trung bình thang đo nếu loại biến
Scale Variance if Item Deleted: Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau: 2. Sự tín nhiệm
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha = 0.953 > 0.7
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng > 0.3
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau: 3. Tính cạnh tranh về giá
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha = 0.977 > 0.7
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng > 0.3
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau: 4. Danh mục dịch vụ
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha = 0.955 > 0.7
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng > 0.3
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau: 5. Hình ảnh doanh nghiệp
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha = 0.963 > 0.7
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng > 0.3
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau: 6. sự thuận tiện
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha = 0.956 > 0.7
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng > 0.3
4.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả nhƣ sau:
Đánh giá chung về mức độ hài lòng
Cronbach's Alpha: Hệ số Cronbach's Alpha = 0.827 > 0.7
Corrected Item-Total Correlation: Tƣơng quan biến tổng > 0.3
4.4 Mô hình nghiên cứu tổng quát
• Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập đƣợc
thông qua các bƣớc phân tích nhân tố và phân tích độ
tin cậy Cronbach’s Alpha, mô hình nghiên cứu đƣợc
điều chỉnh gồm 6 biến độc lập (Phong cách phục vụ,
Sự thuận tiện, Sự tín nhiệm, Sự hữu hình, Hình ảnh
doanh nghiệp và Tính cạnh tranh về giá) để đo lƣờng
biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng.
4.4 Mô hình nghiên cứu tổng quát
Các giả thuyết: Những nhân tố tác động đến sự
hài lòng của khách hàng
H1: Phong cách phục vụ tác động đến sự hài lòng của khách hàng
H2: Tính cạnh tranh về giá tác động đến sự hài lòng của khách hàng
H3: Sự tín nhiệm tác động đến sự hài lòng của khách hàng
H4: Danh mục dịch vụ tác động đến sự hài lòng của khách hàng
H5: Hình ảnh doanh nghiệp tác động đến sự hài lòng của khách hàng
H6: Sự thuận tiện tác động đến sự hài lòng của khách hàng
4.5 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Ngƣời ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số
tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ
của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng.
Nếu giữa 2 biến có sự tƣơng quan chặt thì phải lƣu ý
vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
4.5 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tƣơng
quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng
tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin
rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của
từng biến một đến biến phụ thuộc.
Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số
hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý
nghĩa nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa.
Cần xem xét hiện tƣơng đa cộng tuyến khi phân tích
hồi quy nếu hệ số tƣơng quan pearson > 0.3.
4.5 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Hình dạng phương trình:
Y = 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + 6X6
Đặt các biến trong phƣơng trình hồi quy đa biến nhƣ sau:
X1 : Phong cách phục vụ (là trung bình của các biến
c1,c2,f3,c5,c4,f4,c3)
X2 : Sự tín nhiệm (là trung bình của các biến h1,f2,b2,h2,h3)
X3 : Tính cạnh tranh về giá (là trung bình của các biến e2,e3,e1,b3,f1)
X4 : Danh mục dịch vụ (là trung bình của các biến g3,b1,g2,g1)
X5 : Hình ảnh doanh nghiệp (là trung bình của các biến d2,d3,d1,d4)
X6 : Sự thuận tiện (là trung bình của các biến a2,a1,a3)
Y : Hài lòng với chất lƣợng dịch vụ ngân hàng (là trung bình của 3
biến q6,q7,q8)
4.5 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Cách tạo biến X1:
X1 : Phong cách phục vụ (là trung bình của các biến
c1,c2,f3,c5,c4,f4,c3)
Vào Transform\ Compute Variable…
Đặt tên
biến mới
(X1)
Nhập hàm tính giá trị
trung bình Mean(đối số
1, đối số 2,… đối số n)
Bấm OK, kết quả tạo ra một biến mới
ở Data, tên là X1, Tƣơng tự tạo cho
các biến x2, x3, x4, x5, x6 và Y
Xem thêm
4.5 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Cách làm phân tích hệ số Pearson:
Vào Analyze\ Correlate\ Bivariate…
Đƣa biến độc lập
và biến phụ
thuộc trong mô
hình hồi quy ->
Variables
Kết quả
pearson
• Các giá trị sig đều nhỏ hơn 0.05 do vậy các biến đều tương
quan với nhau và có ý nghĩa thống kê.
• Hệ số tương quan của các biến Xi tương tác nhau cũng khá lớn
> 0.3 nên khi phân tích tương quan cần chú ý đến hiện tượng tự
tương quan của các biến độc lập.
4.6.1 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến
phụ thuộc (hài lòng với chất lƣợng dịch vụ ngân hàng)
và các biến độc lập (phong cách phục vụ, tính cạnh
tranh về giá, sự tín nhiệm, danh mục dịch vụ, hình ảnh
doanh nghiệp, sự thuận tiện).
Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối
liên hệ và qua đó giúp dự đoán đƣợc mức độ của biến
phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập.
Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn lựa là phƣơng pháp
chọn từng bƣớc Stepwise or phƣơng pháp Enter, đây là
2 phƣơng pháp đƣợc sử dụng rộng rãi nhất.
Method:
Enter: đưa vào một lượt
Stepwise: từng bước
Remove: Loại bỏ một lượt
Backward: Loại bỏ dần
Forward: Đưa vào dần
Các phương pháp trên không phải lúc nào cũng
cho ra một phương trình. Chúng ta có thể xây
dựng nhiều mô hình có thể chấp nhận được và
sau đó chọn ra mô hình có khả năng giải thích,
khả năng thu thập dữ kiện dễ dàng của biến…
4.6 Phân tích hồi quy
4.6 Phân tích hồi quy
Hình dạng phương trình:
Y = 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + 6X6
Trong đó:
X1 : Phong cách phục vụ
X2 : Sự tín nhiệm
X3 : Tính cạnh tranh về giá
X4 : Danh mục dịch vụ
X5 : Hình ảnh doanh nghiệp
X6 : Sự thuận tiện
Y : Hài lòng với chất lƣợng dịch vụ ngân hàng
4.6 Phân tích hồi quy
Cách làm:
Bƣớc 1: Vào Analyze\ Regression\ Linear…
1
2
3
4 Bƣớc 2:
(1): Đƣa biến phục thuộc vào ô Dependent
(2): Đƣa các biến độc lập vào ô Independent
(3): Click vào Statistics
(4): Chọn phƣơng pháp Stepwise, cuối cùng bấm OK.
4.6.1 Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích thể hiện nhƣ sau:
• Ta thấy biến Y có tƣơng quan thuận với các biến Xi (i=1 → 6) vì hệ số
tƣơng quan đều khá cao R → +1, biến tƣơng quan mạnh nhất với biến
Y là biến X5 (R = 0.798), tƣơng quan yếu nhất là biến X3 (R = 0.646).
• Mức ý nghĩa kiểm định mối tƣơng quan của các biến đều có sig <
0.05 đo vậy, chúng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng này thể hiện phương
pháp chọn biến Stepwise vào
phương trình hồi quy,
Biến đưa vào đầu tiên là biến
tương quan mạnh nhất với biến
phụ thuộc Y (biến X5 mạnh nhất
tiếp đến là biến X6 … X4) và
cũng thể hiện số lượng biến
phù hợp trong mô hình hồi quy
đa biến.
4.6.2 Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
• Hệ số tương quan R đã được chứng minh là hàm không giảm theo
số biến độc lập được đưa vào mô hình (6 biến).
• R2 = (0,855) thể hiện thực tế của mô hình.
• R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ
phù hợp của mô hình hồi quy đa biến (0,849 ) vì nó không phụ
thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.
• Như vậy, với R2 điều chỉnh là 0,849 cho thấy sự tương thích của mô
hình với biến quan sát là rất lớn và biến phụ thuộc sự hài lòng của
khách hàng gần như hoàn toàn được giải thích bởi 6 biến độc lập
trong mô hình.
4.6.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình
tƣơng quan hồi quy là:
Kiểm định F phải có giá trị sig < 0.05
Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị
Tolerance > 0,0001
Đại lƣợng chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng
tuyết với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF
(Variance Inflation Factor) < 10
4.6.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai
là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp
của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem
xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn
bộ tập hợp của các biến độc lập. Trong trường
hợp này, ta thấy rằng trị thống kê F có giá trị sig
rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp
Bảng kết quả
Các biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp
nhận (Tolerance > 0,0001).
4.6.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bảng kết quả
Tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện
tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại
phương sai VIF (Variance inflation factor) của các
biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị
từ 1.000 đến 3.107, thể hiện tính đa cộng tuyến
của các biến độc lập là không đáng kể và các
biến độc lập trong mô hình chấp nhận được.
4.6.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bảng kết quả
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số
kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên
trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan
chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 -> 3); nếu giá trị
càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng
lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
4.6.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
0 2 4
Thuận Nghịch Không tồn tại tương quan chuỗi 1 3
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc
nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp
hồi quy bội vì giá trị DW đạt đƣợc là 1.803 (nằm trong khoảng từ 1
đến 3) và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc
nhất trong mô hình. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều
kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả
nghiên cứu.
4.6.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bảng kết quả
4.6.4 Giải thích phƣơng trình
Từ bảng phân tích hồi quy trên, ta thấy mối quan hệ giữa
biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng và 6 biến độc
lập đƣợc thể hiện trong phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa
sau:
Y = 0.301*X5 + 0.266*X6 + 0.194*X1 + 0.143*X3 +
0.143*X2 + 0.115*X4
Tất cả 6 thành phần đo lƣờng sự thỏa mãn của khách
hàng đều có mức ý nghĩa sig < 0.05, và mức ý nghĩa của
hằng số (0) có giá trị sig < 0.05. Nên 6 nhân tố này đƣợc
chấp nhận trong phƣơng trình hồi quy, và chúng tác động
ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng (y)
Bảng kết quả
4.6.4 Giải thích phƣơng trình
Hình ảnh Doanh
nghiệp
Sự thuận tiện
Phong cách
phục vụ
Tính cạnh
tranh về giá
Sự tín nhiệm
Danh mục dịch vụ
Sự hài lòng
của khách hàng
Mô hình các yếu tố tác
động đến mức độ hài
lòng của khách hàng
= 0.301
= 0.266
= 0.194
= 0.143
= 0.143
= 0.115
4.6.4 Giải thích phƣơng trình
Bảng kết quả
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy Sự hài lòng của
khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố:
Mạnh nhất là X5: hình ảnh doanh nghiệp (Hệ số Beta5 là
0,301),
Thứ hai là X6: sự thuận tiện (Hệ số Beta6 là 0,266),
Thứ ba là X1: phong cách phục vụ (Hệ số Beta1 là 0,194),
Thứ tư là X3: tính cạnh tranh về giá (Hệ số Beta3 là 0,143),
Thứ năm là X2: sự tín nhiệm (Hệ số Beta2 là 0,143).
Cuối cùng là X4: danh mục dịch vụ (Hệ số Beta4 là 0,115),
4.6.4 Giải thích phƣơng trình
Y = 0.301*X5 + 0.266*X6 + 0.194*X1 + 0.143*X3 +
0.143*X2 + 0.115*X4
Cũng phải nói thêm rằng các hệ số Beta >0 cho thấy các biến
độc lập tác động thuận chiều với Sự hài lòng khách hàng. Kết
quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình
nghiên cứu (H1-H6) được chấp nhận và được kiểm định phù
hợp. Như vậy, NH phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này
để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Khái niệm và vận dụng
Khi sử dụng kiểm định t đối với hai mẫu độc lập,
trƣờng hợp biến phân loại có 3 nhóm, chúng ta có thể
thực hiện 3 cặp so sánh (1-2,1-3,2-3). Nếu biến phân
lọai có 4 nhóm, chúng ta có thể phải thực hiện 6 cặp so
sánh (1-2,1-3,1-4,2-3,2-4,3-4). Trong những trƣờng hợp
nhƣ vậy, chúng ta có thể sử dụng phân tích phƣơng sai
(Analysis Of Variance - ANOVA)
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Giả thuyết H1: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng
của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có thời
gian sử dụng dịch vụ khác nhau
Giả thuyết H2: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng
của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có số
lƣợng NH giao dịch khác nhau
Giả thuyết H3: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng
của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có số
lƣợng sản phẩm dịch vụ sử dụng khác nhau.
Phân tích ANOVA giữ biến phục thuộc với biến định tính
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Thực hiện Anova với SPSS
Menu chọn Analyze > Compare Means>
One-Way ANOVA
Đƣa biến định lƣợng vào ô Dependent List
Biến phân loại xác định các đối tƣợng (nhóm)
cần so sánh vào ô Factor
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Thực hiện Anova với SPSS
Menu chọn Analyze > Compare Means>
One-Way ANOVA
Dựa vào mức ý nghĩa (Sig) để kết luận:
Nếu sig < 0.05: có sự khác biệt có ý
nghĩa thống kê.
Nếu sig >= 0.05: chƣa có sự khác biệt
có ý nghĩa thống kê.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Giả thuyết H1: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng của
khách hàng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dụng
dịch vụ khác nhau.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
2
1
3
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
1: Descriptive
2: Homogeneity of variance test
3: Means plot
4: Cotinue
5: OK
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kết quả:
Kiểm định Levene cho thấy sig = 0.113 (> 0.05) nên
chấp nhận giả thuyết phương sai của mức độ hài lòng là
bằng nhau giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử
dụng dịch vụ khác nhau ở độ tin cậy 95%.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kết quả:
Do vậy, bảng ANOVA sẽ đƣợc sử dụng. Kết quả Sig =
0.016 (<0.05) nên bác bỏ giả thuyết H1 ở độ tin cậy 95%, có
nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài
lòng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có thời gian
sử dụng dịch vụ khác nhau.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kết quả:
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Giả thuyết H2: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng của
khách hàng giữa các nhóm khách hàng có số lƣợng NH
giao dịch khác nhau
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
2
1
3
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
1: Descriptive
2: Homogeneity of variance test
3: Means plot
4: Cotinue
5: OK
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kết quả
Kiểm định Levene cho thấy sig = 0.001 (< 0.05) nên giả
thuyết phƣơng sai của mức độ hài lòng là khác nhau
giữa các nhóm khách hàng có số lượng ngân hàng giao
dịch khác nhau ở độ tin cậy 95%.
Lúc này, không thể sử dụng bảng ANOVA mà sử dụng kết
quả kiểm định Post Hoc (Thống kê Tamhane’s T2).
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
2
1
3
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kiểm định Post Hoc kiểm định sự khác biệt
về giá trị trung bình của biến định lƣợng giữa
từng cặp thuộc tính của biến định tính. Nếu ít
nhất có một cặp có sự khác biệt về giá trị
trung bình theo các thuộc tính của biến định
tính thì kết luận có sự khác biệt về giá trị
trung bình của biến định lƣợng theo các
thuộc tính của biến định tính.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kết quả
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Kết quả
Trong trƣờng hợp này, sử dụng thống kê
Tamhane, so sánh giá trị trung bình giữa nhóm
khách hàng giao dịch từ 1 -> 2 Ngân hàng và
nhóm khách hàng giao dịch với 3 -> 4 Ngân
hàng ta thấy, mức ý nghĩa Sig = 0.001 (< 0.05)
ở độ tin cậy 95%. Nên bác bỏ giả thuyết H2 và
kết luận rằng có sự khác biệt có ý nghĩa thống
kê về mức độ hài lòng của khách hàng giữa các
nhóm khách hàng có số lƣợng ngân hàng giao
dịch khác nhau.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
Giả thuyết H3: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng của
khách hàng giữa các nhóm khách hàng có số lƣợng sản
phẩm dịch vụ sử dụng khác nhau.
Kết luận: chấp nhận giả thuyết H3: Không có sự khác biệt về Sự hài lòng
của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có số lượng sản phẩm dịch vụ
sử dụng khác nhau.
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
• Phân tích ANOVA giữ biến độc lập với biến định tính
Tìm hiểu về thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng và
số ngân hàng giao dịch của khách hàng thì nhìn nhận
với các yếu tố tác động là nhƣ nhau hay không?
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
• Phân tích ANOVA giữ biến độc lập với biến định tính
Thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng và các yếu tố
tác động
X1 : Phong cách phục vụ
X2 : Sự tín nhiệm
X3 : Tính cạnh tranh về giá
X4 : Danh mục dịch vụ
X5 : Hình ảnh doanh nghiệp
X6 : Sự thuận tiện
• Phân tích ANOVA giữ biến độc lập với biến định tính
Tests of Between-Subjects Effects
Source Dependent Variable
Type III Sum of Squares df
Mean Square F Sig.
Corrected Model
x1 4.551a 4 1.138 7.045 0 x2 1.042b 4 0.261 0.693 0.598 x3 7.376c 4 1.844 4.798 0.001 x4 3.715d 4 0.929 5.071 0.001 x5 3.218e 4 0.804 2.389 0.053 x6 3.246f 4 0.811 2.64 0.036
Intercept
x1 317.348 1 317.348 1965.05 0.000 x2 285.056 1 285.056 758.427 0.000 x3 301.634 1 301.634 784.878 0.000 x4 448.383 1 448.383 2448.537 0.000 x5 291.327 1 291.327 865.21 0.000 x6 267.08 1 267.08 868.985 0.000
q1
x1 4.551 4 1.138 7.045 0.000 x2 1.042 4 0.261 0.693 0.598 x3 7.376 4 1.844 4.798 0.001 x4 3.715 4 0.929 5.071 0.001 x5 3.218 4 0.804 2.389 0.053 x6 3.246 4 0.811 2.64 0.036
Qua kết quả phân tích ANOVA nhiều yếu tố cho thấy, mức ý
nghĩa quan sát Sig. của biến (x2, x5) đều lớn hơn 0.05 có thể
nói chưa có sự khác biệt có ý nghĩa trong việc đánh giá của
các yếu tố (Sự tín nhiệm, Hình ảnh doanh nghiệp) so với thời
gian sử dụng dịch vụ ngân hàng.
Mức ý nghĩa các biến độc lập (x1, x3, x4, x6) đều có giá trị <
0.05. có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa trong việc đánh
giá mức độ hài lòng của các yếu tố (Phong cách phục vụ,
Tính cạnh tranh về giá, Danh mục dịch vụ, Sự thuận tiện) so
với thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng.
Sự thuận tiện
Phong cách phục vụ Tính cạnh tranh về giá
Danh mục dịch vụ
4.7 Phân tích phƣơng sai ANOVA (ANOVA – Analysis
of Variance)
• Phân tích ANOVA giữ biến độc lập với biến định tính
Số ngân hàng giao dịch của khách hàng và các yếu tố
tác động
X1 : Phong cách phục vụ
X2 : Sự tín nhiệm
X3 : Tính cạnh tranh về giá
X4 : Danh mục dịch vụ
X5 : Hình ảnh doanh nghiệp
X6 : Sự thuận tiện
• Phân tích ANOVA giữ biến độc lập với biến định tính
Tests of Between-Subjects Effects
Source Dependent Variable
Type III Sum of Squares df
Mean Square F Sig.
Corrected Model
x1 5.471a 4 1.368 8.771 0.000 x2 3.931b 4 0.983 2.742 0.030 x3 9.960c 4 2.49 6.754 0.000 x4 5.290d 4 1.323 7.62 0.000 x5 5.679e 4 1.42 4.412 0.002 x6 5.850f 4 1.463 5.016 0.001
Intercept
x1 636.717 1 636.717 4083.519 0.000 x2 534.654 1 534.654 1491.999 0.000 x3 609.092 1 609.092 1652.222 0.000 x4 903.464 1 903.464 5205.1 0.000 x5 601.701 1 601.701 1869.819 0.000 x6 522.829 1 522.829 1793.199 0.000
q2
x1 5.471 4 1.368 8.771 0.000 x2 3.931 4 0.983 2.742 0.030 x3 9.96 4 2.49 6.754 0.000 x4 5.29 4 1.323 7.62 0.000 x5 5.679 4 1.42 4.412 0.002 x6 5.85 4 1.463 5.016 0.001
Qua kết quả phân tích ANOVA nhiều yếu tố cho thấy, mức ý
nghĩa quan sát Sig. của các biến độc lập (x1, x2, x3, x4, x5, x6)
đều có giá trị < 0.05. có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa
trong việc đánh giá mức độ hài lòng của các yếu tố (Phong
cách phục vụ, Sự tín nhiệm, Tính cạnh tranh về giá, Danh
mục dịch vụ, Hình ảnh doanh nghiệp, Sự thuận tiện) so với
khách hàng có số ngân hàng giao dịch khác nhau.
Phong cách
phục vụ Sự tín nhiệm
Tính cạnh
tranh về giá
Danh mục dịch vụ Hình ảnh
doanh nghiệp Sự thuận tiện
• Phân tích ANOVA giữ biến độc lập với biến định tính
4.8 Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng
Kiểm định thang đo mức độ hài lòng của
khách hàng bằng One-Sample Statistics
Kiểm định này đo lƣờng mức độ hài lòng
của khác hàng có khác 0 hay không? Giả
thuyết H0 là mức độ hài lòng của khác
hàng = 0
4.7 Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng
Analyze\ Compare Means \ One-Sample T Test…
4.7 Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng
Kết quả:
Bảng thống kê cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng tại VCB rất tốt. Việc đo lƣờng dựa trên thang đo từ 1 – 5 điểm tƣơng ứng với mức độ từ “hoàn toàn không hài lòng” đến “rất hài lòng”. Kết quả cho thấy mức độ hài lòng chung của khách hàng có GTTB là 3.86, giá trị này gần đến 4, chứng tỏ khách hàng “hài lòng” đối với chất lƣợng dịch vụ mà VCB cung cấp.
4.7 Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng
Kết quả:
Kết quả kiểm định One-Sample Test cho thấy Sig. =
0.000 (< 0.05), do vậy kết luận rằng “Mức độ hài lòng
của khách hàng” (GTTB = 3.86) có ý nghĩa về mặt
thống kê và có thể đại diện cho tổng thể, thể hiện
mức “hài lòng” của khách hàng về các sản phẩm
dịch vụ của ngân hàng ở độ tin cậy 95%.
4.7 Đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng
Kết quả:
Kết quả này là một tín hiệu đáng khích lệ cho những
kết quả hoạt động cũng nhƣ uy tín của VCB trong
nhiều năm qua. Điều này đòi hỏi NH cần phải tiếp tục
duy trì và cải thiện chất lƣợng dịch vụ cung cấp đến
cho khách hàng. Tuy nhiên, đây cũng là một áp lực rất
lớn cho VCB trong việc không ngừng nỗ lực để đem
đến cho khách hàng sự hài lòng cao hơn nữa.
CHƢƠNG 5
GIẢI PHÁP, KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT
TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI TRONG TƢƠNG LAI
• Dựa trên kết quả nghiên cứu và phân
tích ở các phần trƣớc, chƣơng 5 tập
trung đề xuất các giải pháp và hƣớng
phát triển lâu dài nhằm nâng cao chất
lƣợng dịch vụ của ngân hàng thƣơng
mại cổ phần VCB.