Bƣớc 1: Nghiên cứu sơ bộ bằng cách lấy ý kiến của một số nhân viên nhiều
kinh nghiệm tại Agribank chi nhánh thị xã Gò Công và phỏng vấn thử 15 khách hàng giao dịch quen thuộc với ngân hàng nhằm điều chỉnh, bổ sung lại bảng câu hỏi cho phù hợp.
Bƣớc 2: Xác định kích thước mẫu cho nghiên cứu chính thức
Theo nghiên cứu của Bentler và Chou (1987) đã chỉ ra rằng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì số lượng mẫu được xác định ≥ 5 lần số biến quan sát thì đủ độ tin cậy. Trong nghiên cứu này, có 25 biến quan sát, nên số lượng mẫu cần thiết phải ≥ 5*25=125 là đủ để phân tích nhân tố khám phá (EFA). Để đảm bảo đủ độ tin cậy, tác giả chọn mẫu có kích thước n=180.
Thang đo được sử dụng là thang đo Likert. Thang đo có 5 cấp độ từ 1 là “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 là “Hoàn toàn đồng ý”.
Bƣớc 3: Gửi phiếu khảo sát cho KHCN
Số lượng phiếu khảo sát phát ra là 180 phiếu trên địa bàn huyện Gò Công Đông và thị xã Gò Công - đây là hai địa bàn có kết quả kinh doanh tốt nhất tỉnh Tiền Giang trong năm 2014. Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất, thuận tiện, dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những đối tượng có thể tiếp cận, ở
những nơi có khả năng gặp, nếu người được chọn không đồng ý tham gia khảo sát thì sẽ chuyển sang đối tượng khác cho đến khi đủ cỡ mẫu. Phương pháp này có ưu điểm là giúp tiết kiệm thời gian, chi phí. Tuy nhiên, lại có nhược điểm là có tính đại diện thấp, không tổng quát hóa được cho tổng thể.
Bƣớc 4: Thu thập phản hồi từ khách hàng
Có 170 phiếu điều tra được thu lại, sau khi lọc và loại bỏ 14 phiếu không hợp lệ, còn lại 156 phiếu khảo sát được đưa vào xử lý bằng công cụ SPSS 20.0.
Bƣớc 5: Xử lý bằng công cụ SPSS 20.0
Thống kê mô tả: tập dữ liệu sau khi được mã hóa sẽ đưa vào mô tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát như: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, thời gian sử dụng dịch vụ và các loại dịch vụ KHCN đang sử dụng tại Agribank Tiền Giang.
Phân tích hệ số Cronbach’s alpha: là một phép kiểm định thống kê về mức độ tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của từng biến với toàn bộ các biến. Từ đó, loại bỏ các biến không phù hợp, không đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Phân tích nhân tố khám phá EFA: là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Từ đó loại bỏ các biến không phù hợp dựa vào các điều kiện về hệ số KMO, tổng phương sai trích và hệ số tải nhân tố.
Phân tích hồi quy bội: giải quyết vấn đề đặt ra trong nghiên cứu là: Có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các nhân tố với chất lượng dịch vụ NHBL tại Agribank Tiền Giang hay không? Mức độ tác động như thế nào? Làm cơ sở để đưa ra các giải pháp cụ thể, thuyết phục nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ NHBL tại Agribank Tiền Giang trong thời gian tới.