5. Phương pháp nghiên cứu
3.2.2.1Mức độ thường xuyên sử dụng máy ATM
Dựa vào kết quả điều tra thu được, chúng ta biết được rằng đa số khách hàng có mức độ thường xuyên giao dịch với máy ATM thấp và trung bình, dưới 1 lần trong 1 tháng chiếm tỉ lệ 37,1% và từ 2 đến 3 lần trong 1 tháng chiếm tỉ lệ 41,2%. Số người thường xuyên giao dịch với máy ATM trên 3 lần trong 1 tháng chỉ chiếm tỉ lệ 21,7%.
2 - 3 lần / tháng 42% 3 - 5 lần / tháng 15% > 5 lần / tháng 6% < 1 lần / tháng 37%
Để kiểm tra xem có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng về mức độ thường xuyên giao dịch với máy ATM, chúng tôi sử dụng phương pháp phương sai một yếu tố One way ANOVA và K Independent Samples. Trước đó, chúng tôi sử dụng kiểm định Homogeneity of Variences để kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm
Bảng 14: Kết quả kiểm định sự khác nhau giữa các nhóm khách hàng về mức độ thường xuyên sử dụng máy ATM
Kiểm định mức độ thường xuyên Biến độc lập Test of Homogeneity of Variences (Sig.) K Independent Samples (Sig.) One way ANOVA (Sig.) Giới tính 0,120 0,120 Độ tuổi 0,394 0,214 Trình độ học vấn 0,924 0,002 Nghề nghiệp 0,120 0,000 Thu nhập một tháng 0,210 0,170
- Giả thuyết khi kiểm định Homogeneity of Variences: K0: Không có sự khác biệt của các phương sai nhóm K1: Có sự khác biệt của các phương sai nhóm
-Nếu Sig. > 0,05 các phương sai nhóm không khác nhau có ý nghĩa thống kê Sig.<0,05: các phương sai nhóm khác nhau có ý nghĩa thống kê
- Giả thuyết kiểm định One way ANOVA và K Independent Samples: H0: Không có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng H1: Có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng
-Nếu Sig. < 0,05: bác bỏ H0, có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng Sig. > 0,05: sự khác biệt không có ý nghĩa về mặt thống kê
Sau khi sử dụng kiểm định Homogeneity of Variences, thu được tất cả các giá trị Sig. đều lớn hơn 0,05; như vậy đảm bảo điều kiện sử dụng kiểm định One way ANOVA. Kết quả phân tích ANOVA cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với biến độc lập là giới tính, độ tuổi và thu nhập. Sự khác biệt xuất hiện ở nhóm khách hàng phân theo trình độ học vấn và nghề nghiệp.
Tiếp đến, chúng tôi dùng thủ tục Dunnett, là thủ tục cho phép chọn so sánh các trị trung bình của các nhóm mẫu còn lại với một trị trung bình của một nhóm mẫu cụ thể nào đó được chọn ra so sánh (nhóm điều khiển) để phân tích sâu ANOVA. Về trình độ học vấn, những người có trình độ trung học phổ thông, cao đẳng, trung cấp có mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ ít hơn so với những người có trình độ Đại học hoặc trên Đại học. Còn xét về nghề nghiệp, những cán bộ, viên chức và những người làm kinh doanh thường xuyên giao dịch với máy ATM nhiều hơn (trên 2 lần trong 1 tháng) so với những người còn lại (từ 1 đến 2 lần trong 1 tháng).