3.2.1. Phƣơng pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả là quá trình thu thập, tổng hợp và sử lý dữ liệu để biến đổi dữ liệu thành thông tin . Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu hu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu (Sternstein, Martin 1996). Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng. Có thể phân loại các kỹ thuật này như sau:
- Thu thập dữ liệu: Khảo sát, đo đạt .... - Biểu diễn dữ liệu: Dùng bảng và đồ thị
- Tổng hợp dữ liệu: tính các tham số mẫu như trung bình mẫu, phương sai mẫu, trung vị....
3.2.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Để kiểm định độ tin cậy của thang đo tác giả đã tính toán hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng thể. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số
Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là sử dụng được.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein(1994), hệ số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau:
- ±0.01 đến ±0.1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể - ±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp
- ±0.4 đến ±0.5: Mối tương quan trung bình - ±0.6 đến ±0.7: Mối tương quan cao
- ±0.8 trở lên: Mối tương quan rất cao
Trong đó các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
3.2.3. Phân tích các nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phép phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin). Trị số KMO
lớn ( giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu. Người phân tích sẽ xem các biến quan sát trong mỗi nhân tố là những biến nào, có ý nghĩa là gì, và cũng cần dựa trên lý thuyết … từ đó đặt tên lại cho nhân tố nếu như có những phát sinh khác với giải thiết ban đầu. Tên này cần đại diện được cho các biến quan sát của nhân tố
Đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartletts Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Rút trích nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện với phép quay Varimax và phương pháp trích nhân tố Principle components. Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố bằng hoặc lớn 0.5 mới có ý nghĩa.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả sẽ xem xét lại mô hình nghiên cứu giả thiết, cân nhắc việc liệu có phải điều chỉnh mô hình hay không, thêm, bớt các nhân tố hoặc các giá trị quan sát của các nhân tố hay không?
3.2.4. Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết.
Hồi quy bội (hay còn gọi là hồi quy đa/nhiều biến) sử dụng để nghiên cứu mối liên hệ giữa một biến với nhiều biến khác. Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội được sử dụng như công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu.
Như vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Khi giải thích về phương trình hồi quy, tác giả đã lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến mà có sự đa cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả làm kết quả không ổn định và không có tính tổng quát hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh khi hiện tượng đa công tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví
dụ nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì nhà nghiên cứu mong đợi và kết quả T-test không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng quát cho mô hình lại có ý nghĩa thống kê. Các bước trong ứng dụng phân tích hồi quy:
- Bước 1: Xem xét tài liệu, phát triển mô hình lý thuyết và đưa ra giả thuyết.
- Bước 2: Lựa chọn biến độc lập và đề xuất dạng hàm.
- Bước 3: Thu thập dữ liệu.
- Bước 4: Đưa ra giả thuyết về những dấu hiệu dự đoán các hệ số của phương
trình hồi quy.
- Bước 5: Ước lượng và đánh giá mô hình.
Độ chấp nhận (Tolerance) thường được sử dụng đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Nguyên tắc nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) cũng được thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng , biến độc lập dự kiến sẽ là các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ đã được trình bày ở phần mô hình nghiên cứu.
Phương pháp lựa chọn biến Enter/ Remove được tiến hành. Hệ số xác định R2
điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của
phần dư (dùng Histogram và Q-Q plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
3.3. Quy trình nghiên cứu
3.3.1. Nghiên cứu định tính
3.3.1.1. Mục tiêu
Đây là bước nghiên cứu sơ bộ để sàng lọc lại các biến đưa vào mô hình nghiên cứu, kiểm tra các thang đo sử dụng, tham khảo các ý kiến từ phía Ngân hàng và khách hàng về vấn đề nghiên cứu, qua đó xây dựng các thang đo đưa vào mô hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi.
3.3.1.2. Quy trình nghiên cứu định tính
Trước tiên, tác giả sẽ chuẩn bị một số câu hỏi để thảo luận và trao đổi với nhân viên/ lãnh đạo Ngân hàng Vietcombank- TP. Hồ Chí Minh với nội dung tập trung về vấn đề nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng chẳng hạn như:
NH đánh giá khách hàng hài lòng như thế nào đối với dịch vụ NH
NH nhận xét gì về mô hình chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực ngân hàng
NH có ý kiến gì về các tiêu chí đo lường chất lượng dịch vụ
NH có nhận định gì về các kỳ vọng của khách hàng trong tương lai
Các thang đo sự hài lòng của khách hàng được trình bày có hợp lý chưa
NH sử dụng các thang đo nào để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng
NH làm thế nào để đem lại sự hài lòng cho khách hàng
Sau đó tiến hành thảo luận với thành phần tham gia gồm có Giám đốc điều hành Ngân hàng, lãnh đạo và nhân viên của các phòng: Nghiên cứu và phát triển khách hàng, Phòng Dịch Vụ Thể Nhân, Phòng Khách Hàng thể nhân, đặc biệt nhà lãnh đạo và nhân viên của 20 Phòng Giao Dịch; và nhân viên của phòng phát triển sản phẩm.
Về phía khách hàng, tác giả chọn ngẫu nhiên 10 khách hàng để tham gia phỏng vấn tay đôi, qua đó ghi nhận ý kiến của họ về dịch vụ Internet Banking của VCB –TP. Hồ Chí Minh và các mong muốn của họ đối với ngân hàng.
3.3.1.3. Kết quả nghiên cứu định tinh
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 5 nhân tố của mô hình nghiên cứu về sự hài lòng khách hàng được đồng tình và có thể dùng cho nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu định lượng; và 4 tiêu chí đo lường mức độ hài lòng khách là:
Mức độ hài lòng với chất lượng dịch vụ Tổng thể chất lượng dịch vụ
Giới thiệu dịch vụ Internet Banking cho bạn bè Tiếp tục sử dụng dịch vụ Internet Banking
Trải qua bước nghiên cứu định tính, các thang đo được xác định đầy đủ (gồm 23 thang đo của 5 nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng và 4 thang đo cho việc đo lường mức độ hài lòng của khách hàng) để phục vụ cho việc thiết lập bảng câu hỏi điều tra và nghiên cứu định lượng tiếp theo.
Tuy nhiên các thang đo nêu ra trong mô hình nghiên cứu cần phải được điều chỉnh cho phù hợp hơn.
3.3.2. Nghiên cứu định lƣợng
3.3.2.1. Mục tiêu nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được tiến hành nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu. Đây là bước phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập được thông qua phiếu điều tra gửi cho khách hàng để xác định tính lô gích, tương quan của các nhân tố với nhau và từ đó đưa ra kết quả cụ thể về đề tài nghiên cứu.
3.3.2.2. Quy trình nghiên cứu định lượng
b) Xác định số lượng mẫu cần thiết cho nghiên cứu c) Gửi phiếu điều tra cho khách hàng
d) Liên hệ với khách hàng để theo dõi kết quả trả lời e) Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng
f) Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích SPSS theo trình tự sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích mô tả
Phân tích độ tin cậy của các thang đo
Phân tích nhân tố
Xây dựng mô hình nghiên cứu tổng hợp
Kiểm định mô hình.
3.3.2.3. Phân tich định lượng
Một trong những hình thức đo lường được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng là thang đo do Rennis Likert (1932) giới thiệu. Ông đã đưa ra loại thang đo 5 mức độ phổ biến từ 1-5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời.
Bậc 5: Hoàn toàn đồng ý/ Rất cao Bậc 4: Đồng ý/ Cao
Bậc 3: Không ý kiến/ Bình thường Bậc 2: Không đồng ý/ Thấp
Bậc 1: Hoàn toàn không đồng ý/ Rất thấp
Có tất cả 400 bảng câu hỏi được gửi cho khách hàng thông qua đường bưu điện (50), email (200), và tại quầy giao dịch ở các phòng giao dịch vủa Vietcombank –TP. Hồ Chí Minh (20 phòng giao ) với sự hỗ trợ của bộ phận dịch vụ khách hàng. Danh sách khách hàng nhận phiếu điều tra qua đường bưu điện và email được lựa chọn ngẫu nhiên trên cơ sở dữ liệu của Vietcombank – TP. Hồ Chí Minh
Sau hai tuần nếu không nhận được phản hồi từ phía khách hàng thì người gửi sẽ gọi điện thoại lại nhờ khách hàng trả lời Đối với phiếu điều tra đặt tại quầy thì khách hàng khi đến giao dịch tại NH có thể trả lời và gửi lại cho nhân viên liền ngay đó. Theo nghiên cứu của Bollen, tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn nghiên cứu sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho một ước lượng. Mô hình nghiên cứu trong luận văn bao gồm 5 nhân tố độc lập với 23 biến quan sát (Bảng 3.1). Do đó, số lượng mẫu cần thiết là từ 120 mẫu trở lên. Số lượng mẫu dùng trong nghiên cứu là 300 mẫu nên tính đại diện của mẫu được đảm bảo cho việc thực hiện nghiên cứu.
Bảng 3.1: Thang đo các nhân tố tác động tới sự hài lòng của khách hàng
STT Mã hóa Diễn giải
SỰ HỮU HÌNH (STT)
1 SHH01 NH có trang thiết bị và công nghệ kỹ thuật hiện đại 2 SHH02 Màn hình giao diện dễ nhìn
3 SHH03 Thông tin NH đư ợc cập nhật đầy đủ, chính x ác
4 SHH04 Nhân viên ngân hàng trông rất chuyên nghiệp và ăn mặc đẹp 5 SHH05 NH có các hoạt động marketing rất hiệu quả và ấn tượng
SỰ ĐÁP ỨNG (SDU)
6 SDU01 Dịch vụ Internet banking của NH rất thuận tiện 7 SDU02 Thủ tục sử dụng dịch vụ đơn giản
8 SDU03 Danh mục các dịch vụ Internet banking rất phong phú
9 SDU04
NH luôn tiên phong cung cấp các dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng
10 SDU05 Các bước thao tác trên màn hình đơn giản, dễ hiểu
SỰ ĐẢM BẢO (TBM)
11 SDB01 Mức độ an toàn khi sử dụng dịch vụ
12 SDB02 Hình thức nhận OTP có đảm bảo nhanh chóng, tránh rủi ro 13 SDB03 Ngân hàng có sử dụng giao diện bảo mật : https
14 SDB04
Các bước thực hiện đều có câu lệnh nhắc nhở khách hàng kiểm tra thông tin trước khi thực hiện.
15 SDB05 Thời gian thực hiện và xử lý dịch vụ nhanh chóng, chính xác (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
HIỆU QUẢ PHỤC VỤ (HQPV)
16 HQPV01
Nhân viên NH hướng dẫn thủ tục cho khách hàng đầy đủ và dễ hiểu
17 HQPV02
Nhân viên NH luôn cung cấp các thông tin dịch vụ Internet banking cần thiết cho khách hàng
18 HQPV03 NH có đường dây nóng tư vấn dịch vụ Internet banking 24/24 19 HQPV04 NH luôn lắng nghe ý kiến đóng góp của khách hang
20 HQPV05
Các vướng mắc, khiếu nại của khách hàng được giải quyết nhanh chóng và thoả đáng
TÍNH CẠNH TRANH VỀ GIÁ (TCTG)
21 TCTG01 NH có chính sách phí dịch vụ Internet banking hợp lý 22 TCTG02 Mức phí dịch vụ OTP qua SMS banking hợp lý 23 TCTG03
Các mức phí khi thực hiện các giao dịch qua Internet banking hợp lý
3.3.3 Thiết kế bảng câu hỏi.
3.3.3.1. Mục tiêu
Tìm hiểu mong đợi của khách hàng đối với NH Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng
Kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
Xác định mối tương quan giữa thời gian sử dụng dịch vụ ngân hàng, và số lượng NH giao dịch với sự hài lòng của khách hàng
3.3.3.2. Nội dung
Sau quá trình nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi (PHỤ LỤC 1) được thiết kế với 24 thang đo đo lường các tác nhân đem đến sự hài lòng của khách hàng và 3