7. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
2.2.5. Nghiên cứu định lƣợng
a. Phương pháp lấy mẫu
Mẫu nghiên cứu: Mô hình khảo sát trong đề tài nghiên cứu bao gồm 4 biến độc lập tƣơng ứng với 16 biến quan sát. Theo Hair & ctg (1998) để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu ít nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát. Vì vậy mẫu tối thiểu là 16x5=80 mẫu. Do vậy, nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện trên mẫu c độ lớn là 210.
Cách thức chọn mẫu: Nghiên cứu này ch n mẫu theo loại hình mẫu thuận tiện, nghĩa là mẫu đƣợc ch n theo cách thức thuận tiện nhất cho ngƣời
nghiên cứu mà không cần quan t m đến tính đại diện của mẫu. Tác giả sẽ chấp nhận tất cả các Phiếu khảo sát ý kiến khách hàng đƣợc điền đầy đủ, đúng theo mục tiêu đề ra và tổng số phiếu lớn hơn hoặc bằng 210 phiếu là chấp nhận đƣợc.
Phương pháp thu thập thông tin: Thông tin dữ liệu đƣợc thu thập thông qua điều tra các khách hàng cá nhân hiện đang s dụng các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng NN&PTNT Việt Nam - chi nhánh thị xã Ayun Pa, tỉnh Gia Lai trên địa bàn thị xã Ayun Pa, với hình thức phỏng vấn trực tiếp.
b. Phân tích dữ liệu
Đề tài s dụng các phƣơng pháp thống kê sau:
- Phân tích thống kê mô tả
Nhằm mô tả kích thƣớc, đặc điểm của mẫu nghiên cứu nhƣ: độ tuổi, giới tính, trình độ h c vấn, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng.
- Kiểm định và đánh giá thang đo
Hệ số Cronbach's Alpha dùng để kiểm tra độ tin cậy nội tại của thang đo và tính nhất quán nội tại của thang đo. Nhiều nhà nghiên cứu nhƣ Hoàng Tr ng và Chu Nguyễn Mộng Ng c (2008) đồng ý rằng khi Cronbach’s lpha từ 0.8 đến 1 thì thang đo lƣờng tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 thì dùng đƣợc và bằng 0.6 thì cũng c thể s dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, (1994)), còn nhỏ hơn 0.6 thì biến sẽ bị loại.
Hệ số tƣơng quan biến tổng (Item - Total correlation) là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của một biến khác trong cùng một thang đo, do đ hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của biến này so với các biến khác trong nhóm càng cao. Hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Theo Nunnally và Burnstein (1994) thì những biến nào có hệ số tƣơng quan
biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì đƣợc xem là biến rác và đƣơng nhiên là sẽ bị loại bỏ.
Chỉ tiêu đánh giá cuối cùng là hệ số Cronbach’s lpha nếu loại bỏ biến. Dựa vào hệ số Cronbach’s lpha ở cột Cronbach’s lpha if Item deleted, nếu hệ số này cao hơn hệ số Cronbach’s lpha bình thƣờng thì nên loại bỏ chỉ báo đ ra khỏi mô hình.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Ph n tích EF đƣợc dùng để loại các biến có tr ng số EFA nhỏ, kiểm tra yếu tố trích đƣợc, kiểm tra phƣơng sai trích đƣợc. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có giá trị riêng eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ bị loại, đồng thời tổng phƣơng sai trích phải bằng hoặc lớn hơn 50%.
Dựa vào hệ số KMO xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố, khi 0.5 < KMO < 1 c nghĩa là ph n tích nh n tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và ngƣợc lại.
Sau khi hoàn tất bƣớc đánh giá thang đo và ph n tích nh n tố, kết quả đã cho ta loại bỏ các thang đo kh ng đủ độ tin cậy, các biến có tr ng số EFA nhỏ, xác định các biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Tiếp theo việc xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu sẽ đƣợc thực hiện bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội. Trƣớc tiên phải thực hiện bƣớc ph n tích tƣơng quan nhằm kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình bằng hệ số Kurtusis. Khi hệ số Kurtusis càng lớn hơn 3 thì hai biến càng có mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ.
- Phân tích hồi quy tuyến tính bội
+ Giá trị của biến mới trong mô hình nghiên cứu là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đ .
+ Khi giá trị sig. của kiểm định F trong ph n tích phƣơng sai NOV b nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha = 0.05 c thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
+ Khi giá trị sig. của kiểm định T nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha = 0.05 c thể kết luận rằng các hệ số hồi quy đều c ý nghĩa thống kê.
+ Khi hệ số ph ng đại phƣơng sai VIF của các biến nhỏ hơn 10, có thể kết luận rằng mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập trong mô hình không có quan hệ chặt chẽ với nhau.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
N i dung chương này tác giả giới thiệu tổng quát v Ngân hàng NN&PTNT iệt am - chi nhánh thị xã Ayunpa - tỉnh Gia Lai, tình hình hoạt đ ng inh doanh qua các năm từ năm 2012 đến năm 2015. Chương 2 cũng đua ra cụ thể m t số phương pháp nghiên cứu, quy trình thiết kế nghiên cứu, xây dụng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi đi u tra khách hàng.
CHƢƠNG 3
