3.2.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung với 02 nhóm (một nhóm gồm 10 khách hàng có quan hệ thân thiết với các ngân hàng Techcombank và 01 nhóm gồm 08 chuyên viên marketing và quan hệ khách hàng của ngân hàng này). Danh sách các thành viên tham gia thảo luận nhóm tập trung được tổng hợp tại
(phụ lục 1). Mục đích của nghiên cứu định tính là nhằm thẩm định mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng cung cấp dịch vụ bán lẻ của khách hàng cá nhân và thang đo (nháp 1) các yếu tố này được tác giả đề xuất dựa trên kết quả tổng kết lý thuyết và các nghiên cứu trước (chương 2).
Phương thức thảo luận là các thành viên bày tỏ quan điểm của mình theo các nội dung của dàn bài thảo luận do tác giả soạn thảo (phụ lục 2); các thành viên khác đưa ra quan điểm phản biện lại ý kiến của các thành viên trước đó, cho đến khi không còn quan điểm của ai, các thành viên cho biết ý kiến bằng văn bản, tác giả tổng hợp và giữ lại những ý kiến được đa số (2/3) thành viên chấp thuận.
Kết quả thảo luận tập trung là cơ sở để tác giả hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu đề xuất thành mô hình nghiên cứu chính thức; hiệu chỉnh thang đo nháp 1 thành thang đo nháp 2 sử dụng cho giai đoạn phỏng vấn thử một số khách hàng của Techcombank - Chi nhánh Bình Dương, nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh về nội dung, hình thức của các phát biểu (câu hỏi) và khả năng cung cấp thông tin của đáp viên (người được phỏng vấn), trên cơ sở đó hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi sử dụng cho giai đoạn nghiên cứu chính thức.
3.2.2. Kết quả nghiên cứu định tính
Tổng hợp các ý kiến của các thành viên viên tham gia thảo luận cho thấy, các thành viên của 2 nhóm thảo luận đều thống nhất khẳng định:
Thứ nhất, các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng cung cấp dịch vụ bán lẻ của khách hàng được tác giả đề xuất trong mô hình lý thuyết ở
41
chương 2 (Hình 2.9) là những yếu tố chính. Vì thế, mô hình nghiên cứu chính thức và các giả thuyết nghiên cứu được giữ nguyên như tác giả đề xuất.
Thứ hai, các biến quan sát đo lường được phát triển trong thang đo nháp 1 đã phản ánh được các thuộc tính cơ bản của những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng cung cấp dịch vụ ngân hàng bán lẻ của khách hàng. Tuy nhiên, cần bổ sung và hiệu chỉnh thang đo một số yếu tố ảnh hưởng để phù hợp với đặc điểm của thị trường dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại địa bàn tỉnh Bình Dương. Đó là mức độ cạnh tranh gữa các NHTM trên địa bàn tương đối cao, đồng thời người dân vẫn có thói quen sử dụng các dịch vụ ngân hàng truyền thống. Bởi vậy, thang đo yếu tố dịch vụ khách hàng cần bổ sung các biến đo lường tình thần, thái độ và năng lực nhân viên phục vụ. Trên cơ sở đó, thang đo (nháp 2) các yếu tố ảnh hưởng và quyết định lựa chọn của khách hàng được phát triển như sau (hiệu chỉnh từ thang đo nháp 1).
Thang đo yếu tố sựđáp ứng
Thang đo cho yếu tố mức độ đáp ứng gồm 5 biến từ DU1 – DU5, được phát triển dựa trên các thuộc tính của khái niệm mức độ đáp ứng được trình bày ở chương 2 (mục 2.2.3), kết hợp với tham khảo thang đo của Chigamba và Fatoki (2011); Siddique (2012).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
DU1 Techcombank có nhiều loại sản phẩm/dịch vụ để khách hàng lựa chọn DU2 Techcombank có nhiều sản phẩm/dịch vụ hấp dẫn
DU3 Techcombank thường xuyên có các sản phẩm/dịch vụ mới DU4 Techcombank giải quyết kịp thời các yêu cầu của khách hàng DU5 Techcombank đảm bảo an toàn tuyệt đối cho khách hàng
Thang đo yếu tố sự thuận tiện
Thang đo cho yếu tố sự thuận tiện gồm 5 biến từ TT1 – TT5 được phát triển dựa trên các thuộc tính của khái niệm sự thuận tiện ở chương 2 (mục 2.2.3), kết hợp với tham khảo thang đo của Chigamba và Fatoki (2011), Pangemanan (2014).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
TT1 Khách hàng có thể giao dịch với Techcombank mọi lúc, mọi nơi
42
TT3 Mạng lưới ATM của Techcombank phủ rộng
TT4 Thủ tục giao dịch tại Techcombank đơn giản, tiện lợi
TT5 Khách hàng dễ dàng tiếp cận các sản phẩm/dịch vụ của Techcombank
Thang đo yếu tố Dịch vụ khách hàng
Thang đo cho yếu tố dịch vụ khách hàng gồm 6 biến từ DV1 – DV6, được phát triển dựa trên các thuộc tính của khái niệm mức độ đáp ứng được trình bày ở chương 2 (mục 2.2.3), kết hợp với tham khảo thang đo của Chigamba và Fatoki (2011); Siddique (2012).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
DV1 Khách hàng có đầy đủ các thông tin về các sản phẩm/ dịch vụ của Techcombank DV2 Khách hàng được tư vấn kỹ càng trước khi giao dịch với Techcombank DV3 Nhân viên Techcombank luôn lịch sự, thân thiện với khách hàng
DV4 Nhân viên Techcombank sẵn sàng giúp đỡ khách hàng DV5 Techcombank có các chương trình tri ân khách hàng hấp dẫn DV6 Tóm lại, khách hàng của Techcombank được chăm sóc chu đáo
Thang đo yếu tố hình ảnh ngân hàng
Thang đo cho yếu tố hình ảnh ngân hàng gồm 4 biến từ HA1 – HA4, được phát (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
triển từ các thuộc tính của khái niệm yếu tố này được trình bày ở chương 2 (mục 2.2.3), kết hợp với tham khảo thang đo của Siddique (2012).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
HA1 Techcombank là ngân hàng có uy tín
HA2 Techcombank đem lại ấn tượng cho khách hàng
HA3 Techcombank là thương hiệu được mọi khách hàng biết đến HA4 Khách hàng cảm thấy yên tâm khi giao dịch với Techcombank
Thang đo yếu tố giá cả dịch vụ
Thang đo cho yếu tố giá cả các dịch vụ gồm 3 biến từ GC1 – GC3, được phát triển dựa trên các thuộc tính của khái niệm giá cả dịch vụ hợp lý được trình bày ở chương 2 (mục 2.2.3), kết hợp với tham khảo thang đo của Chigamba và Fatoki (2011); Siddique (2012); Pangemanan, (2014).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
GC1 Techcombank có chế độ lãi suất linh hoạt có lợi cho khách hàng GC2 Techcombank có chế độ lãi suất cạnh tranh so với các ngân hàng khác GC3 Phí giao dịch tại Techcombank hợp lý
43
Thang đo yếu tố nhóm tham khảo
Thang đo cho yếu tố nhóm tham khảo gồm 4 biến từ TK1 – TK4, được phát triển trên cơ sở khái niệm yếu tố này đã trình bày tại chương 2 (mục 2.2.3) và tham khảo nghiên cứu của Chigamba và Fatoki (2011); Pangemanan (2014); Nguyễn Thị Thúy Hằng (2012) và Biện Thanh Trúc (2013).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
TK1 Khách hàng chọn Techcombank là dựa theo ý kiến của người thân trong gia đình
TK2 Khách hàng chọn Techcombank là do bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu TK3 Khách hàng chọn Techcombank là do quan hệ công việc
TK4 Khách hàng chọn Techcombank là từ thông tin quảng cáo
Thang đo Quyết định lựa chọn ngân hàng
Thang đo Quyết định lựa chọn ngân hàng cung cấp dịch vụ gồm 4 biến từ QD1 – QD4, được phát triển dựa trên các thuộc tính của khái niệm Quyết định lựa chọn ngân hàng cung cấp dịch vụ được trình bày ở chương 2 (mục 2.3.2), kết hợp với tham khảo thang đo của Chigamba và Fatoki (2011); Siddique (2012); Pangemanan, (2014).
Mã hóa Nội dung chỉ báo
QD1 Techcombank đáp ứng kỳ vọng của Quý khách hàng QD2 Techcombank là sự lựa chọn đầu tiên của Quý khách hàng
QD3 Quý khách hàng tiếp tục chọn Techcombank khi có nhu cầu giao dịch QD4 Quý khách hàng sẽ giới thiệu Techcombank với những người khác
3.3. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC 3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu 3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Về kích thước mẫu nghiên cứu, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, theo Tabachnick & Fidell, kích thước mẫu phải bảo đảm theo công thức: n ≥ 8m + 50 (n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mô hình)2; trong khi đó, theo Harris RJ. Aprimer (1985): n ≥ 104 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ≥ 50 + m , nếu m < 5.
Trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố (EFA), Hair & ctg (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sát/biến đo
44
lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Trong khi đó theo Gorsuch (1983) trường hợp phân tích hồi quy kích thước mẫu cần ít nhất 200 quan sát. Còn theo quy tắc kinh nghiệm, thì mẫu nghiên cứu có kích thước càng lớn càng tốt.
Trong nghiên cứu này mô hình nghiên cứu có 6 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc, 31 biến quan sát. Vì thế, kích thước mẫu tính theo Tabachnick và Fidell (1991) là n ≥ 90; theo Harris RJ. Aprimer (1985) n ≥ 110 quan sát; theo Hair và ctg (1998) n ≥ 155 (31x5). Tuy nhiên, nghiên cứu này còn thực hiện kiểm định khác biệt về quyết định lựa chọn ngân hàng cung cấp dịch vụ bán lẻ theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng (nghĩa là chia tổng thể nghiên cứu thành các nhóm nhỏ theo các biến định tính). Vì thế, tác giả quyết định kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu là 310 (155 x 2). Để đem lại kết quả khảo sát được tin cậy, kích thước mẫu này sau khi loại các phiếu khảo sát không hợp lệ (Phiếu khảo sát thiếu thông tin hoặc ít có độ tin cậy), tác giả quyết định chọn kích thước mẫu là là 465 (= 310 x 1,5).
Về phương pháp chọn mẫu nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống (xác suất) theo danh sách khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng bán lẻ đến thời điểm 31/12/2014 tại các phòng giao dịch của Techcombank – Chi nhánh Bình Dương (bảng 3.1). Trong đó, bước nhảy được xác định bằng công thức SI = N/n = 67 (N là tổng số khách hàng sử dụng dịch vụ bán lẻ =31.063; n là kích thước mẫu = 465),
Bảng 3.1: Khung mẫu nghiên cứu phân bổ cho CN Bình Dương và các PGD (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
TT Phòng giao dịch Tống số khách hàng (người) Số khách hàng phỏng vấn (người) 1 Chi nhánh Bình Dương 12.114 181 2 Mỹ Phước 6.921 103 3 Dĩ An 7.015 105 4 Lái Thiêu 5.013 75 Tổng số 31.063 465 (Nguồn: Đề xuất của tác giả)
3.3.2. Thu thập thông tin mẫu nghiên cứu
Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi dưới ba hình thức là phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua e-mail và phỏng
45
vấn trực tuyến bằng Google- Dos các khách hàng đang có quan hệ cung cấp dịch vụ tại Ngân hàng được xác định trong khung mẫu trên đây (mục 3.3.1). Trong đó, bảng câu hỏi được thiết kế trên cơ sở thang đo nháp 2 (kết quả nghiên cứu sơ bộ - mục 3.2.2) và bổ sung thêm phần thông tin các đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng được phỏng vấn. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng thang đo likert 7 mức độ từ 1-7 (1: hoàn toàn phản đối; 7; hoàn toàn đồng ý) để có độ phân giải cao, nhờ đó tăng độ chính xác của đo lường. Bảng câu hỏi này được sử dụng sau đó để phỏng vấn thử 18 khách hàng đến giao dịch tại Techcombank – Chi nhánh Bình Dương (theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện) nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh của các câu hỏi (phát biểu) về mặt hình thức và khả năng cung cấp thông tin của khách hàng, trên cơ sở đó hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn chính thức . Kết quả phỏng vấn thử 18 khách hàng cho thấy :
- Đáp viên (khách hàng được phỏng vấn) hiểu được các phát biểu. - Đáp viên có đầy đủ thông tin để trả lời.
- Đáp viên có sẵn sàng cung cấp thông tin.
Vì thế, bảng câu hỏi này được sử dụng để phỏng vấn khách hàng trong nghiên cứu chính thức (phụ lục 2).
Kết quả phỏng vấn khách hàng được thu về, sau khi làm sạch (loại bỏ các bảng câu hỏi có nhiều ô thiếu thông tin, hoặc nhiều hơn một ô trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy) được nhập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS 16.0
Tập dữ liệu sau khi làm sạch, được đưa vào kiểm tra tính phân phối thông qua các chỉ số Skewness và Kurtosis3, trước khi áp dụng các kỹ thuật định lượng bằng phương pháp phân tích phương sai để ước lượng các tham số trong quá trình kiểm định thang đo, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.
3 Nếu các chỉ số này hầu hết được phân bố trong khoảng [-1, +1], chứng tỏ các biến đo lường có phân phối xấp xỉ phân phối chuẩn.
46
3.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu được thực hiện qua các giai đoạn:
Đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo
Việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) thông qua phần mềm xử lý SPSS 16.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy (biến rác). Trong đó:
- Tiêu chuẩn Cronbach Alpha được nhiều nhà nghiên cứu (Nunally (1978); Peterson (1994); Slater (1995)) đề nghị là hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Tuy nhiên, theo Nunnally và cộng sự (1994), hệ số Cronbach Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm - total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ.
- Tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm:
+ Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr.262).
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Trong đó, Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và ctg, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, trường hợp các
47
biến có Factor loading được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
Tuy nhiên, cũng như trong phân tích Cronbach Alpha, việc loại bỏ hay không một biến quan sát không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của biến đó. Trường hợp biến có trọng số Factor loading thấp hoặc được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ, nhưng có đóng góp quan trọng vào giá trị nội dung của khái niệm mà nó đo lường thì không nhất thiết loại bỏ biến đó (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011, trang 402 - 403).
Trong nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu có kích thước tương đối lớn (n =435) và sau EFA là phân tích hồi qui bội. Vì thế, trong quá trình Cronbach Alpha, tác giả sẽ giữ lại các thang đo có trị số Cronbach Alpha ≥ 0,6 và loại các biến quan sát có tương quan giữa biến và tổng < 0,3. Trong quá trình EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax; loại bỏ các biến quan sát có trị số Factor loading < 0,5 hoặc trích vào các nhân tố khác mà chênh lệch trọng số Factor loading giữa các nhân tố < 0,3
Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Quá trình phân tích hồi qui tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa biến các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, theo John và Benet - Martinez (2000), khi hệ số tương quan < 0,85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});