7. Tổng quan các tài liệu nghiên cứu
3.3.1. Phương pháp thu thập thông tin và cỡ mẫu
Tổng thể mục tiêu của nghiên cứu là những khách hàng chưa sử dụng thẻ của Ngân hàng đông Á, những khách hàng ựã sử dụng dịch vụ thẻ ATM của Ngân hàng đông Á và những khách hàng sử dụng thẻ ATM của các ngân hàng khác, nên tất cả các phiếu ựiều tra ựều ựược sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp thông qua các buổi thảo luận nhóm, dựa trên tinh thần hợp tác tự nguyện. Mẫu ựược chọn theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Dữ liệu trong nghiên cứu này có sử dụng phương pháp phân tắch khám phá nhân tố EFA. Theo Hair & ctg (1998), ựể có thể thực hiện phân tắch khám phá nhân tố cần thu thập dữ liệu với kắch thước mẫu là ắt nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát, tốt nhất trên 10 mẫu. Tuy nhiên, nhằm mục tiêu nâng cao chất lượng mẫu và sự phân bố mẫu hợp lý ựảm bảo suy rộng. Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 23. Nếu theo tiêu chuẩn 10 mẫu cho một biến quan sát thì kắch thước mẫu cần thiết là n = 23 x 10 = 230. Vậy ta chọn kắch cỡ mẫu là 250 ựể ựáp ứng ựược cỡ mẫu cần thiết là 230. để dự phòng phiếu bị không hợp lệ và thu ựược 250 mẫu chắnh xác, tôi thực hiện ựiều tra 280 khách hàng.
3.3.2. Mã hóa, nhập liệu
để thuận tiện cho việc khảo sát, phân tắch, ựánh giá các yếu tổ ảnh hưởng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM của Ngân Hàng đông Á, tác giả sẽ mã hóa dữ liệu theo bảng 3.1 (Mục 3.2.1)
3.3.3. Phương pháp phân tắch dữ liệu
a. Tổng quan về mẫu ựiều tra
Tiến hành lập bảng tần số ựể mô tả mẫu thu thập ựược theo các ựặc trưng. Trong mỗi loại tiến hành tắnh toán giá trị bình quân và ựộ lệch chuẩn ựể ựánh giá tổng quan về ựộ hội tụ cũng như phân tán của mẫu. Phương pháp sử dụng chủ yếu là phân tổ kết hợp, số tuyệt ựối và số tương ựối, phương pháp ựồ thị và bảng thống kê. Thực hiện thống kê theo các ựặc tắnh: giới tắnh, loại hình dịch vụ, trình ựộ học vấn. Dựa vào kết quả ựể ựánh giá mức ựộ ựại diện của mẫu.
b. đánh giá thang ựo bằng hệ số tin cậy CronbachỖs Alpha
Hệ số tin cậy CronbachỖs alpha là một phép kiểm ựịnh thống kê về mức ựộ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang ựo tương quan với nhau, là phép kiểm ựịnh về sự phù hợp vủa thang ựo ựối với từng biến quan sát , xét trên mỗi quan hệ với một khắa cạnh ựánh giá. Phương pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Những biến quan sát không anh hưởng nhiều ựến tiêu chắ ựánh giá sẽ tương quan yếu với tổng số ựiểm. Nhiều nhà nghiên cứu ựồng ý rằng khi CronbachỖs alpha từ 0,8 ựến gần bằng 1 thì thang ựo lường là tốt, từ 0,7 ựến gần 0,8 là sử dụng ựược.
c. Phân tắch nhân tố EFA
Khi thực hiện phân tắch nhân tố EFA cần phải quan tâm ựến phương pháp sau:
Phương pháp trắch Principal comperment với phép xoay varimax.
Kiểm ựịnh Bartlett (BartlettỖs Test ò Sphericity): đại lượng BartlettỖs ựược sử dụng ựể xem xét giải thuyết H0 các biến không có tương quan trong tổng thể. Kiểm ựịnh BartlettỖs có ý nghĩa tại mức sig thấp hơn 0,05; tức là giả thiết H0 cho rằng ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là một ma
trận ựơn vị sẽ bị bác bỏ.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Tiêu chuẩn về hệ số tải nhân tố Factor loading, theo Hair & ctg (1998), hệ số tải nhân tố Factor loading là chỉ tiêu ựể ựảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 ựược xem là ựạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 ựược xem là quan trọng và Factor loading > 0,5 ựược xem là có ý nghĩa thực tiển. Hair cũng cho rằng nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ắt nhất là 350. Nếu cở mẫu là 100 thì Factor loading phải >0,55. Như vậy, trong ựề tài này cở mẫu là 391 nên hệ số Factor loading >0,3 là ựạt yêu cầu, tuy nhiên ựể ựề tài này có ý nghĩa thực tiễn chỉ những biến quan sát có hệ số Factor loading lơn nhất 0,5 mới ựạt yêu cầu.
Tổng phương sai trắch: để có thể phân tắch nhân tố khẳng ựịnh, thì tổng phương sai trắch 50% (Gerbing & Anderson 1988)
Hệ số KMO (Kaisor Meyer Olkin):
Trong phân tắch nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaisor Meyer Olkin) là chỉ số dùng ựể xem xét sự thắch hợp của phân tắch nhân tố. đơn vị KMO là tỷ lệ giữa bình phương tương quan của các biến với bình phương tương quan một phần của các biến. Trị số của KMO lớn (từ 0,5 ựến 1) có ý nghĩa phân tắch nhân tố thắch hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tắch nhân tố có nhiều khả năng không thắch hợp với các dữ liệu.
Trị số ựặc trưng (Eigenvatue): Ngoài ra, phân tắch nhân tố còn dựa vào chỉ số Eigenvalue ựể xác ựịnh số lượng các nhân tố. Chỉ những nhân tố nào có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới ựược giữ lại trong mô hình phân tắch. đại lượng Eigenvalue ựại diện cho phần biến thiên ựược giải thắch bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẻ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc.
d. Phương pháp hồi qui và tương quan
Luận văn sẽ thực hiện phân tắch hồi quy theo trình tự sau:
Thiết lập mô hình
Xuất phát từ bản chất của mối liên hệ, luận văn sử dụng mô hình hồi quy tổng thể như sau:
Yđ =
Mô hình hồi quy mẫu như sau: Yđ =
Với bj là các ước lượng của tham số hồi quy , và e là ước lượng của .
Ước lượng các tham số của mô hình
đánh giá mô hình Phân tắch kết quả
e. Phân tắch phương sai (ANOVA)
Phân tắch phương sai là cách thức ựể kiểm ựịnh có hay không sự khác nhau về hành vi theo các ựặc ựiểm: giới tắnh, ựộ tuổi, nghề nghiệp, trình ựộ học vấn bằng phân tắch phương sai ANOVA với mức ý nghĩa α = 0.05
CHƯƠNG 4
PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU