Sau khi nghiên cứu định tính phiếu khảo sát lần nữa bảng câu hỏi đƣợc điều chỉnh để ngƣời đƣợc khảo sát dễ hiểu hơn. Toàn bộ dữ liệu nhận đƣợc sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS và đƣợc hỗ trợ bởi Microsoft Excel. Sử dụng phần mềm Microsoft Excel, SPSS thực hiện phân tích dữ liệu thông qua các công cụ nhƣ thống kê mô tả (Discriptive Statistics), đồ thị (Graphs), kiểm định độ tin cậy của các thang đo( Cronbach Anpha), phân tích nhân tố khám phá( Factor Analysis), phân tích hồi quy (Linear Regression) và phân tích khác (T test, Anova…)
Phƣơng pháp lấy mẫu:
Do giới hạn về mặt kinh phí cũng nhƣ nhân lực nên tác giả chọn ra các đơn vị lấy mẫu dựa vào sự thuận tiện hay tính dễ tiếp cận để thực hiện khảo sát của mình . Cách chọn mẫu này đƣợc gọi là phƣơng pháp lấy mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện là phù hợp nhất. Các bảng câu hỏi nghiên cứu sẽ đƣợc gửi trƣớc đến khách hàng, bạn bè, ngƣời quen thông qua khảo sát trực tuyến (online interview), đồng thời sẽ đƣợc in ra và khảo sát tại BIDV CN TP.HCM. Thời gian khảo sát là trong năm 2012.
Kích thƣớc mẫu:
Theo Hair & ctg (2010), để sử dụng EFA, mẫu tối thiểu 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/ biến đo lƣờng 5:1, tốt nhất 10:1
Tổng số bảng câu hỏi đƣợc phát ra là 250 bảng, thu về là 220 bảng. Trong số 220 bảng thu về có 50 bảng không hợp lệ do bị hƣ hỏng, trả lời chƣa chuẩn xác và thiếu nhiều thông tin. Kết quả là 170 bảng câu hỏi hợp lệ đƣợc sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu.
Phân tích dữ liệu: các dữ liệu sau khi thu thập sẽ đƣợc làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS. Các phƣơng pháp thống kê sử dụng trong nghiên cứu đƣợc trình bày tiếp sau đây:
Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo thuộc tính: những thông tin nhân khẩu học sẽ đƣợc tổng hợp thống kê bằng kỹ thuật Frequencies, Table để khái quát mẫu nghiên cứu.
Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua Cronbach Alpha: Cronbach Alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các nhân tố dùng để đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng BIDV CN TP.HCM. Những biến con không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và sẽ không xuất hiện trong phân tích nhân tố. Sau khi phân tích EFA, Cronbach Alpha sẽ thực hiện lần nữa để kiểm định lại toàn bộ độ tin cậy của các nhân tố mới tạo ra.
Phân tích nhân tố khám phá EFA: Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ đƣợc xem xét tính phù hợp thông qua phân tích nhân tố EFA nhằm trả lời câu hỏi: mức độ gắn kết của 27 biến con để đánh giá sự hài lòng của khách hàng là nhƣ thế nào, và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét hay có nhân tố nào mới phát sinh ra mà mô hình lý thuyết chƣa đề cập tới hay không.
Phân tích hệ số tƣơng quan và xây dựng mô hình thông qua phân tích hồi quy: trƣớc hết hệ số tƣơng quan giữa sự hài lòng với các nhân tố đánh giá sự hài lòng sẽ đƣợc xem xét. Tiếp sau đó tƣơng quan nội tại giữa các nhân tố cấu thành sự hài lòng đƣợc xét tới để đo lƣờng trƣớc sự đa cộng tuyến có thể xảy ra khi phân tích hồi quy. Cuối cùng, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất (OLS) với phƣơng pháp Enter đƣợc tiến hành, biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng, biến độc lập là tất cả các nhân tố sau khi phân tích EFA. Hệ số xác
định R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình, kiểm định F
dùng để kiểm định tính ứng dụng của mô hình này trên tổng thể.
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng kiểm định t-test: các biến độc lập có hay không tác động lên sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ tại BIDV CN TP.HCM