2. 3T ng qua nv Vietinbank-CN TP.HCM
2.5.3 Nghiên cu chính t hc
Nghiên c u chính th c đ c th c hi n b ng ph ng pháp nghiên c u đnh l ng. Nghiên c u đ nh l ng nh m ki m đnh l i các thang đo trong mô hình nghiên c u thông qua b ng câu h i kh o sát.
Ph ng pháp thu th p thông tin và c m u
Thông tin d li u đ c thu th p thông qua đi u tra các khách hàng cá nhân và doanh nghi p c a Vietinbank- CN TP.HCM (t i tr s Chi nhánh và 14 Phòng Giao d ch c a Vietinbank- CN TP.HCM, xem ph n Ph l c 7) b ng cách ph ng v n tr c di n, ph ng v n qua đi n tho i và thông qua m ng Internet.
M u đ c ch n theo ph ng pháp thu n ti n.
Theo nghiên c u, có nhà nghiên c u cho r ng, n u s d ng theo ph ng pháp c l ng kích th c m u th t i thi u ph i t 100 đ n 150 (Hair & ctg. 1998). C ng có nhà nghiên c u kích th c cho r ng kích th c m u t i h n ph i là 200 (Hoelter 1983). C ng có nhà nghiên c u cho r ng kích th c m u th t i thi u là 5 m u cho m t tham s c u c l ng (tiêu chu n 5:1) (Bollen 1989).
Kích th c m u d tính là 250 và đ đ t kích th c m u này 400 b ng câu h i đã đ c g i đi ph ng v n.
Sau b n tháng đi u tra chính th c (t 01/04/2011 đ n 31/08/2011), tác gi đã nh n l i 275 phi u, trong đó có 25 phi u không h p l do b tr ng nhi u câu tr l i. Nh v y, sau khi lo i đi 25 phi u không h p l , v i 250 phi u còn l i đã đáp ng đ c yêu c u v kích c m u c n phân tích.
Phân tích d li u
Các d li u sau khi thu th p s đ c làm s ch và x lý b ng ph n m m SPSS. M t s ph ng pháp phân tích đ c s d ng trong nghiên c u nh sau:
Th ng kê mô t :
o T p d li u sau khi đ c mã hóa và hi u ch nh s đ c đ a vào mô t các
thu c tính c a nhóm m u kh o sát nh : gi i tính, đ tu i, trình đ h c v n, thu nh p, th i gian s d ng d ch v và các d ch v s d ng t i Vietinbank- CN TP.HCM, …
Cronbach alpha:
o Ph ng pháp này cho phép ng i phân tích lo i b các bi n không phù h p
và h n ch các bi n rác trong quá trình nghiên c u và đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s thông qua h s Cronbach alpha.
Nh ng bi n có h s t ng quan bi n t ng (item-total correlation) nh h n 0.3 s b lo i. Thang đo có h s Cronbach alpha t 0.6 tr lên là có th s d ng đ c trong tr ng h p khái ni m đang nghiên c u m i (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông th ng, thang đo có Cronbach alpha t 0.7 đ n 0.8 là s d ng đ c. Nhi u nhà nghiên c u cho r ng khi thang đo có đ tin c y t 0.8 tr lên đ n g n 1 là thang đo l ng t t.
Phân tích nhân t khám phá EFA (exploratory factor analysis):
o Sau khi đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach alpha và lo i đi các bi n không đ m b o đ tin c y. Phân tích nhân t khám phá là k thu t đ c s d ng nh m thu nh và tóm t t các d li u. Ph ng pháp này r t có ích cho vi c xác đnh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u và đ c s d ng đ tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau.
Trong phân tích nhân t khám phá, tr s KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0.5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p, còn n u nh tr s này nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
Ngoài ra, phân tích nhân t còn d a vào eigenvalue đ xác đ nh s l ng nhân t . Ch nh ng nhân t có eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình. i l ng eigenvalue đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c.
M t ph n quan tr ng trong b ng k t qu phân tích nhân t là ma tr n nhân t (component matrix) hay ma tr n nhân t khi các nhân t đ c xoay (rotated component matrix). Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các bi n chu n hóa b ng các nhân t (m i bi n là m t đa th c c a các nhân t ). Nh ng h s t i nhân t (factor loading) bi u di n t ng quan gi a các bi n và các nhân t . H s này cho bi t nhân t và bi n có liên quan ch t ch v i nhau. Nghiên c u s d ng ph ng pháp trích nhân t principal components nên các h s t i nhân t ph i có tr ng s l n h n 0.45 thì m i đ t yêu c u.
Ngoài ra thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích l n h n ho c b ng 50% và s khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ph i không nh h n 0.3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
Phân tích h i quy tuy n tính
o Theo gi thi t c a nghiên c u là có m i quan h gi a khái ni m các thành ph n c a ch t l ng d ch v và s hài lòng c a khách hàng. V n đ đ t ra trong nghiên c u này là có m i quan h tuy n tính cùng chi u gi a các thành ph n ch t l ng d ch v v i s hài lòng c a khách hàng? M c đ quan h nh th nào? Nh v y mô hình tuy n tính b i đ c s d ng đ phân tích và gi i thích v n đ .
Phân tích h i quy đ c th c hi n b ng ph ng pháp h i quy t ng th các bi n (ph ng pháp enter) v i ph n m m SPSS 16.0
