3.3.1 Mẫu nghiên cứu
Bảng câu hỏi do cán bộ, nhân viên tự trả lời đã được sử dụng để thu thập thông tin cần nghiên cứu trong đề tài này. Việc phát bảng câu hỏi được thực hiện bởi chính tác giả.
Xác định kích thước mẫu là công việc khá phức tạp bởi hiện tại có quá nhiều quan điểm khác nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đòi hỏi có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995). Tuy nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu là lớn thì hiện nay chưa xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy thuộc phương pháp ước lượng sử dụng. Nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML3 thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 mẫu (Hair & ctg, 1983), hay ít nhất là 200 mẫu (Hoelter). Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số ước lượng (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) hay 15 mẫu cho một biến (Phạm Đức Kỳ và Bùi Nguyên Hùng, 2007). Tuy nhiên, số lượng mẫu cũng xác định trên số lượng tổng thể nghiên cứu (bằng 1/10 qui mô mẫu) (Nguyễn Viết Lâm, 2007).
Theo kinh nghiệm, nguyên tắc chọn mẫu là = số biến * 5 là số mẫu tối thiểu. Như vậy cỡ mẫu của nghiên cứu này là 220 (44 biến * 5). Tuy nhiên, vì tình hình thực tế số lượng khách hàng tín dụng cá nhân trên địa bàn tỉnh Nghệ an lớn nên tác giả đã phát ra 275 bảng câu hỏi, thu về 264 bảng câu hỏi nhưng có 14 phiếu không hợp lệ do có nhiều ô trống. Như vậy, cuối cùng tác giả thu được 250 mẫu đạt yêu cầu đạt 90,9%.
3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Phương pháp chọn mẫu được áp dụng là phương pháp chọn mẫu thuận tiện tức là tác giả sẽ chọn những phần tử mẫu có thể tiếp cận được. Bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho các du khách tác giả giải thích rõ ràng các thông tin trên bảng câu hỏi rồi để họ trả lời và gửi lại cho tác giả sau vài tiếng. Người được hỏi không cần để lại danh tính trên bảng câu hỏi, đảm bảo rằng các câu trả lời là thẳng thắn, khách quan và có độ tin cậy cao.
3.4 Xây dựng thang đo
Thang đo được sử dụng là thang đo Likert 5 điểm, với 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Có tham khảo thang đo của các nghiên cứu trước và thông qua thảo luận nhóm để hình thành thang đo chính thức phù hợp với nghiên cứu.
Thang đo Đánh giá sự hài lòng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP công thương Việt Nam Chi nhánh Nghệ An.
Thành phần “Sự tin cậy” Thang đo này gồm 6 biến quan sát, được ký hiệu từ TC1 đến TC6
Bảng 3.2. Thang đo Sự tin cậy
KÝ HIỆU SỤ TIN CẬY NGUỒN
TC1 Vietinbank luôn cung cấp dịch vụ đúng những gì đã cam kết, giới thiệu.
Điều chỉnh từ
Parasuraman & ctg (1988)
TC2 Vietinbank luôn thực hiện các dịch vụ đúng ngay từ lần đầu tiên.
Điều chỉnh từ Parasuraman & ctg (1988)
TC3 Vietinbank luôn quan tâm giải quyết thỏa đáng những vấn đề mà khách hàng gặp phải.
Điều chỉnh từ
Parasuraman & ctg (1988)
TC4 Vietinbank không để xảy ra sai sót trong dịch vụ. Lê Văn Huy & Phạm Thị Thanh Thảo (2008)
TC5 Thông tin của khách hàng luôn được Vietinbank
bảo mật Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
TC6
Vietinbank luôn có thông báo kịp thời cho khách hàng khi có sự thay đổi về dịch vụ (thay đổi phí, lãi suất, mẫu biểu, giờ giao dịch...
Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Thành phần “Sự đáp ứng”. Thang đo này gồm 6 biến quan sát, được ký hiệu từ DU1 đến DU6.
Bảng 3.3. Thang đo Sự đáp ứng
KÝ HIỆU SỰ ĐÁP ỨNG NGUỒN
DU1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhân viên tín dụng khách hàng cá nhân của Vietinbank luôn cố gắng hoàn thành sớm hồ sơ cho bạn.
Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
DU2
Nhân viên tín dụng của Vietinbank luôn cung cấp dịch vụ tín dụng đến khách hàng một cách nhanh chóng.
Điều chỉnh từ Parasuraman & ctg (1988)
DU3 Nhân viên tín dụng của Vietinbank luôn giải
đáp nhanh chóng những thắc mắc của bạn. Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
DU4 Nhân viên tín dụng của Vietinbank không bao giờ tỏ ra bận rộn khi bạn y êu cầu giúp đỡ
Điều chỉnh từ
Parasuraman & ctg (1988)
DU5 Vietinbank luôn có dịch vụ phong phú, đa dạng. Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
Thành phần “Năng lực phục vụ”. Thang đo này gồm 4 biến quan sát, được ký hiệu từ PV1 đến PV4.
Bảng 3.4. Thang đo Năng lực phục vụ
KÝ HIỆU NĂNG LỰC PHỤC VỤ NGUỒN
PV1 Vietinbank có nhiều loại dịch vụ tín dụng khách hàng cá nhân để bạn lựa chọn
Điều chỉnh từ Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
PV2
Nhân viên tín dụng cá nhân của của Vietinbank có chuyên môn nghiệp vụ có thể tư vấn cho bạn lựa chọn dịch vụ hiệu quả nhất có thể
Điều chỉnh từ
Parasuraman & ctg (1988)
PV3 Nhân viên tín dụng khách hàng cá nhân của Vietinbank có khả năng thẩm định hồ sơ tốt
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
PV4
Nhân viên tín dụng khách hàng cá nhân của Vietinbank làm việc rất trách nhiệm và có đạo đức nghề nghiệp.
Điều chỉnh từ
Parasuraman & ctg (1988)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Thành phần “Sự đồng cảm”. Thang đo này gồm 6 biến quan sát, được ký hiệu từ DC1 đến DC6
Bảng 3.5. Thang đo Sự đồng cảm
KÝ HIỆU SỰ ĐỒNG CẢM NGUỒN (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
DC1 Vietinbank luôn hỗ trợ khi bạn gặp khó khăn. Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
DC2
Nhân viên tín dụng khách hàng cá nhân của Vietinbank luôn tư vấn và giúp khách hàng lựavchọn được những dịch vụ phù hợp, tối ưu nhất.
Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
DC3 Vietinbank có nhiều phương thức thu nợ thuận tiện cho bạn
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
DC4 Thời gian hoàn thành hồ sơ tín dụng và giải ngân đáp ứng kịp thời nhu cầu của bạn
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
DC5 Nhân viên tín dụng cá nhân nắm rõ tình hình
hoạt động kinh doanh của bạn Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
DC6 Bạn dễ đáp ứng được các thủ tục, hồ sơ tín dụng mà Vietinbank quy định.
Điều chỉnh từ Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
Thành phần “Phương tiện hữu hình”. Thang đo này gồm 4 biến quan sát, được ký hiệu từ HH1 đến HH5.
Bảng 3.6. Thang đo Phương tiện hữu hình
KÝ HIỆU PHƯƠNG TIỆN HỮU HÍNH NGUỒN
HH1 Cán bộ tín dụng của Vietinbank ăn mặc lịch sự, trang trọng
Điều chỉnh từ Parasuraman & ctg (1988)
HH2 Cơ sở vật chất của Vietinbank an toàn, sạch sẽ, hiện đại
Điều chỉnh từ Parasuraman & ctg (1988)
HH3 Các địa điểm của Vietinbank phân bổ thuận tiện cho bạn giao dịch.
Điều chỉnh từ Parasuraman & ctg (1988), Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
HH4
Cách bố trí vị trí các phòng ban trong Vietinbank hợp lý, thuận tiện cho khách hàng đếnliên hệ giao dịch.
Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Thành phần “Lãi suất”. Thang đo này gồm 4 biến quan sát, được ký hiệu từ TTLL1 đến TTLL4.
Bảng 3.7. Thang đo Lãi suất
KÝ HIỆU LÃI SUẤT NGUỒN
LS1
Vietinbank có nhiều mức lãi suất tương ứng với nhu cầu của bạn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
LS2
Lãi suất của Vietinbank luôn mang tính cạnh tranh cao với các ngân hàng khác.
Điều chỉnh từ Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
LS3
Bạn chấp nhận được mức độ dao động của
lãi suất điều chỉnh. Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
LS4
Thời điểm điều chỉnh lãi suất công khai và
hợp lý. Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
LS5
Các loại phí tín dụng cá nhân củaVietinbank mang tính cạnh tranh cao so với các ngân hàng khác.
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
Thành phần “Uy tín thương hiệu”. Thang đo này gồm TH4 biến quan sát, được ký hiệu từ TH1 đến TH4.
Bảng 3.8. Thang đo Uy tín thương hiệu
KÝ HIỆU THANG ĐO THƯƠNG HIỆU NGUỒN
TH1 Vietinbank là một trong những ngân hàng quốc doanh lớn nhất Việt Nam
Điều chỉnh từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012), Đỗ Tiến Hòa (2007)
TH2 Vietinbank có lịch sử lâu đời và uy tín.
Điều chỉnh từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012), Đỗ Tiến Hòa (2007)
TH3 Vietinbank luôn đi đầu trong việc thực hiện tốt các qui định của Nh à nước
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012), Đỗ Tiến Hòa (2007)
TH4 Vietinbank đang phát triển thương hiệu ra
nước ngoài. Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Thành phần “Mức độ hài lòng”. Thang đo này gồm 7 biến quan sát, được ký hiệu từ HL1 đến HL7.
Bảng 3.9. Thang đo Mức độ hài lòng
KÝ HIỆU LÃI SUẤT NGUỒN
HL1
Nhìn chung, anh/chị cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ tín dụng cá nhân của Vietinbank (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
HL2 Nhìn chung anh/chị cảm thấy Vietinbank đáng tin cậy
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
HL3 Nhìn chung anh/chị cảm thấy Vietinbank đáp ứng được nhu cầu của các anh/chị
Điều chỉnh từ Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
HL4 Nhìn chung, anh/chị cảm thấy hài lòng với sự phục vụ của Vietinbank
Điều chỉnh từ Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
HL5 Nhìn chung anh/chị cảm thấy Vietinbank cảm thông với nhu cầu của các anh/chị
Bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ
HL6 Nhìn chung, anh/chị cảm thấy hài lòng với phương tiện vật chất của Vietinbank
Điều chỉnh từ Huỳnh Thị Phương Thảo (2012)
HL7 Nhìn chung, anh/chị cảm thấy hài lòng với lãi suất (Chi phí) mà Vietinbank áp dụng
Điều chính từ Đỗ Lý Hoàng Ngọc (2012)
3.5. Phương pháp xử lý số liệu
Chương trình vi tính thống kê được sử dụng để phân tích kết quả các câu hỏi dữ liệu thu thập là phần mềm SPSS 16.0. Với tập dữ liệu thu về, sau khi hoàn tất việc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, một số phương pháp phân tích sẽ được sử dụng trong nghiên cứu, cụ thể như
Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu 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. Bước đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích. 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. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng, có thể phân loại các kỹ thuật này như sau:
- Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
- Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.
Các đại lượng thống kê mô tả
- Mean: Số trung bình cộng. - Sum: Tổng cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn.
- Minimum, maximum: Giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - DF: Bậc tự do.
- Std error: Sai số chuẩn.
- Median: Là lượng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.
Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Công thức của hệ số Cronbach Alpha là: = N/[1 + (N – 1)]
Trong đó: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Phân tích nhân tố (Factor analysis)
Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, độ giá trị (validity) được xem xét đến thông qua phân tích EFA, kiểm định KMO và Bartlett. Phân tích nhân tố được sử dụng để thu gọn các tham số ước lượng, nhận diện các nhân tố và chuNn bị cho các phân tích tiếp theo.
Các tham số trong phân tích nhân tố:
- Barlett' test of sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để
xem xét giả thiết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó nhưng không tương quan với các biến khác.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong
phân tích.
- Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ
những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố .Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
- Factorloading: Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix: Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Trong phân tích nhân tố, 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.
- Percentage of variance: phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng
nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm.
Phân tích mối quan hệ
Để kiểm định mối quan hệ giữa các khía cạnh văn hóa công ty và sự cam kết gắn bó với tổ chức của nhân viên trong mô hình nghiên cứu, sử dụng phương pháp tương quan với hệ số tương quan “Pearson correlation coefficient”, được ký hiệu bởi chữ “r”. Giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1. Giá trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính.
+ Nếu r >0 thì mối liên hệ là tuyến tính thuận + Nếu r <0 thì mối liên hệ là tuyến tính nghịch
+ Nếu r=0 thì 2 biến không có mối liên hệ tuyến tính, ta có 2 trường hợp là không có mối liên hệ giữa 2 biến hoặc hai biến có mối liên hệ nhưng không phải tuyến tính tức là phi tuyến (Trọng & Ngọc, 2005, 215).
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy có dạng:
Yi = B0+ B1 X1i+ B2 X2i+…+ Bn Xni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính