6. CẤU TRÖC CỦA LUẬN VĂN
1.7 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sơ bộđƣợc thực hiện thông qua 2 phƣơng pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Mục đích của nghiên cứu định tính dùng để khám phá các yếu tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ cũng nhƣ mức độ hài lòng của
khách hàng để hiệu chỉnh, bổ sung thang đo cho phù hợp với đặc thù của dịch vụ
thẻ ATM của Sacombank tại địa bàn Tiền Giang qua đó xây dựng các thang đo đƣa
vào mô hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi.
Nghiên cứu định tính đƣợc thực hiện thông qua thảo luận nhóm chuyên đề
với 5 chuyên gia trong ngành NH, đó là các anh chị trƣởng phó phòng đang làm
việc tại Sacombank và khảo sát thử 15 khách hàng sử dụng thành thạo và lâu năm
với thẻ ATM. Kết quả của nghiên cứu này là xây dựng một bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức dùng cho nghiên cứu chính thức.
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 7 nhân tố của mô hình nghiên cứu về
SHL khách hàng đƣợc đồng tình và có thể dùng cho nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu định lƣợng.
- Sự tin cậy: khách hàng thƣờng quan tâm đến sự tin cậy là khả năng cung ứng dịch vụchính xác, đúng giờvà uy tín. Điều này đòi hỏi sự nhất quán trong việc thực hiện dịch vụ và tôn trọng các cam kết cũng nhƣ giữ lời hứa với khách hàng.
- Hiệu quả phục vụ: đây là tiêu chí đo lƣờng khả năng giải quyết vấn đề
nhanh chóng, xử lý hiệu quả các khiếu nại, sẵn sàng giúp đỡ khách hàng và đáp ứng các yêu cầu của khách hàng. Nói cách khác, hiệu quả phục vụ là sự phản hồi từ phía nhà cung cấp dịch vụđối với những gì mà khách hàng mong muốn.
- Tính hữu hình: khách hàng thƣờng quan tâm đến tính hữu hình dịch vụ với các tiêu chí sau: tính hiện hữu, ứng dụng, tiện tính sử dụng …
- Sự đảm bảo: đây là yếu tố tạo nên sự tín nhiệm, tin tƣởng cho khách hàng
phong thái lịch thiệp và khả năng giao tiếp tốt, nhờ đó, khách hàng cảm thấy yên tâm mỗi khi sử dụng dịch vụ của NH.
- Sự cảm thông: chính là sựquan tâm, chăm sóc ân cần dành cho khách hàng. Yếu tốcon ngƣời là phần cốt lõi tạo nên sự thành công này và sự quan tâm của NH
đối với khách hàng càng nhiều thì sự cảm thông sẽcàng tăng.
- Mạng lƣới hoạt động: máy ATM có ảnh hƣởng rất lớn đến sốlƣợng khách hàng sử dụng dịch vụ, mạng lƣới thƣờng đƣợc khách hàng quan tâm đến các yếu tố nhƣ: mạng lƣới có phủđầy địa bàn, sốlƣợng ATM, POS lắp đặt có nhiều không, có
đƣờng giao thông thuận tiện đến hay không….
- Giá dịch vụ: chính là những chi phí mà khách hàng phải bỏ ra để đƣợc sử
dụng dịch vụ.
Nghiên cứu định lƣợng tiến hành ngay sau khi bảng câu hỏi đƣợc chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu định tính. Nghiên cứu này đƣợc thực hiện thông qua việc khảo sát lấy ý kiến của ngƣời sử dụng thẻ ATM của Sacombank tại tỉnh Tiền Giang bằng phiếu khảo sát (bảng câu hỏi).
Mẫu khảo sát đƣợc thiết kếtheo phƣơng pháp thuận tiện. Phƣơng pháp chọn mẫu này có ƣu điểm là ít tốn thời gian, chi phí thu thập thông tin nghiên cứu và đạt
đƣợc mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.
Đối tƣợng khảo sát là ngƣời có sử dụng thẻ ATM của Sacombank Tiền Giang và phạm vi khảo sát là địa bàn Tỉnh Tiền Giang.
Tác giả lựa chọn kích thƣớc mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ƣớc
lƣợng [12]. Trong nghiên cứu này có 35 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố nên số lƣợng mẫu tối thiểu cần thiết là: 35 x 5 = 175 (mẫu). Dự kiến số mẫu trong nghiên cứu là 220 mẫu
1.7.2 Phƣơng pháp thống kê mô tả
- Giá trị trung bình: Mean, Average: bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
- Số trung vị (Median, KH: Me): là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy sốđƣợc sắp theo thứ tựtăng hoặc giảm dần.
- Mode (KH: Mo): là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay một dãy số phân phối.
1.7.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Là kiểm định cho phép đánh giá mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiều biến đơn. Công thức của hệ sốCronbach’s Alpha là:
α = Np/[1 + p(N – 1)]
Trong đó p là hệ số tƣơng quan trung bình giữa các mục hỏi. Ký tự Hy Lạp p trong công thức tƣợng trƣng cho tƣơng quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi
đƣợc kiểm tra. Theo quy ƣớc thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lƣờng đƣợc
đánh giá là tốt phải có hệ sốα lớn hơn hoặc bằng 0,8. Mặc dù vậy, nếu có một danh mục quá nhiều các mục hỏi (N là số mục hỏi) thì sẽ có nhiều cơ hội để có hệ số α
cao. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trởlên đến gần 0,9
thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên
cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong
trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Các biến
quan sát cùng đo lƣờng một biến tiềm ẩn phải có tƣơng quan với nhau, vì vậy
phƣơng pháp đánh giá tính nhất quán nội tại sử dụng hệ sốCronbach’s Alpha để thể
hiện tính đáng tin cậy của thang đo. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng một
thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha α= 0,6 là thang đo có thể chấp nhận
đƣợc về mặt độ tin cậy, nhƣng không đƣợc lớn hơn 0,95 vì bị vi phạm trùng lắp
trong đo lƣờng. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏhơn 0,3
Vì vậy, đối với nghiên cứu này tác giả mong muốn hệ sốCronbach’s Alpha từ
0,6 trở lên. Tính toán Cronbach’s Alpha giúp tác giả phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu.
1.7.4 Phƣơng pháp phân tích nhân tố (EFA)
Do khối lƣợng thu thập số liệu lớn nên chúng có rất nhiều biến và các biến này có mối liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một sốlƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc. Vì vậy ta phân tích nhân tốđƣợc sử
dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Các nhân tố chung có thểđƣợc diễn tảnhƣ những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi=Wi1X1+Wi2X2+……..+WikXk
Trong đó:
Fi: ƣớc lƣợng trị số của nhân tố thứ i.
W: quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) k: số biến
Điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến có tƣơng quan với nhau.
Đểxác định các biến có tƣơng quan nhƣ thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để
kiểm định giả thuyết:
H0: các biến không có liên quan lẫn nhau H1: có sựtƣơng quan giữa các biến.
Chúng ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận H1 các biến có liên hệ với nhau. Điều này có đƣợc giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏhơn mức ý
nghĩa xử lý α. Đồng thời, phân tích nhân tố đƣợc xem là thích hợp khi giá trị hệ
KMO (Kaiser – Mayser - Olkin) trong khoảng từ 0,5 đến 1, khi đó các tƣơng quan đủ lớn để có thể áp dụng phân tích nhân tố.
Sau khi rút đƣợc các nhân tố và lƣu lại thành các biến mới, các biến này sẽ đƣợc thay cho tập hợp biến gốc đểđƣa vào phân tích hồi quy.
Các biến có hệ số tƣơng quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Phƣơng pháp trích nhân tố đƣợc sử dụng là Principal Axis
Factoring đƣợc sử dụng kèm với phép quay không vuông gốc Promax. Điểm dừng trích khi các yếu tốcó “Initial Eigenvalues” > 1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật chủ yếu 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 biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu
cũng nhƣ rất cần thiết trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Mức độ
thích hợp của tƣơng quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu đƣợc thể hiện bằng hệ số Kaiser-Myer- Olkin (KMO) đo lƣờng sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett. KMO có giá trị thích hợp trong khoảng [0,5;1]. Sự rút trích các nhân tốđại diện bằng các biến quan sát đƣợc thực hiện bằng phân tích nhân tố chính với phép quay (Promax). Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998) và tổng phƣơng sai
trích bằng hoặc lớn hơn 50% đƣợc xem nhƣ những nhân tốđại diện các biến. Cuối
cùng, để phân tích nhân tố có ý nghĩa, tất cả các hệ số tải nhân tố (factorloading) phải lớn hơn hệ sốquy ƣớc 0,5 để các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair & ctg, 2006). Bên cạnh đó, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Kỹ
thuật phân tích nhân tố (factor analysis) đã đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này nhằm rút gọn và gôm các yếu tố thuộc tính đó lại thành một nhân tốcó ý nghĩa hơn, ít hơn về sốlƣợng [12].
Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ
nhất giải thích đƣợc phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta
chọn tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích đƣợc phần lớn biến thiên còn lại và không có tƣơng quan với nhân tố thứ nhất.
Tóm lại trong nghiên cứu này, tác giả chỉ chấp nhận bộ số liệu khi giá trị
kiểm định KMO phải lớn hơn 0,7 và giá trị Sig. mức ý nghĩa của kiểm định
Barttestt’s Test phải nhỏhơn 0.05. Tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 1, tổng phần
cách giữ các hệ số tải phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó sẽ đƣợc giữ lại và
ngƣợc lại thì biến này sẽ bị loại bỏ.
1.7.5 Phân tích hồi qui tuyến tính
Phân tích hồi qui tuyến tính, mức độ tác động của từng biến độc lập ảnh
hƣởng đến biến phụ thuộc nhƣ thế nào. Từ đó đề xuất các giải pháp cho từng biến
độc lập để nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ ATM NH Sacombank Tiền Giang. Mô hình hồi qui tuyến tính có dạng sau:
Y= α0+β1X1+ β2X2+ β3X3+ …. + βnXn
Trong đó Y là biến phu thuộc, là biến đo lƣờng SHL của nghiên cứu. Biến
này đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến trên thang đo Likert năm mức độ. Còn lại các biến X1, X2 … Xn là các biến đôc lập đƣợc trích lộc từ 7 nhóm nhân tốảnh hƣởng đến sự
hài lòng. Hệ sốα0 là hệ số chặn, β là các hệ số thể hiện sựtác động (mạnh, yếu) của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính tác giảquan tâm đến các đại nhu sau: - Về mô hình hồi qui tác giả quan tâm đến đại lƣợng hệ sốxác định mô hình R2, mô hình chỉ phù hợp khi hệ số R2> 0,5 và giá trị Sig. trong phân tích ANOVA <0,05 thì mô hình hồi qui bội phù hợp với bộ dữ liệu và sử dụng đƣợc [12].
- Với từng biến độc lập tác giả sẽ quan tâm đến các hệ số β, hệ số này càng lớn thì cho thấy tác động của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn. Giá trị Sig. trong thống kê t phải nhỏ 0.05 biến này có ý nghĩa trong thống kê và giá trị
WIF phải nhỏ hơn 10 thì biến độc lập không làm cho mô hình bị đa công tuyến. Nếu biến độc lập nào vi phạm điều kiện trên sẽ bị loại khỏi mô hình hồi qui [12].
Qua phân phân tích này, tác giả đƣa ra mô hình hồi qui tuyến tính gồm các biến ảnh hƣởng chính đến mức độ hài lòng của khách hàng, bên cạnh đó tác giả sử
dụng các hệ sốβđể đánh giá mức độtác động của từng biến độc lập đến SHL, từđó
cũng nhƣ giữchân đƣợc khách hàng cũ sử dụng dịch vụ thẻ ATM NH Sacombank Tiền Giang.
1.7.6 Kiểm định Anova
Ngoài các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ ATM tại Sacombak Tiền Giang có trong mô hình nghiên cứu. Tác giả
muốn kiểm định xem mức độ hài lòng của khách hàng có khác nhau giữa giới tính nam, nữ, giữa các nhóm tuổi, …
Mong muốn của tác giả, ngoài các yếu tố có trong mô hình thì mức độ hài lòng không bị ảnh hƣởng bởi các thành phần nào khác. Để cho mô hình nghiên cứu không bị nhiễu. Vì lí do đó tác giả tiến hành kiểm định Anova cho mô hình.
Giả thuyết kiểm định:
H0: Mức hài lòng sẽ khác nhau ở những nhóm ….
H1: Mức hài lòng sẽ không khác nhau ở những nhóm ….
Kết quả phân tích Anova cho giá trị Sig. > 0,05 tác giả chấp nhận H1 và bác bỏ H0 [12]. Điều này chính là mong muốn của tác giả.
1.7.7 Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng
Do đề tài sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, nên giá trị khoảng cách của các biến sốđƣợc tính toán dựa vào cách dƣới đây:
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum)/n = (5-1)/5 = 0,8 Việc xác định mức độảnh hƣởng theo các mức sau:
5. Có giá trị từ 4,21 – 5,00 Rất tích cực/hài lòng 4. Có giá trị từ 3,41 – 4,20 Tích cực/hài lòng
3. Có giá trị từ 2,61 – 3,40 Trung hòa/Không tác động 2. Có giá trị từ 1,81 – 2,60 Không tích cực/hài lòng 1. Có giá trị từ 1,00 – 1,80 Rất không tích cực/hài lòng
1.8 XÂY DỰNG THANG ĐO
Đối với dịch vụ thẻ ATM qua phỏng vấn và khảo sát tác giảđiều chỉnh thang
đo và nghiên cứu mô hình với 7 thành phần bao gồm 35 biến: (1) Độ tin cậy: 5 biến, (2) sự đồng cảm: 5 biến, (3) phƣơng tiện hữu hình: 5 biến, (4) hiệu quả phục vụ: 5 biến, (5) sựđảm bảo: 5 biến, (6) mạng lƣới: 5 biến, (7) giá dịch vụ: 5 biến. Các tập biến quan sát cụ thể đƣợc đo lƣờng trên thang đo Likert 5 điểm đƣợc dùng để sắp xếp từ nhỏ đến lớn với số càng lớn là càng hài lòng (1- rất không hài lòng; 2 - không hài lòng; 3 - hài lòng trung bình; 4 - hài lòng; 5 - rất hài lòng). Ngoài các
thang đo trên tác giả còn sử dụng các thang đo định danh, thang đo thứ bậc để nhằm sàng lọc đối tƣợng phỏng vấn và thu thập các thông tin cá nhân của đối tƣợng phỏng vấn nhƣ: độ tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn, ....
1.8.1 Thang đo chất lƣợng dịch vụ cảm nhận
Bảng 1.2 Thang đo chất lƣợng dịch vụ
NHÂN TỐ TÊN BIẾN DIỄN GIẢI NGUỒN
ĐỘ TIN CẬY
Q6DTC1 Mức độ an toàn, bảo mật
thông tin tốt
[3]; [5]; [8];[24] Q6DTC2 Cung cấp tiện ích thẻ đúng
cam kết
Q6DTC3 Xử lý giao dị ch chính xác ,
không bị sai sót
Q6DTC4 Hóa đơn, chứng từ giao dịch
đầy đủ, chính xác Q6DTC5 Thẻ ATM Sacombank rút đƣợc nhiều Ngân hàng NĂNG LỰC PHỤC VỤ
Q6NLPV1 Nhân viên Sacombank sẵn
sàng giúp đỡkhách hàng [3]; [5]; [8];[24] Q6NLPV2 ATM hoạt động liên tục 24/24 giờ/ 7 ngày Q6NLPV3 Thời gian thực hiện giao dịch nhanh chóng
NHÂN TỐ TÊN BIẾN DIỄN GIẢI NGUỒN