Phương pháp thu thập số liệu

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ e banking tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam – chi nhánh đà nẵng (Trang 49)

2.2.1 Thu thập số liệu thứ cấp

Cơ sở lý thuyết là các bài viết được chọn lọc trên các tạp chí marketing, tạp chí ngân hàng là nguồn dữ liệu thứ cấp quan trọng phục vụ cho việc nghiên cứu. Nguồn thu thập thông tin cho dữ liệu thứ cấp được nhắc đến như sau:

- Thư viện trường Đại học Duy Tân. - Tạp chí Ngân hàng, Marketing.

- Các bài tham luận về dịch vụ và chất lượng dịch vụ.

- Bài giảng về Phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu SPSS. - Internet.

- Tham khảo ý kiến giáo viên hướng dẫn

2.2.2 Thu thập số liệu sơ cấp

Số liệu sơ cấp được thu thập qua bảng câu hỏi. Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng để thu nhập dữ liệu.

Hiện nay, theo nhiều nhà nghiên cứu, vấn đề kích thước mẫu là bao nhiêu, như thế nào là đủ lớn vẫn chưa được xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy thuộc vào các phương pháp ước lượng sử dụng trong nghiên cứu cụ thể.

Theo quy luật tổng quát cho cỡ mẫu tối thiểu trong phân tích nhân tố khám phá ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Mô hình nghiên cứu này bao gồm 7 biến độc lập với 32 biến quan sát. Như vậy cỡ mẫu ước lượng tối thiểu là 32*5 = 160 mẫu. Để đảm bảo cho quá trình nghiên cứu với số lượng mẫu tối thiểu là 160, tác giả đã phát ra 220 phiếu

Số phiếu thu về là: 215 Phiếu hợp lệ là: 200

Số phiếu không hợp lệ là: 15

Thang đo là công cụ dùng để quy ước (mã hóa) các tình trạng hay mức độ của các đơn vị khảo sát theo các đặc trưng được xem xét. Thang đo được tác giả xây dựng là gồm 3 loại: Thang đo định danh, thang đo thứ bậc, thang đo khoảng.

Thang đo định danh (nominal scale) là sự phân loại và đặt tên cho các biểu hiện và ấn định cho chúng một kí số tương ứng. Những phép toán có thể sử dụng được với thang đo định danh là: Đếm, tính tần xuất của một biểu hiện nào đó, xác định giá trị mode, thực hiện một số phép kiểm định. Căn cứ vào tính chất đó và mục tiêu của tác giả là thống kê mô tả về số lượng khách hàng tham gia phỏng vấn nên tác giả đã sử dụng thang đo định danh để đặt các câu hỏi khảo sát.

Thang đo thứ bậc (Orinal Scale): Có những tính chất của thang đo định danh nhưng các con số được sắp xếp theo 1 thứ bậc hơn kém và không có khoảng cách giữa chúng.

Thang đo khoảng: Một trong những hình thức đo lường sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng là thang đo Likert. Nó bao gồm 5 cấp độ phổ biến từ 1 đến 5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời.

Mô tả bảng câu hỏi

- Phần I: Thông tin khách hàng bao gồm các thông tin: giới tính, nghề nghiệp, độ tuổi, thời gian sử dụng, thu nhập

- Phần II: Thông tin về sự đánh giá của khách hàng đối với các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking. Sử dụng thang đo Likert 5 mức độ tăng dần từ (1): hoàn toàn không đồng ý đến (5): hoàn toàn đồng ý. Phần mềm SPSS được sử dụng để thực hiện các phân tích cần thiết cho nghiên cứu.

Sau đây thang đo cho các thành phần thuộc yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking:

Bảng 2.1 : Mã hóa thang đo cho các biến độc lập

STT Mã hóa Diễn giải

SỰ TIN CẬY

1 STC1

Hệ thống E-banking đã hoạt động như những gì Ngân hàng Agribank đã cam kết

2 STC2

A/c cảm thấy yên tâm khi sử dụng dịch vụ E-banking của NH Agribank

3 STC3

Dịch vụ E-banking mà NH Agribank cung cấp có tính an toàn, bảo mật cao

4 STC4

NH cung cấp dịch vụ E-banking đúng vào thời điểm mà NH cam kết

5 STC5 NH thông báo cho KH khi dịch vụ E-banking được thực hiên

KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG

6 KNĐƯ1

Giao dịch E-banking được thực hiện nhanh chóng ngay sau khi nhận lệnh

7 KNĐƯ2

Sự hài lòng của KH khi chuyển tiền, gửi tiền thông qua dịch vụ E-banking

8 KNĐƯ3

Dịch vụ E-banking đáp ứng được các nhu cầu của KH mong muốn

NĂNG LỰC PHỤC VỤ

9 NLPV1 Nhân viên NH ngày càng tạo được sự tin tưởng đối với KH

10 NLPV2

Nhân viên NH có đủ năng lực để giải quyết vấn đề liên quan đến dịch vụ E-banking của KH

11 NLPV3

Ngân hàng cung cấp một mã xác nhận nhanh chóng khi KH thực hiện lệnh mua bán hoặc một giao dịch nào đó

12 NLPV4

Nhân viên NH có kiến thức chuyên môn cao để trả lời những thắc mắc của KH

HỆ THỐNG CÔNG NGHỆ

13 HTCN1 Hệ thống công nghệ được đánh giá cao

14 HTCN2

Ngân hàng luôn đưa ra những tính năng mới phù hợp với nhu cầu sử dụng

15 HTCN3

Hệ thống báo cáo, sao kê của Ngân hàng hoạt động nhanh chóng và chính xác

16 HTCN4 Hệ thống truy cập thông tin khách hàng có tính bảo mật cao

17 HTCN5 Thông tin về dịch vụ E-banking dễ sử dụng

18 HTCN6

Thay đổi công nghệ đối với các máy ATM, hạn chế các sự cố lỗi do đầu đọc thẻ tại máy ATM

19 M&CSKH1 Chương trình quảng cáo rộng khắp

20 M&CSKH2

Có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn khi sử dụng dịch vụ E-banking

21 M&CSKH3

Thiết kế Website dễ sử dụng, thông tin về sản phẩm dễ hiểu, rõ ràng, chặt chẽ nhằm giúp KH cảm thấy dễ sử dụng.

22 M&CSKH4 Xử lý thỏa đáng các khiếu nại và thắc mắc của KH

23 M&CSKH5

Chủ động tư vấn cho KH hiểu rõ về những giá trị, tiện ích mà dịch vụ E-banking mang lại

RỦI RO

24 RR1

KH truy cập vào địa điểm cung cấp Internet công cộng không bị đánh cắp thông tin

25 RR2

KH nhập sai mật mã quá 3 lần khi đăng nhập vào Internet banking, SMS banking sẽ không bị khóa tài khoản

26 RR3

KH để chế độ lưu sẵn mật khẩu trên trình duyệt Web không bị đánh cắp thông tin người sử dụng

27 RR4

KH truy cập vào trang Web giả mạo không bị đánh cắp các thông tin KH và mật khẩu tài khoản

TÂM LÝ KHÁCH HÀNG

28 TLKH1

KH sử dụng dịch vụ E-banking thường xuyên hơn là sử dụng tiền mặt

29 TLKH2 KH muốn sử dụng các dịch vụ E-banking mới

30 TLKH3

KH không sợ gặp phải rủi ro trong lúc giao dịch bằng Internet banking,…

31 TLKH4

KH có nhu cầu muốn sử dụng dịch vụ E-banking của Ngân hàng

32 TLKH5 Trình độ sử dụng công nghệ của khách hàng cao

2.3 Phương pháp kiểm định mô hình

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được tiến hành mã hóa, nhập số liệu, làm sạch, sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý bằng các phương pháp sau:

2.3.1 Phương pháp thống kê mô tả

Phân tích thống kê mô tả là quá trình chuyển dịch dữ liệu thô thành những dạng thích hợp hơn cho việc hiểu và giải thích chúng, được thực hiện qua hai giai đoạn. Một là, miêu tả các câu trả lời hay các quan sát cụ thể bằng các kỹ thuật lập

bảng, sắp xếp theo thứ tự các dữ liệu đã thu thập. Hai là, tính toán các chỉ tiêu thống kê như số trung bình, phân phối tần suất, phân phối tỷ lệ.

+ Phân tích tần số (Frequency table): Là một phương pháp dùng để tóm tắt dữ liệu được sắp xếp theo từng nhóm khác nhau dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tượng trong dữ liệu.

+ Phân tích bảng chéo (Cros-tabultion): Là kỹ thuật thống kê mô tả hai hay ba biến cùng một lúc và kết quả là sự kết hợp của hai hay nhiều biến trong phân loại.

2.3.2 Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha

Dùng để xác định độ tin cậy của thang đo, thang đo có hệ số tin cậy tốt khi: - Cronbach Alpha ≥ 0,6

- Hệ số tương quan biến tổng > 0,3

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. 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 gần 1 là thang đo lường tốt. Nếu các biên độ có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 thì được xem là biến rác và loại khỏi thang đo.

2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Khi phân tích nhân tố ta thường quan tâm tới một số tiêu chuẩn như: + Hệ số KMO ≥ 0,5

+ Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett < 0,05

KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

+ Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0,5 sẽ bị loại.

+ Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50%

+ Sự khác biệt hệ số tải nhân tố của 1 biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

2.3.4 Phương pháp phân tích tương quan hệ số Pearson

Người ta sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.

Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.

Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa.

Cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tương quan Pearson > 0.3.

2.3.5 Xây dựng phương trình hồi quy bội tuyến tính

Phân tích tương quan: Phân tích tương quan giữa các biến dựa vào hệ số Pearson.

Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như: Giả định về phương sai của phần dư không đổi, giả định về phân phối chuẩn phần dư, giả định về tính độc lập của phần dư, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor-VIF). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào.

2.3.6 Phương pháp phân tích phương sai ANOVA (ANOVA – Analysis of Variance)

Phân tích phương sai là một phương pháp phân tích mà trọng điểm là phương sai. Nội dung của phương pháp này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng, ví dụ có sự khác biệt về sự hài lòng về chất lượng dịch vụ ngân hàng A với các đối tượng khách hàng khác nhau về giới tính, độ tuổi, mức thu nhập, trình độ hay không. Để thực hiện được điều này chúng ta tiến hành phân tích phương sai ANOVA kiểm định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với

độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig.< 0.05).

Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances, nếu sig ở kiểm định này ≤ 0.05 thì kết luận phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau. Nếu sig ở kiểm định này ≥ 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau.

Xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Nếu sig ở bảng này > 0.05 kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, còn nếu sig ở bảng này ≤ 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính.

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Trong phần nội dung chương 2, tác giả đã trình bày phương pháp và kết quả nghiên cứu định tính để phát triển thang đo 7 thành phần của sự phát triển dịch vụ E-banking và thang đo tổng quát về sự phát triển dịch vụ E-banking. Phương pháp nghiên cứu định lượng cũng được trình bày trong chương này. Việc xây dựng thang đo và bảng câu hỏi cùng phương pháp xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 được đề cập. Điều kiện về tính đáng tin cậy, giá trị hiệu lực của thang đo và hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình hồi quy được nêu ra. Quy mô mẫu n = 220 và phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng cho nghiên cứu.

Chương tiếp theo tác giả sẽ trình bày về thực trạng của Ngân hàng Agribank chi nhánh Đà Nẵng qua 3 năm (2014-2016).

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN CHI

NHÁNH ĐÀ NẴNG

3.1 Giới thiệu về Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Agribank 3.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển Ngân hàng Agribank

Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam – Agribank là Ngân hàng thương mại hàng đầu giữ vai trò chủ đạo và chủ lực trong phát triển kinh tế Việt Nam, đặc biệt là đầu tư cho nông nghiệp, nông dân, nông thôn.

Agribank là Ngân hàng lớn nhất Việt Nam cả về vốn, tài sản, đội ngũ cán bộ nhân viên, mạng lưới hoạt động và số lượng khách hàng. Tính đến 30/09/2016, vị thế dẫn đầu của Agribank vẫn được khẳng định với trên nhiều phương diện:

- Tổng tài sản: trên 980.000 tỷ đồng - Tổng nguồn vốn: trên 890.000 tỷ đồng. - Tổng dư nợ tín dụng : 720.000 tỷ đồng.

- Mạng lưới hoạt động: gần 2.500 chi nhánh và phòng giao dịch trên toàn quốc, Chi nhánh Campuchia.

- Nhân sự: hơn 40.000 cán bộ, nhân viên.

Với vai trò là trụ cột đối với nền kinh tế đất nước, chủ dạo chủ lực trên thị trường tài chính nông nghiệp, nông thôn, Agribanki chú trọng mở rộng mạng lưới hoạt động rộng khắp xuống các huyện, xã nhằm tạo điều kiện cho khách hàng ở mọi vùng, miền đất nước dễ dàng và an toàn được tiếp cận nguồn vốn ngân hàng. Hiện nay, Agribank có số lượng khách hàng đông đảo với trên 20 triệu hộ dân và 60 nghìn doanh nghiệp.

Agribank luôn chú trọng đầu tư đổi mới và ứng dụng công nghệ ngân hàng phục vụ đắc lực cho công tác quản trị kinh doanh và phát triển màng lưới dịch vụ ngân hàng tiên tiến. Agribank là ngân hàng đầu tiên hoàn thành Dự án Hiện đại hóa hệ thống thanh toán và kế toán khách hàng (IPCAS) do Ngân hàng Thế giới tài trợ. Với hệ thống IPCAS đã được hoàn thiện, Agribank đủ năng lực cung ứng các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng hiện đại, với độ an toàn và chính xác cao đến mọi đối tượng khách hàng trong và ngoài nước. Hiện nay, Agribank đang có hàng triệu khách hàng là hộ sản xuất, hàng chục ngàn khách hàng là ngân hàng.

Agribank là một trong số các ngân hàng có quan hệ ngân hàng đại lý lớn nhất Việt Nam với trên 1.000 ngân hàng đại lý tại gần 100 quốc gia và vùng lãnh thổ.

Agribank là Chủ tịch Hiệp hội Tín dụng Nông nghiệp Nông thôn Châu Á Thái Bình Dương (APRACA) nhiệm kỳ 2008 - 2010, là thành viên Hiệp hội Tín dụng Nông nghiệp Quốc tế (CICA) và Hiệp hội Ngân hàng Châu Á (ABA); đăng cai tổ chức nhiều hội nghị quốc tế lớn như: Hội nghị FAO vào năm 1991, Hội nghị APRACA vào năm 1996 và năm 2004, Hội nghị tín dụng nông nghiệp quốc tế

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ e banking tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam – chi nhánh đà nẵng (Trang 49)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(135 trang)
w