3.4.1. Xử lý dữ liệu
Bảng câu trả lời cần phải được hiệu chỉnh để tăn hất lượng dữ liệu và cần m h a để đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS xử lý, phân tích.
a. Hiệu chỉnh
Bảng câu trả lời được thu thập và tiến hành nhập liệu. Dựa trên kinh nghiệm, kiến thứ n ười xử lý dữ liệu phát hiện, loại bỏ các câu trả lời không hợp lệ như: chọn cùng một đ p n ho tất cả các phát biểu, chọn đ p n iểu lặp lại qui luật,
hoặ Zi Za … Qu trình hiệu chỉnh nhằm đảm bảo: đ n thủ tụ đối tượng phỏng vấn, xử lý các câu trả lời không hoàn chỉnh, tính nhất quán của các câu trả lời, sự rõ ràng của các câu trả lời
b. Mã hóa dữ liệu
M h a là ước chu n bị cho phân tích, là quá trình chuyển đổi các câu trả lời thành dạn m để nhập và xử lý trên phần mềm SPSS (tham hảo ản m h a dữ liệu ở phụ lụ 3)
3.4.2. K thuật phân tích dữ liệu
Bảng câu hỏi sau hi đ phỏng vấn, hiệu chỉnh và mã hóa sẽ được nhập dữ liệu dưới định dạng excel. Dữ liệu sau khi nhập xong ở dạng một ma trận được gọi là ma trận dữ liệu. Ma trận dữ liệu chứa tất cả các trả lời đ được mã hóa của toàn bộ mẫu và đượ đưa vào phần mềm SPSS 1 để tiến hành phân tích.
3.4.2.1. Đ i t a đo
a. Đ i tí đơ ƣớng của t a đo
Tập hợp biến quan sát gố đo lường khái niệm chỉ có một khía cạnh/thành phần(r t trí h được một nhân tố) tạo thành than đo đ n hướng. Tập hợp biến quan sát gố đo lường khái niệm có nhiều h n một khía cạnh/thành phần(r t trí h ra được nhiều h n một nhân tố) tạo thành than đo đa hướng. Một than đo đa hướng làm cho việc khảo sát mối liên hệ giữa các biến trở n n h hăn o đ than đo tốt là than đo đ n hướng (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tính đ n hướng của than đo được kiểm định bằng cách chạy phân tích khám phá EFA cho từng thang đo Một than đo là đ n hướng khi thỏa m n điều kiện:
1. Kết quả phân tích nhân tố ra một nhân tố duy nhất
2. Nhân tố giải thí h đượ h n % độ biến thiên (Total Varriance Explained) của tập dữ liệu
3. Các biến có trọng số nhân tố ( là hệ số tư n quan iữa nhân tố và biến đo lường λi) lớn h n hoặc bằng 0.5. Nếu biến nào có trọng số nhân tố λi không thỏa điều kiện thì sẽ loại biến đ .
Nếu kết quả phân tích nhân tố cho kết quả nhiều h n một nhân tố thì than đo tính đa hướn Tron trường hợp này cần phải xem xét hướng khác có quan trọng không, nếu có thì giữ lại, nếu không thì loại biến này ra khỏi tập dữ liệu.
b. Đ i độ tin cậy của t a đo
Độ tin cậy của than đo được kiểm định thông qua: (1) Phân tích Cron a h’s Alpha và ( ) phân tí h nhân tố khám phá EFA
P tí Cro a ’s A p a: Để tính Cronbach Alpha α cho một thang đo thì than đo đ phải có tối thiểu là ba biến đo lường. Các biến hôn đảm bảo độ tin cậy Cron a h’s Alpha sẽ bị loại khỏi tập dữ liệu và hôn được sử dụn để chạy phân tích nhân tố khám phá EFA. Một biến được gọi là đảm bảo độ tin cậy Cron a h’s Alpha hi thỏa hai điều kiện: (1) hệ số tư n quan iến – tổng (item – total correlation) lớn h n hoặc bằng 0.3 và (2) hệ số Alpha lớn h n hoặc bằng 0.6 ( Nunnally & Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008). Trường hợp nếu hệ số α qu lớn (α > 9 ) ho thấy có nhiều biến trong than đo hôn h iệt ì nhau, hi đ than đo hôn ý n hĩa
Phân tích nhân tố khám phá EFA: sau khi loại các biến hôn đủ độ tin cậy Cron a h’s Alpha iến giữ lại sẽ được xem xét tính phù hợp thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA. Nghiên cứu sử dụn arl tt’s T st để kiểm định giả thuyết H0 là các biến hôn tư n quan với nhau trong tổng thể, hệ số MO để kiểm tra xem dữ liệu có phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA hay không. Điều kiện đủ để phân tích EFA là thích hợp khi hệ số KMO lớn h n hoặc bằng 0.5, nếu như trị số này nhỏ h n thì phân tí h nhân tố khám phá EFA có khả năn hôn n thí h hợp với các dữ liệu. Đại lượn Ei nvalu đại diện ho lượng biến thi n được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố nào có Eigenvalue nhỏ h n 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt h n một biến gốc vì sau khi chu n hóa, mỗi biến gố phư n sai ằng 1. Chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn h n 1 mới được giữ lại tron mô hình phân tí h Phư n ph p xoay không vuông góc Promax được sử dụn để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Dựa trên kết quả phân tích nhân tố h m ph EFA đ nh i :
- Độ giá trị hội tụ than đo: một than đo đạt giá trị hội tụ khi và chỉ khi các biến có hệ số tải lớn h n hoặc bằng 0.5 và cùng tải lên một nhân tố. Các biến có hệ số tải nhỏ h n sẽ bị loại.( Nunnally & Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008)
- Độ giá trị phân biệt than đo: một than đo đạt độ giá trị phân biệt khi và chỉ khi không có biến nào có hệ số tải cao lên nhiều h n một nhân tố. Nếu chênh lệch hệ số tải lên các nhân tố của cùng một biến lớn h n hoặc bằng 0.3 thì chấp nhận đượ , than đo đạt độ giá trị phân biệt.
- Than đo được chấp nhận khi tổn phư n sai trí h lớn h n hoặc bằng 50%.
Các biến đạt yêu cầu trong từn than đo được lấy tổn và sau đ tính điểm trung bình cộn để đại diện cho các khái niệm nghiên cứu đưa vào kiểm định mô hình nghiên cứu.
3.4.2.2. Kiểm định mô hình nghiên cứu a. P tí tƣơ qua
Phân tí h tư n quan sẽ xem xét các mối quan hệ tư n quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập n như iữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tư n quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn h n hứng tỏ giữa các biến này có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy có thể phù hợp. Mặt khác nếu giữa các biến độc lập n tư n quan lớn với nhau cho thấy giữa các biến này có thể xảy ra hiện tượn đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu đan x m xét
b. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa iến sẽ cho thấy ườn độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, phư n ph p ình phư n nhỏ nhất thôn thường OLS với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập được phân tích bằn phư n ph p đưa vào n một lúc (Enter). Biến độc lập là các biến đ đượ điều chỉnh sau khi thực hiện đ nh i than đo
Trong phân tích hồi quy, độ phù hợp của mô hình sẽ đượ đ nh giá thông qua hệ số x định R2 điều chỉnh và kiểm định thông qua kiểm định F, kiểm định t. Dựa
trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích tầm quan trọng của các biến trong mô
hình nghiên cứu, dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong phân tích hồi quy
giả định liên hệ tuyến tính, giả định phư n sai ủa phần dư hôn đổi, giả định
phân phối chu n phần dư, iả định về tính độc lập của phần dư, hiện tượn đa ộng
tuyến, kiểm định các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu.
Hệ số x định R2 hiệu chỉnh (adjusted R square), R2 được sử dụng để phản ánh s t h n mứ độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa iến. R2
hiệu chỉnh không nhất thiết tăn l n hi nhiều biến đượ th m vào phư n trình và là thướ đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính đa iến vì không phụ thuộ vào độ lệ h ph n đại của R2
Kiểm định F trong bản phân tí h phư n sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể Ý tưởng của kiểm định là xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 là tất cả các hệ số hồi quy riêng phần đều bằng nhau và bằn : β1=β2=…=βk= 0. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì kết luận là kết hợp các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích đượ thay đổi của biến phụ thuộc và điều này n ý n hĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm định t là kiểm định giả thuyết về ý n hĩa ủa hệ số hồi quy để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởn đến biến phụ thuộc. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk= 0 với độ tin cậy 95%. Nếu giả thuyết H0 được chấp nhận, tức biến độc lập không có ảnh hưởn ì đến biến phụ thuộ , n hĩa là mối quan hệ tư n quan tuyến tính nhận ra ở mẫu chỉ xảy ra do ngẫu nhiên chứ không phải bản chất, mô hình hồi quy tuyến tính đa iến đ được xây dựng dựa trên các mối quan hệ “ iả” iữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Mô hình hồi quy tuyến tính bằn phư n ph p OSL được thực hiện với một số giả định và mô hình chỉ thực sự ý n hĩa khi các giả định này đượ đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo độ tin cậy cho mô hình cần phải thực hiện một loạt các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết.
Giả định phư n sai phần dư hôn đổi được kiểm định thông qua kiểm định tư n quan hạng Spearman. Giả thuyết đặt ra cho kiểm định này là phư n sai ủa sai số thay đổi. Nếu giả thuyết này đ n thì hệ số tư n quan hạng tổng thể giữa phần dư và iến độc lập sẽ khác 0. Hệ số tư n quan hạn được tính giữa trị tuyệt đối của phần dư với từng biến riêng phần.
Công cụ ch n đo n ph t hiện sự tồn tại của đa ộng tuyến trong tập dữ liệu và đ nh i mứ độ cộng tuyến làm thoái hóa các tham số ướ lượn là độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số ph n đại phư n sai VIF Quy tắc là nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập h và đ là dấu hiệu của đa ộng tuyến, hoặc khi hệ số ph n đại phư n sai VIF vượt qu 1 , đ là dấu hiệu của hiện tượn đa ộng tuyến.
c. Kiểm định các giả thuyết
Dựa trên các kết quả phân tích hồi quy, các giả thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định và rút ra kết luận, giả thuyết nào sẽ được chấp nhận, giả thuyết nào sẽ bị bác bỏ.
3.4.2.3. P tí p ƣơ sai ANOVA
Phân tí h phư n sai ANOVA một yếu tố được sử dụng khi sử dụng một biến yếu tố để phân loại quan s t thành nh m h nhau C ước trong thủ tục kiểm định ANOVA gồm:
(1) Kiểm định độ đồng nhất của phư n sai iữa các nhóm nhân tố( kiểm định Levene test) với mứ ý n hĩa lớn h n
(2) Tiếp tục kiểm định ANOVA và kiểm định phi tham số Mann- Whit n y được thực hiện nếu như yếu tố phân tích có hai nhóm hoặc:
(3) Tiếp tục kiểm định ANOVA và kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis được thực hiện nếu như yếu tố phân tích có 3 nhóm trở lên. Nếu phân tí h ANOVA ý n hĩa thì phân tí h sâu ANOVA (Post Hoc Test) sẽ được tiếp tục thực hiện để kiểm tra sự khác nhau giữa các trung bình nhóm theo nguyên tắc chọn ra một nh m để so sánh với các nhóm còn lại.
Tóm tắt
Chư n này đ trình ày một cách chi tiết phư n ph p thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua hai ước chính là nghiên cứu s ộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu s ộ sử dụn phư n ph p định tính thông qua phư n ph p thảo luận tay đôi N hi n ứu định lượng thực hiện bằn phư n ph p phỏng vấn bằng câu hỏi Chư n này ng trình bày chi tiết quá trình thực hiện nghiên cứu định lượn như xây dựng bảng câu hỏi, thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu, phư n ph p xử lý số liệu, các kỹ thuật phân tích số liệu. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày một cách chi tiết tron hư n 4.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chư n này sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu đạt đượ tr n sở sử dụng phư n ph p n hi n ứu đ trình ày ở hư n III Nội dun hính hư n IV ao gồm bốn phần chính: (1) Thống kê mô tả, ( ) Đ nh i than đo, ( ) iểm định mô hình nghiên cứu, (4) Phân tí h phư n sai
4.1. Thống kê mô tả 4.1.1. Mô tả mẫu 4.1.1. Mô tả mẫu
Sau quá trình xử lý làm sạch dữ liệu, mẫu nghiên cứu chính thức gồm 191 phần tử (đối tượng nghiên cứu) được sử dụn để phân tích, kiểm định.
a) Dựa vào yếu tố dịch vụ ( ngân hàng cung cấp dịch vụ, thời gian sử dụng dịch vụ, loại hình dịch vụ sử dụng, mụ đí h sử dụng dịch vụ) (X m hi tiết ản mô tả mẫu dựa vào yếu tố dị h vụ tại phụ lụ 4.3) mẫu được phân bố như sau:
Về ngân hàng cung cấp dịch vụ, tron 191 đối tượn đối tượn đan sử dụng dịch vụ n ân hàn điện tử của VCB,chiếm tỉ lệ cao nhất 39.27%; tiếp theo là ngân hàng BIDV với 1 đối tượng sử dụng, chiếm 10.99% mẫu; ngân hàng Đôn Á với đối tượng sử dụng chiếm 10.47%; 14 đối tượng sử dụng ngân hàng ACB, chiếm %; 1 đối tượng sử dụng ngân hàng Vietin Bank, chiếm 5.24%; Sa om an là 14% tư n ứng với đối tượn ; ANZ là 9% tư n ứng với 4 đối tượn ; T h om an là 1 % tư n ứn đối tượn ; và 9 đối tượng sử dụng dịch vụ n ân hàn điện tử của các ngân hàng khác, chiếm 20.42%. Theo báo cáo của ngành ngân hàng 2011, của Công ty chứng khoán Ngân hàng ngoại thư n Việt Nam (VCB) số tháng 05/2012 xếp hạng sức mạnh thư n hiệu ngân hàng theo thứ tự từ ao đến thấp như sau: VC , Đôn Á, A ri an , AC , T h om an , I V, ST , M , HS C, VI ,EI , tron đ 2 ngân hàng dẫn đầu về cung cấp dịch vụ n ân hàn điện từ là VC ( %), Đôn Á (1 %), tỉ lệ % này n xấp xĩ với tỉ lệ của mẫu nghiên cứu, do đ việc phân bổ đối tượng khảo sát trong tổng thể mẫu là chấp nhận được.
Về thời gian sử dụng dịch vụ: đa phần đối tượng khảo sát sử dụng dịch vụ n ân hàn điện tử h n 4 th n , hiếm 9 1 %(11 đối tượn ); đối tượng sử dụng từ 1 đến dưới 24 tháng chiếm 19.37%, thời gian sử dụng từ đến dưới 12 th n đối tượng, chiếm 13.09%, còn lại 1 đối tượng, chiếm 8.38% là có thời gian sử dụng dịch vụ n ân hàn điện tử khá ngắn, dưới th n Như vậy phần
