3.7.1.1 Tổng thể mẫu nghiên cứu
Khung chọn mẫu của đề tài là: những người dân tại thành phố Hồ Chí Minh từ 18 tuổi trở lên đã sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử. Như đã nêu trong phần phạm vi nghiên cứu thì luận văn này chỉ tập trung nghiên cứu những người dân tại
thành phố Hồ Chí Minh vì đây là nơi tập trung dân cư lớn với mật độ dày, thành phần dân cư đa dạng nên mức độ đại diện cho tổng thể lớn đồng thời dễ dàng, thuận tiện cho việc tiếp cận.
3.7.1.2 Kỹ thuật lấy mẫu
Với lợi thế cũng là cán bộ quản lý cấp trung của một ngân hàng, đồng thời giới hạn về thời gian và chi phí. Tôi đề xuất phương pháp chọn mẫu thuận tiên do việc tiếp xúc với các khách hàng sử dụng NHĐT rất thường xuyên và dễ dàng. Việc tận dụng các mối quan hệ giữa các đồng nghiệp tại các ngân hàng thương mại cũng là lý do để sớm hòa thành dữ liệu phỏng vẫn có tính xác thực cao.
“Không có điều gì đảm bảo rằng phương pháp chọn mẫu xác suất là có kết quả chính xác hơn phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Những gì người đi trước cho chúng ta biết là khi chọn mẫu theo xác suất thì độ sai số của mẫu đo lường được còn phi xác suất thì không” (Kinnear và Taylor, p.207). Do vậy tác giả sẽ chọn mẫu theo phương pháp phi xác suất, thuận tiện.
3.7.1.3 Cỡ mẫu
Theo Hair và cộng sự (1992) số mẫu quan sát trong phân tích nhân tố phải lớn hơn 100 và có tỷ lệ so với biến ít nhất là 5/1, tốt nhất trong khoảng tỷ lệ 5/1 - 10/1.
Do đó đối với đề tài này, việc xác định cỡ mẫu của nghiên cứu định lượng được thực hiện theo con số kinh nghiệm = (số biến cần đo) x 10 (ước lượng có 35 biến ~ 350 mẫu khảo sát).
Việc thu thập dữ liệu thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Đối tượng khảo sát sẽ là: những người dân tại thành phố Hồ Chí Minh từ 18 tuổi trở lên đã sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.
Bảng câu hỏi sẽ được tác giả gởi đi với nhiều hình thức: thiết kế bảng câu hỏi trực tuyến trên Googledocs và gửi địa chỉ để đối tượng khảo sát trả lời trực tuyến và
thông tin trả lời được ghi vào cơ sở dữ liệu, phát bảng câu hỏi đã được in sẵn trực tiếp đến người được khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hoàn tất.
Phạm vi khảo sát: trong địa bàn TP. HCM. Thời gian: từ 01/02/2020 – 01/03/2020.
Quá trình thực hiện nghiên cứu đã có 500 bảng câu hỏi khảo sát được tác giả phát ra. Sau cuộc khảo sát tác giả thu được 375 phản hồi từ các đáp viên trong đó có 350 bảng trả lời hợp lệ. Kết quả thu thập dữ liệu khảo sát định lượng được tóm tắt như sau:
Bảng 3.2 Tỷ lệ hồi đáp Hình thức thu thập dữ liệu Số lượng
phát hành Số lượng phản hồi Tỷ lệ hồi đáp Số lượng hợp lệ
In và phát bảng câu hỏi trực tiếp. 250 220 88% 210
Đăng trực tuyến trên Googledocs, gởi qua Facebook, Google mail và Yahoo Messenger mời khảo sát trực tuyến.
250 155 62% 140
Tổng 500 375 75% 350
(Nguồn: Theo dữ liệu thu thập của tác giả, 2020)
3.7.2 Xử lý số liệu
Sau khi được thu thập, các bảng trả lời được kiểm tra và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Sau đó chúng được mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS for Windown 20. Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thông qua các công cụ như thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích khám phá, hồi quy, kiểm định T-test và phân tích sâu ANOVA.
Đối với thang đo trực tiếp, để đo lường độ tin cậy thì chỉ số độ thống nhất nội tại thường được sử dụng chính là hệ số Cronbach Alpha (nhằm xem xét liệu các câu hỏi trong thang đo có cùng cấu trúc hay không). Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết các biến nào cần phải loại bỏ và biến nào cần được giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0,6 trở lên.
Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA: Phương pháp: đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Đối với thang đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0,3 là mức tối thiểu chấp nhận được; lớn hơn 0,4 là quan trọng; lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75.
Từ cơ sở lý thuyết trên, mô hình sử dụng 35 biến quan sát cho phân tích nhân tố EFA và việc thực hiện tiến hành theo các bước sau:
Đối với các biến quan sát đo lường các khái niệm thành phần đều là các thang đo đơn hướng nên sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1.
Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm:
Kiểm định Barlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0,5 – 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5.
Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
Xem xét tổng phương sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích% sự biến thiên của các biến quan sát.
Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích tương quan:
Các thang đo đã qua đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến này và khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị trong khoảng (-1,+1). Giá trị tuyệt đối của r càng tiến đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có quan hệ tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích hồi quy đa biến:
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định giả thuyết:
Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R2 và R2 hiệu chỉnh.
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần.
Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)..
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
Cuối cùng, kiểm định T - test và phân tích sâu ANOVA dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các thành phần theo yếu tố nhân khẩu học: nhóm giới tính, độ tuổi, thu nhập,…
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết phần thiết kế nghiên cứu, phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính thông qua kỹ thuật thảo luận tay đôi giữa người nghiên cứu và đối tượng tham gia nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu định tính giúp chỉnh sửa mô hình gồm35 biến quan sát đo lường cho 9 khái niệm trong mô hình. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua phỏng vấn với bảng câu hỏi. Chương 3 cũng trình bày các phần liên quan đến quá trình nghiên cứu như: thông tin cần thu thập, xây dựng công cụ nghiên cứu, mẫu nghiên cứu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu. Kết quả khảo sát định lượng thu thập được 375 phản hồi từ các đáp viên trong tổng thể 500 bảng câu hỏi gởi đi, đạt tỷ lệ hồi đáp 75%. Trong đó có 350 bảng trả lời hợp lệ.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Với các phương pháp và tiến trình nghiên cứu được trình bày ở chương 3, sau khi sử lý số liệu, kết quả được trình bày như sau:
4.1 Mô tả mẫu
Trong tổng số bản câu hỏi phát ra 500 bản, thu về 375 bản, sau khi kiểm tra xử lý sơ bộ cho kết quả: 350 bản hợp lệ và 25 bản không hợp lệ vì thiếu thông tin hoặc thông tin không chính xác (không đúng phạm vi nghiên cứu hoặc đối tượng nghiên cứu). Dữ liệu sau khi được nhập vào phần mềm SPSS 20 sẽ tiến hành làm sạch và phát hiện, xử lý các giá trị khuyết (missing) bằng cách sử dụng bảng tần số để tiến hành rà soát tất cả các biến nhằm phát hiện các sai sót trong quá trình nhập dữ liệu do nhập sai nội dung hoặc thiếu mục trả lời. Kết quả, không phát hiện sai sót nào, không có giá trị khuyết, các biến có đầy đủ thông tin hợp lệ. Như vậy, toàn bộ dữ liệu gồm 350 mẩu tin sau khi được kiểm tra tính hợp lệ sẽ đưa vào phân tích phục vụ cho quá trình nghiên cứu.
Cụ thể mẫu sẽ được thống kê và phân loại theo các nhóm với các đặc điểm tập trung nhất:
Giới tính
Bảng 4.1: Bảng phân bố mẫu theo giới tính
Diễn giải Số người Phần trăm (%) Phần trăm hợp lệ (%) Phần trăm tích lũy (%) Giá trị Nam 199 56.9 56.9 56.9 Nữ 151 43.1 43.1 100.0 Tổng số 350 100.0 100.0
Trong tổng số 350 người tham gia trả lời bảng câu hỏi có 199 người là nam (chiếm tỷ lệ 56.9 %) và 151 người là nữ (chiếm tỷ lệ 43.1%).
Nam Nữ
Hình 4.1: Phân bố mẫu theo giới tính
(Nguồn: Theo dữ liệu phân tích của tác giả, 2020)
Độ tuổi
Bảng 4.2: Phân bố mẫu theo độ tuổi
Diễn giải Số người Phần trăm (%) Phần trăm hợp lệ (%) Phần trăm tích lũy (%) Giá trị Dưới 30 tuổi 152 43.4 43.4 43.4 30 – 50 tuổi 138 39.4 39.4 82.9 Trên 50 tuổi 60 17.1 17.1 100.0 Tổng số 350 100.0 100.0
(Nguồn: Theo số liệu phân tích và thu thập bởi tác giả, 2020)
tuổi đến trên 50 tuổi, trong đó: Dưới 30 tuổi có 152 người (chiếm tỷ lệ 43.4%), 30 – 50 tuổi có 138 người (chiếm tỷ lệ 39.4%), còn lại độ tuổi Trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ 17.1%.
Hình 4.2: Phân bố mẫu theo độ tuổi
(Nguồn: Theo dữ liệu xử lý bởi tác giả, 2020)
Thu nhập hàng tháng
Bảng 4.3: Phân bố mẫu theo Thu nhập hàng tháng
Diễn giải Số người Phần trăm (%) Phần trăm hợp lệ (%) Phần trăm tích lũy (%) Giá trị Dưới 5 trđ 50 14.3 14.3 14.3 5-10 trđ 99 28.3 28.3 42.6 10 – 15 trđ 104 29.7 29.7 72.3 15 trđ 97 27.7 27.7 100.0
Tổng số 350 100.0 100.0 (Nguồn: theo dữ liệu xử lý bởi tác giả, 2020)
Trình độ học vấn của những người tham gia phỏng vấn nhóm có thu nhập Dưới 5 trđ với 50 người, chiếm tỷ lệ 14.6%; tiếp đến là 5-10 trđ với 99 người, chiếm tỷ lệ 28.3%; 10 – 15 trđ với 104 người, chiếm tỷ lệ 29.7%; còn lại là 15 trđ với 97 người, chiếm tỷ lệ 27.7%.
Hình 4.3: Phân bố mẫu theo Thu nhập hàng tháng
(Nguồn: theo dữ liệu xử lý bởi tác giả,2020)
Ngân hàng sử dụng
Việc phân bố mẫutheo tiêu chí Ngân hàng sử dụng được thể hiện qua bảng 4.4:
Bảng 4.4: Phân bố mẫu theo Ngân Hàng sử dụng
Diễn giải Số người Phần trăm (%) Phần trăm hợp lệ (%) Phần trăm tích lũy (%)
Giá trị BIDV 59 16.9 16.9 16.9 Vietcombank 59 16.9 16.9 33.7 Vietinbank 42 12.0 12.0 45.7 Khác 190 54.3 54.3 100.0 Tổng số 350 100.0 100.0
(Nguồn: theo dữ liệu xử lý bởi tác giả, 2020)
Từ bảng phân bố mẫu theo Ngân hàng sử dụng cho thấy số người tham gia trả lời bảng câu hỏi thuộc nhóm ngân hàng BIDV với 59 người, chiếm 16.9% và Vietcombank với 59 người, chiếm 16.9%, tiếp theo, Vietinbank với 42 người chiếm 12.0%; Khác với 190 người, chiếm 54.3%.
Hình 4.4: Phân bố mẫu theo Ngân Hàng sử dụng
(Nguồn: Theo dữ liệu xử lý bởi tác giả, 2020)
Dịch vụ sử dụng
Việc phân bố mẫutheo tiêu chí Dịch vụ sử dụng được thể hiện qua bảng 4.5:
Diễn giải Số người Phần trăm (%) Phần trăm hợp lệ (%) Phần trăm tích lũy (%) Giá trị Dịch vụ thẻ 72 20.6 20.6 20.6 Vay vốn 100 28.6 28.6 49.1
Giao dịch thanh toán 91 26.0 26.0 75.1
Gửi tiết kiệm 49 14.0 14.0 89.1
Khác 38 10.9 10.9 100.0
Tổng số 350 100.0 100.0
(Nguồn: theo dữ liệu xử lý bởi tác giả, 2020)
Từ bảng phân bố mẫu theo dịch vụ sử dụng cho thấy số người tham gia trả lời bảng