Theo Hoàng Trọng (2008), để tiến hành thu thập dữ liệu điều tra các nghiên cứu định lượng, người nghiên cứu phải sử dụng nhiều loại thang đo lường khác nhau. Tuy nhiên, do sự phức tạp của các hiện tượng kinh tế - xã hội nên việc lượng hóa các khái niệm nghiên cứu đòi hỏi phải có những thang đo được xây dựng công phu và được kiểm tra độ tin cậy trước khi vận dụng. Vì vậy, trước khi tiến hành các hoạt động thống kê và phân tích, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm tra độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) của các thang đo đã được sử dụng trong bảng hỏi. Tác giả sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS 20 để phân tích dữ liệu. Hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện theo các bước cụ thể sau:
- Làm sạch và mã hóa dữ liệu
Sau khi tiến hành khảo sát, kết quả thu được sẽ được làm sạch và nhập vào cơ sở dữ liệu. Những bảng trả lời không đầy đủ hoặc có lỗi trả lời sẽ bị loại bỏ để đảm bảo dữ liệu sau khi làm sạch có đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích.
Phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy cảu các thang đo. Phương pháp này giúp loại bỏ các biến quan sát không có đủ độ tin cậy (có hệ số tương biến và tổng biến nhỏ hơn 0,4). Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0,8 thì được coi là đạt đội tin cậy.
- Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Fator Analysis)
Khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, những biến quan sát có trong số nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ và chỉ giữ lại những biến có tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Trong phân tích nhân tố EFA, phương pháp Principal Axis Factoring với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố cảu Eigenvalue là 1, và cho phép rút ra trọng số các biến quan sát (Factor loading) để tiến hành so sánh loại bỏ hay giữ lại trong nghiên cứu (Hoàng Trọng, 2008).
Bước này giúp xác định số lượng các nhân tố ảnh hưởng tới niềm tin của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ internet banking của Techcombank, đồng thời hình thành một nhóm nhân tố mới dựa trên việc kết hợp các biến quan sát của các nhân tố được đưa vào mô hình.
- Phân tích hồi quy mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố
Mục tiêu của việc phân tích hồi quy là đánh giá chi tiết mức độ tác động của từng nhân tố hay nhóm nhân tố tới niềm tin của khách hàng. Mức độ ảnh hưởng thể hiện qua hệ số của mỗi biến trong phương trình hồi quy. Những nhân tố nào chỉ số Beta lớn hơn sẽ có mức độ ảnh hưởng cao hơn, chỉ số Beta là số am sẽ có ảnh hưởng tiêu cực và ngược lại.
- Kiểm định mối liên hệ giữa các biến nhân khẩu học với niềm tin khách hàng cá nhân đối với dịch vụ F@st i-bank
Phương pháp phân tích được sử dụng là phương pháp phân tích phương sai một yếu tố Anova, với giả thuyết thống kê H0 và H1 và mức ý nghĩa α = 0,05. Trong trường hợp chỉ số Sig. ≤ α, giả thuyết H0 bị bác bỏ, đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học đối với biến phụ thuộc và ngược lại, trong trường hợp chỉ số Sig. > α, giả thuyết H0 được chấp
với biến phụ thuộc.
Với thủ tục này, nghiên cứu có thể đánh giá sự khác biệt về xu hướng niềm tin giữa các nhóm nhân khẩu học