1.3.2.1. Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp định lượng để nghiên cứu. 2 loại dữ liệu cho quá trình nghiên cứu là: (1) Dữ liệu thứ cấp; (2) Dữ liệu sơ cấp; cụ thể như mô tả dưới đây.
Mô tả dữ liệu thứ cấp
Là các số liệu tài chính được thu thập từ báo cáo tài chính (Cân đối kế toán, kết quả kinh doanh, lưu chuyển tiền tệ và thuyết minh tài chính) của Vietcombank trong giai đoạn 2011-2014
Ngoài ra, đề tài còn tìm kiếm thêm các báo cáo phân tích, báo cáo đánh giá của các tổ chức của đơn vị chuyên môn về ngân hàng hợp tác; Các báo cáo ngành và các thông tin từ các cơ quan quản lý ngân hàng.
Việc triển khai thu thập số liệu thứ cấp được triển khai theo các bước như sau:
Bước 1: Tác giả xác định các loại thông tin cần có, có thể tiếp cận và liệt kê chi tiết.
Bước 2: Tìm cách tiếp cận thông tin, yêu cầu lấy thông tin tới các đối tác, đơn vị có thể cung cấp.
Bước 3: Nhận và tổng hợp cho quá trình phân tích
- Mô tả dữ liệu sơ cấp
hoá phần
It có sai sót trong dịch vụ thanh toán TC1
Vietcombank (bao gồm khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân).
(ii) Phương pháp lấy mẫu, để đạt được các mục tiêu nghiên cứu tác giả đã lựa chọn phương pháp ngẫu nhiên thuận tiện. Lý do để lựa chọn phương pháp chọn mẫu này vì tác giả có khả năng tiếp cận người trả lời và họ sẵn sàng trả lời bảng câu hỏi nghiên cứu; mặt khác nó cũng ít tốn kém về thời gian và chi phí để thu thập thông tin cần nghiên cứu.
(iii) Quy mô mâu được xác định là 320, lý do tác giả xác định quy mô mẫu như vậy là do theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2006, 2008, 2012) khi phân tích nhân tố và hồi quy, quy mô mẫu nên xác định bằng 4 đến 5 lần nhân với số câu hỏi khảo sát. Đối với bảng hỏi thiết kế, tác giả dự kiến là 40 câu; tương ứng với quy mô mẫu từ khoảng 200. Tuy nhiên, tác giả lựa chọn quy mô mẫu 300 để tăng độ tin cậy cho thang đo.
(iv) Thang đo, đối với nghiên cứu này tác giả sử dụng thang đo Likert, Rensis (1932) để triển khai đo lượng các câu hỏi khảo sát với quy ước như sau: (Bậc 5): Hoàn toàn đồng ý; (Bậc 4): Đồng ý; (Bậc 3): Không có ý kiến; (Bậc 2): Không đồng ý; (Bậc 1): Hoàn toàn không đồng ý. Các yếu tố về đặc điểm cá nhân được kết hợp sử dụng một số thang đo như thang đo định danh đối với các thông tin về giới tính, trình độ văn hóa.
(v) Bảng hỏi (Phụ lục 1) là một công cụ dùng để thu thập dữ liệu, là phương tiện dùng để giao tiếp giữa người nghiên cứu và người trả lời trong tất cả các phương pháp phỏng vấn. Đối với nghiên cứu này, tác giả đã thiết kế 1 bảng hỏi bao gồm 3 phần: (1) Phần mở đầu: Có tác dụng gây thiện cảm để tạo nên sự hợp tác của người trả lời lúc bắt đầu buổi phỏng vấn; (2) Câu hỏi định tính: Có tác dụng xác định rõ đối tượng được phỏng vấn; (3) Câu hỏi chính: Có tác dụng làm rõ và đo lường các nội dung cần nghiên cứu.
- Các bảng hỏi được thiết kế trình bày trên 4 trang A4 và được gửi đính kèm qua thư điện tử và sau đó in trên giấy A4 để thuận tiện cho việc hỏi, kiểm tra lại và lưu trữ, thống kê.
(vi) Triển khai thu thập dữ liệu thứ cấp, trên cơ sở danh sách 300 khách hàng, tác giả triển khai công tác thu thập dữ liệu nhu sau:
Bước 1: Tiến hành gửi thu điện tử cho các đáp viên nói rõ các yêu cầu điều tra và nội dung kèm theo cho việc trả lời các câu hỏi. Ngoài ra, đề cuơng nghiên cứu giới thiệu về đề tài cũng đuợc đính kèm theo bảng câu hỏi để phục vụ cho những nguời có nhu cầu hiểu rõ hơn về đề tài cũng nhu các khái niệm đuợc sử dụng trong bảng câu hỏi.
Bước 2: Gọi điện thông báo cho các đáp viên biết về việc đã gửi thu yêu cầu điều tra và đề nghị các đáp viên hợp tác trả lời. Việc gọi điện này nhằm hạn chế tính trì hoãn về thời gian của thu điện tử, cũng nhu góp phần thúc đẩy đáp viên trả lời nhanh chóng các câu hỏi.
Bước 3: Nhận các trả lời và tổng hợp các kết quả trả lời qua thu điện tử
Bước 4: Tiến hành gặp trực tiếp một số đáp viên nếu nhu các câu trả lời của họ chua đủ ý hoặc rõ nghĩa; hơn nữa trong một số truờng hợp có một số đáp viên không có thói quen check mail thuờng xuyên, do vậy việc gặp trực tiếp sẽ giúp tác giả thu thập đuợc ý kiến của họ.
Phí dịch vụ cạnh tranh TC4
Thủ tục dịch vụ đơn giản nhanh gọn TC5
Hệ thống công nghệ ổn định, ít gặp vấn đề TC6 Mạng luới của ngân hàng rộng, tiện lợi cho khách hàng DU1
SỰ ĐÁP ỨNG Dịch vụ thanh toán đa dạng, đáp ứng nhu cầu của nhiều đối
tuợng khách hàng DU2
Khách hàng dễ dàng tiếp cận các thông tin về dịch vụ thanh toán qua nhiều phuơng thức: Internet, điện thoại, quảng
của khách hàng DU4 Ngân hàng chủ động thông báo với khách hàng khi ngân
hàng có thay đổi về mức phí DU5
Thời gian làm việc của VCB không thể thoả mãn mọi khách
hàng DU6
Thac măc khiêu nại luôn được giải quyêt thoả đáng DB1 SỰ ĐẢM BẢO Nhân viên xử lý công việc thành thạo và nhanh chóng DB2
Thông tin của khách hàng được bảo mật DB3 Khách hàng cảm thấy tin tưởng vào uy tín của ngân hàng DB4 Nhân viên ngân hàng luôn lịch sự, tôn trọng và niềm nở với
khách hàng DB5
Nhân viên hiểu biêt rõ về các dịch vụ thanh toán mà ngân
hàng đang cung cấp DB6
Nhân viên giao dịch với khách hàng chu đáo, nhiệt tình tư
vấn, hỗ trợ để khách hàng có được lợi ích tốt nhất CT1 SỰ CẢM THÔN G Ngân hàng có các chương trình thể hiện sự quan tâm đên
khách hàng (có chương trình khuyên mãi,nhăn tin chúc
mừng, tặng quà vào những ngày lễ, ngày đặc biệt. ■ ■)______ CT2 Nhân viên hiểu rõ những nhu cầu đặc biệt và quan tâm đên
nhu cầu cá nhân của khách hàng CT3
Nhân viên giúp khách hàng giải quyêt vấn đề một cách chân
thành
CT4 Ngân hàng bố trí các phương tiện vật chất thuận tiện cho
việc giao dịch (giấy, bút, ghim, kẹp...) HH1 SỰ HỮU HÌNH Trang thiêt bị của ngân hàng hiện đại (máy tính, camera,
điện thoại, máy in,...) HH2
Cơ sở vật chất của ngân hàng sạch sẽ, khang trang, tiện
nghi HH3
Đông phục của nhân viên lịch sự, tiện lợi HH4 26
toán của VCB HL1 SỰ HÀI LÒNG Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ thanh toán của VCB HL2
Nhìn chung, tôi hài lòng với chất lượng dịch vụ thanh toán
của VCB HL3
Phương pháp phân tích được sử dụng đối với dữ liệu tài chính bao gồm: (1) Phương pháp so sánh; (2) Phương pháp tỷ số. Cụ thể từng phương pháp được trình bày như sau:
Phương pháp so sánh là việc đối chiếu các chỉ tiêu, các hiện tượng kinh tế đã được lượng hóa có cùng một nội dung, một tính chất tương tự nhau.
Phương pháp tỷ số là phương pháp trong đó các tỷ số được sử dụng để phân tích. Đó là các chỉ số đơn được thiết lập bởi chỉ tiêu này so với chỉ tiêu khác.
Phương pháp phân tích dữ liệu sơ cấp
Trên cơ sở dữ liệu thu thập được, tác giả triển khai quá trình phân tích thông qua 2 giai đoạn: (1) Giai đoạn phân tích sơ bộ dữ liệu sơ cấp nhằm có được “bức tranh” chung về mẫu nghiên cứu; (2) Phân tích chính thức dữ liệu sơ cấp để phát hiện ra các kết quả nghiên cứu cho đề tài. Cụ thể như sau:
Phân tích sơ bộ dữ liệu sơ cấp
Tính toán các chỉ tiêu thông kê của dữ liệu để người đọc biết được tổng quan về các mẫu đã thu thập ra sao, có các thông số gì. Nó bao gồm các thông tin về trung bình, độ lệch, phương sai, quy luật dữ liệu .
Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê, được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập.
Alpha và hệ số tương quan biến tổng thể. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu [9,tr.21]. Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach Alpha từ 0.6
trở lên là sử dụng được.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein(1994), hệ số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau:
- ±0,01 đến ±0,1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể - ±0,2 đến ±0,3: Mối tương quan thấp
- ±0,4 đến ±0,5: Mối tương quan trung bình - ±0,6 đến ±0,7: Mối tương quan cao
- ±0,8 trở lên: Mối tương quan rất cao
Trong đó các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Phân tích chính thức dữ liệu sơ cấp
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên
cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Mức độ thích hợp
của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser - Mever - Olkin). Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1)
là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5
thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
nghĩa đáng kể của kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Rút trích nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện với phép quay Varimax và phương pháp trích nhân tố Principle components.
Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố bằng hoặc lớn 0,5 mới có ý nghĩa.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả sẽ xem xét lại mô hình nghiên cứu giả thiết, cân nhắc việc liệu có phải điều chỉnh mô hình hay không, thêm, bớt các nhân tố hoặc các giá trị quan sát của các nhân tố hay không?
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Như vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Phương pháp lựa chọn biến Enter/ Remove được tiến hành. Hệ số xác định R2điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F
dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.