Dữ liệu thu thập được sau khi nhập liệu và làm sạch, được xử lý bằng phần mềm SPSS thông qua các kỹ thuật chính: phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha,
Vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Mô hình đề xuất Nghiên cứu sơ bộ
Thiết kế thang đo
Thang đo chính thức
Báo cáo kết quả Kiểm định Phỏng vấn thử
Nghiên cứu định lượng
34
phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, và sử dụng phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS để xác định những yếu tố nào thực sự tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của ABBANK CN Khánh Hòa
- Phương pháp độ tin cậy Cronbach’s Alpha: khi sử dụng phương pháp này thì các biến quan sát có tương quan biến tổng dưới 0.3 sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Mặt khác, hệ số Cronbach’s Alpha cũng phải đạt giá trị từ 0.6 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Sau đó, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại và kiểm tra phương sai trích được >= 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007)
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá: sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau
EFA sử dụng phương pháp Principle Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1 vì phương pháp này sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn dùng Principle Component với phép quay Varimax (J.C Anderson & Gerbing, 1988; Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007)
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ tiếp tục bị loại. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50%
35
- Phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS: sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi quy theo phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS. Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là đánh giá mức độ phù hợp của mô hình qua hệ số xác định điều chỉnh để xác định khả năng giải thích của mô hình trong thực tiễn. Kiểm định độ phù hợp của mô hình nghĩa là kiểm định để biết biến độc lập có thể giải thích cho biến phụ thuộc không. Và trên cơ sở kết quả có được sau khi chạy hồi quy sẽ viết phương trình các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng và tiến hành kiểm định giả thuyết xem giả thuyết nào bị bác bỏ, giả thuyết nào được chấp nhận
Mô hình hồi quy đa biến với phương pháp bình phương bé nhất (OLS) được xây dựng cho mối quan hệ này có dạng phương trình tổng quát như sau:
HL = + TC + DU + DC + NLPV + UTTH + HH + G + Trong đó:
Biến phụ thuộc HL là sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của ABBANK CN Khánh Hòa
Các biến độc lập gồm TC là sự tin cậy mà ABBANK tạo dựng nơi khách hàng, DU là sự đáp ứng mà ABBANK dành cho khách hàng, DC là sự đồng cảm giữa ABBANK và khách hàng, NLPV là năng lực phục vụ của ABBANK đối với khách hàng, UTTH là uy tín thương hiệu của ABBANK mà khách hàng biết đến, HH là sự hữu hình của ABBANK trong mắt khách hàng, G là giá mà ABBANK áp dụng cho khách hàng
: hệ số hồi quy riêng đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình biến phụ thuộc HL khi từng biến độc lập thay đổi 1 đơn vị và các biến độc lập khác giữ nguyên không đổi.
: sai số của mô hình, đại diện cho các lỗi đo lường trong các biến độc lập
Ngoài ra, tác giả còn tiến hành phân tích sự khác biệt giữa các biến định tính với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của
36
ABBANK CN Khánh Hòa, sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố ANOVA. Mục đích phần này dùng để xem xét sự khác biệt giữa các thuộc tính định tính của đối tượng nghiên cứu và biến phụ thuộc. Cụ thể là xem xét có sự khác biệt về sự hài lòng dịch vụ NHĐT của ABBANK CN Khánh Hòa với các đối tượng khách hàng hay không. Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Kiểm định phương sai đồng nhất nếu sig ở kiểm định này < 0.05 thì kết luận phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính là khác nhau, còn nếu sig ở kiểm định này > 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau. Xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA, nếu giá trị Sig ở bảng này > 0.05 thì kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, ngược lại giá trị sig < 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này trình bày tác giả trình bày thực trạng hoạt động dịch vụ NHĐT tại NH TMCP An Bình CN Khánh Hòa, và đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất, sử dụng thang đo likert 7 mức độ để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng. Quy trình nghiên cứu được tiến hành qua 2 bước là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Từ đó, tác giả đã xây dựng được bảng câu hỏi chính thức dùng để phát trực tiếp đến khách hàng nhằm thu thập dữ liệu phục vụ cho công việc nghiên cứu. Nghiên cứu khám phá sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua phỏng vấn theo bảng câu hỏi chi tiết đã được soạn sẵn.
Dữ liệu sau khi thu thập được sẽ được nhập liệu, làm sạch và tiến hành xử lý bằng phần mềm SPSS 22, thông qua các kỹ thuật chính đó là phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS.
37
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 MÔ TẢ MẪU KHẢO SÁT
4.1.1 Mô tả mẫu khảo sát
Tổng số bảng câu hỏi được phát ra là 250 bảng, thu về 239 bảng. Trong 239 bảng thu về có 28 bảng không hợp lệ, do đối tượng được khảo sát đánh không đầy đủ bảng khảo sát làm cho bảng khảo sát thiếu nhiều thông tin, hoặc có những bảng khảo sát không được đánh đúng như yêu cầu. Vì vậy, chỉ có 211 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu