6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.5.2. Thiết kế nghiên cứu
ng c u ậ dữ li u
Phương pháp Điều tra – v i ản c u hỏi được thiết kế rõ ràng, không quá ài, đ y đủ các chỉ n để đáp viên c thể hiểu và trả lời chính xác các thông tin – là công cụ mà tác giả s ụng để thu nh p liệu về mức độ hài lòng của khách hàng về ch vụ th TM tại Ng n hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Chi nhánh EaHleo. Phương pháp này được s ụng rộng rãi trong các nghiên cứu về thương mại và hoạt động kinh oanh. Các đáp viên được hỏi là nh ng người tình nguyện, h sẵn sàng ỏ một chút thời gian để hoàn thành ản c u hỏi của người phỏng vấn.
Các c u hỏi của ài nghiên cứu chính là các Items đo lường các iến số ảnh hưởng đến mức độ hài l ng. Các Items này được tiếp c n lại từ các nghiên cứu trư c đ y và đã được chứng minh là c nghĩa về m t khoa h c.
b. Đán giá i u ả á
Đánh giá th phiếu khảo sát là một điều c n thiết cho việc th c hiện một nghiên cứu khoa h c. Thông qua việc khảo sát th để kiểm tra phiếu khảo sát đã thiết kế tốt chưa, c c u hỏi nào g y rối cho đáp viên, đáp viên đ c không hiểu, lỗi chính tả tồn tại, c c u hỏi nào ư thừa c n phải loại ỏ
khảo sát hơn 50 khách hàng thông qua ản c u hỏi, các khách hàng này được ch n ng u nhiên.
Nhìn chung, khách hàng hiểu được nội ung c u hỏi và trả lời hợp l nh ng c u hỏi trong ản c u hỏi.
Bản c u hỏi hoàn chỉnh để th c hiện khảo sát được trình ày trong Phụ lục 1.
2.5.3. Thu thập d liệu
P ng á c ọn ẫu ng i n c u
Để đạt được mục đích nghiên cứu đề ra ở ph n mở đ u của đề tài, tác giả ch n phương pháp ch n m u ng u nhiên để m u nghiên cứu được ch n mang tính đại iện cho tổng thể. Phiếu điều tra sẽ được phát cho khách hàng s ụng ch vụ th TM từ ngày 15 tháng 4 n m 2015 tại Ng n hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Chi nhánh EaHleo và các máy TM trên đ a àn.
b K c ớc ẫu
Theo kinh nghiệm của các nghiên cứu trư c đ y cho thấy kết quả nghiên cứu ch u s ảnh hưởng của kích thư c m u.Nếu kích thư c m u nhỏ thì kết quả nghiên cứu không đảm ảo tính chính xác.Ngược lại nếu kích thư c m u càng l n thì sẽ càng đảm ảo tính chính xác của nghiên cứu, tuy nhiên như v y nghiên cứu sẽ khá tốn kém về chi phí và thời gian. Do đ kích thư c m u như thế nào để vừa đảm ảo tính chính xác vừa c chí phí nghiên cứu phù hợp là điều c n quan t m trong nghiên cứu.
Đến ngày 27 tháng 4 n m 2015 đã thu về được 257 ảng c u hỏi hợp lệ. V i đ nh ch n kích thư c m u là 250 nên tác giả quyết đ nh loại ỏ ng u nhiên 7 ảng c u hỏi hợp lệ. D liệu này sẽ được đưa vào ph n tích sau khi đã được làm sạch v i s hỗ trợ của ph n mềm x lý liệu thống kê SPSS 16.0.
2.5.4. Phƣơng pháp phân tích d liệu
P ng á ống ả
Phương pháp này được s ụng để mô tả m u thu th p được theo các thuộc tính của đối tượng như: thời gian s ụng th TM, độ tuổi, h c vấn, gi i tính, thu nh p.
b P ng á án giá in cậ ng bằng ố nb c Alpha
Phương pháp này cho phép người nghiên cứu loại ỏ các iến quan sát không phù hợp, hạn chế các iến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin c y của thang đo thông qua hệ số Cron ach lpha. Nh ng iến quan sát c hệ số tương quan iến tổng (Correcte Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 (Nunnally an Burnstein, 1994) sẽ loại ỏ và tiêu chu n để ch n thang đo là hệ số Cron ach lpha của n tối thiểu là 0.6 (Nunnally and Burnstein, 1994).
c. P ng á ân c n ân ố á á (EFA)
Sau khi đánh giá độ tin c y của thang đo ằng hệ số Cron ach lpha và loại đi các iến không đảm ảo độ tin c y. Khi ph n tích nh n tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan t m đến một số tiêu chu n sau:
Thứ nhất là tr số KMO ≥ 0.5 và mức nghĩa của kiểm đ nh Bartlett c n cứ trên giá tr Sig. ≤ 0.05.
Thứ hai là đại lượng Eigenvalue: Chỉ c nh ng nh n tố nào c Eigenvalue l n hơn 1 m i được gi lại trong mô hình ph n tích.
Thứ a là hệ số tải nh n tố Factor loa ings: là nh ng hệ số tương quan đơn gi a các iến và các nh n tố.
Thứ tư là phép trích Principal Component v i phép quay Varimax sẽ được s ụng trong ph n tích nh n tố thang đo các thành ph n độc l p.
Sau khi qua giai đoạn ph n tích nh n tố, các nh n tố được l a ch n sẽ được đưa vào kiểm đ nh mô hình.
d. P ng á ồi qu b i u n n
Ph n tích hồi quy tuyến tính ội sẽ được chúng ta s ụng để đ nh lượng mối quan hệ gi a các thành ph n trong mô hình nghiên cứu. Trư c hết, chúng ta sẽ tìm các vi phạm giả đ nh c n thiết. Nếu các giả đ nh không vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính ội được x y ng. Từ đ đánh giá và kiểm đ nh được độ phù hợp của mô hình cũng như iết được cường độ ảnh hưởng của các iến độc l p lên iến phụ thuộc, tức xác đ nh được t m quan tr ng của các iến trong mô hình, và l a ch n iến trong mô hình.
Hệ số xác đ nh điều chỉnh R2
sẽ cho iết mô hình hồi quy được x y ng phù hợp v i mức độ nào. Hàm hồi quy sẽ cho ta iết nh ng nh n tố nào ảnh hưởng đến s hài l ng của khách hàng cũng như mức độ ảnh hưởng của từng nh n tố đến s hài l ng của khách hàng.
e P ng á ân c ng i (ANOVA)
Phương pháp ph n tích phương sai một yếu tố (One – Way ANOVA) được s ụng để xem xét việc c hay không s khác nhau trong đ nh mua Iphone (Smartphone tương t ) gi a các nh m khách hàng c gi i tính, độ tuổi, nghề nghiệp khác nhau. Kiểm đ nh Levene cho iết kết quả kiểm đ nh phương sai, v i mức nghĩa là >0.05, c thể n i c nghĩa thống kê đối v i kết quả kiểm đ nh.
CHƢƠNG 3
T QU NGHI N C U 3.1. H I QU T V ẪU
M u khảo sát trong nghiên cứu này c kích thư c m u hợp lệ là n = 250. Đề tài đã s ụng phương pháp ch n m u ng u nhiêu theo các yếu tố gi i tính, tuổi, trình độ h c vấn và thu nh p.
Bảng 3.1T m t t điều tra nhân kh u h c của đáp viên
T n suất Ph n tr m Tuổi Dư i 25 37 14.8 Từ 25 đến 35 76 30.4 Từ 35 đến 45 110 44 Trên 45 27 10.8 Trình độ h c vấn THPT 104 41.6 Trung cấp, Cao đẳng 84 33.6 Đại h c 50 20 Sau đại h c 12 4.8 Gi i tính Nam 132 52.8 N 118 47.2 Thu nh p Dư i 3 triệu 98 39.2 Từ 3 triệu đến 5 triệu 88 35.2 Từ 5 triệu đến 10 triệu 43 17.2 Từ 10 triệu trở lên 21 8.4
Cơ cấu m u khảo sát theo độ tuổi c 14.8% nh ng người tham gia khảo sát là ư i 25 tuổi, 30.4% là từ 25 tuổi đến 35 tuổi, 44% là trong độ tuổi 35 – 45 tuổi, c n lại 10.8% là trên 45 tuổi. Theo kết quả khảo sát cho thấy người tham gia khảo sát của yếu ở trình độ THPT chiếm 41.6%, Trung cấp, cao đẳng chiếm 33.6%, đại h c là 20% và sau đại h c ít nhất v i 4.8%. Ngoài ra, nam gi i (52.8%) s ụng
th TM tại Ng n hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Chi nhánh EaHleo nhiều hơn n gi i (47.2%). Cơ cấu m u khảo sát theo thu nh p c 39.2% người khảo sát c thu nh p ư i 3 triệu đồng/ tháng, 35.2% c thu nh p từ 3 đến 5 triệu đồng/ tháng, 17.2% c thu nh p từ 5 đến 10 triệu đồng/ tháng và c n lại 8.4% thu nh p trên 10 triệu đồng/ tháng.
Bảng 3. 2 Bảng giá trị trung bình của các nhân tố ảnh hư ng đến sử dụng th TM tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát tri n Nông thôn, Chi nhánh EaHleo
STT Items Giá tr TB Items Giá tr TB Biến số STT Items Giá tr TB Items Giá tr TB Biến số 1 HH1 5.55 5.50 17 DU1 5.72 5.67 2 HH2 5.44 18 DU2 5.76 3 HH3 5.51 19 DU3 5.58 4 DB1 5.95 5.88 20 DU4 5.62 5 DB2 6.03 21 DC1 5.99 5.24 6 DB3 5.91 22 DC2 3.54 7 DB4 5.93 23 DC3 5.78 8 DB5 5.60 24 DC4 5.66 9 TC1 4.98 5.40 25 ML1 5.57 5.56 10 TC2 5.38 26 ML2 5.50 11 TC3 5.54 27 ML3 5.61 12 TC4 5.49 28 GC1 6.08 6.03 13 TC5 5.10 29 GC2 6.04 14 TC6 5.64 30 GC3 5.98 15 TC7 5.26 31 HL1 5.82 5.77 16 TC8 5.80 32 HL2 5.71 33 HL3 5.76
Từ kết quả ph n tích giá tr trung ình của các nh n tố ở ảng 3.2. cho thấy các Items c giá tr trung ình khá đồng đều từ 4.98đến 6.08 cho thấy h u hết các c u trả lời h u hết là tương đối đồng và đồng .
3.2 T QU I Đ NH TH NG ĐO
3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi tiến hành thu th p liệu, làm sạch liệu và tiến hành mã hoá liệu, nh p liệu v i 250 ảng c u hỏi hợp vào ph n mềm SPSS 16.0. Ph n tích nh n tố khám phá (EF ) được s ụng để kiểm tra độ hội tụ của các iến quan sát theo từng thành ph n trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Phương pháp rút trích được ch n để ph n tích là phương pháp principal components v i phép quay varimax.
Tất cả 30 iến quan sát thuộc 7 nhân tố trong mô hình nghiên cứu (7 iến độc l p) đều được đưa vào ph n tích nh n tố khám phá. Kết quả ph n tích nh n tố khám phá (EF ) đối v i các iến quan sát này cho thấy như sau:
- Kết quả kiểm đ nh KMO cho thấy KMO = 0.880 (> 0.5) và mức
nghĩa Sig. = 0.000 (< 0.05) nên ph n tích nh n tố là thích hợp (phụ lục 2 kết quả phân t ch nhân tố khám phá lần 1).
- Tại các giá tr Eigenvalues l n hơn 1 v i phương pháp trích rút Principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 7 nh n tố từ 30 iến quan sát và v i phương sai trích rút là 61.879% (l n hơn 50%) nên đạt yêu c u (Ger ing an n erson, 1988) (phụ lục 2 kết quả phân t ch nhân tố khám phá lần 1).
- D a vào ph n tích của ảng Rotate Component Matrix ta thấy
các item DC2và TC8 c hệ số tải (factor loa ing) nhỏ hơn 0.5 nên c n loại ỏ items này ra khỏi ph n tích nhân tố (phụ lục 2 kết quả phân t ch nhân tố khám phá lần 1).
c kết quả như sau:
Bảng 3.3Kết quả ki m định Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .877
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3.087E3
Df 378
Sig. .000
Kết quả kiểm đ nh KMO cho thấy KMO = 0.877 (> 0.5) và mức nghĩa Sig. = 0.000 (< 0.05) nên ph n tích nh n tố là thích hợp.
Bảng 3.4Kết quả phân t ch phương sai tr ch rút
Total Variance Explained
Com pone nt Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulat ive % Total % of Variance Cumulat ive % Total % of Variance Cumulat ive % 1 8.158 29.134 29.134 8.158 29.134 29.134 4.361 15.577 15.577 2 2.588 9.242 38.376 2.588 9.242 38.376 3.250 11.607 27.184 3 1.698 6.065 44.441 1.698 6.065 44.441 2.431 8.683 35.867 4 1.673 5.973 50.415 1.673 5.973 50.415 2.416 8.627 44.495 5 1.453 5.188 55.602 1.453 5.188 55.602 2.083 7.440 51.935 6 1.364 4.873 60.475 1.364 4.873 60.475 1.909 6.818 58.753 7 1.189 4.246 64.721 1.189 4.246 64.721 1.671 5.969 64.721 8 .860 3.072 67.794
9 .795 2.840 70.634 10 .776 2.773 73.406 11 .706 2.522 75.928 12 .638 2.280 78.208 13 .626 2.237 80.445 14 .595 2.126 82.571 15 .545 1.946 84.517 16 .495 1.768 86.285 17 .458 1.635 87.920 18 .414 1.480 89.400 19 .396 1.413 90.812 20 .370 1.321 92.134 21 .360 1.287 93.421 22 .340 1.213 94.633 23 .326 1.163 95.796 24 .292 1.041 96.837 25 .270 .964 97.802 26 .258 .921 98.722 27 .190 .680 99.402 28 .168 .598 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Tại các giá tr Eigenvalues l n hơn 1 v i phương pháp trích rút Principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 7 nh n tố
từ 28 iến quan sát và v i phương sai trích rút là 64.721% (l n hơn 50%) nên đạt yêu c u (Ger ing an n erson, 1988).
Bảng 3. 5Kết quả phân t ch hệ số tải nhân tố
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 TC7 .783 TC2 .781 TC3 .754 TC5 .710 TC1 .705 TC4 .700 TC6 .677 DB3 .830 DB1 .792 DB4 .747 DB2 .731 DB5 .559 DU4 .649 DU3 .615 DU1 .590 DC4 .589 DU2 .563 GC2 .840
GC3 .837 GC1 .809 HH3 .758 HH1 .738 HH2 .660 ML2 .777 ML1 .740 ML3 .667 DC3 .899 DC1 .883
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
D a vào ph n tích của ảng Rotate Component Matrix, ta thấy từ 28 iến quan sát của các iến độc l p trong nghiên cứu qua phép ph n tích nh n tố khám phá (EF ) ta đã rút ra được 7 nh n tố.
Chúng ta cũng th c hiện ph n tích nh n tố khám phá để kiểm tra độ hội tụ của các item trong iến phụ thuộc (S hài l ng) ằng các đưa tất cả 3 iến quan sát thuộc iến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu vào th c hiện ph n tích nh n tố khám phá.
Bảng 3.6Kết quả ki m định Bartlett’s Test (biến phụ thuộc)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .670
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 157.107
df 3
Sig. .000
Kết quả ta thấy kết quả kiểm đ nh KMO là KMO = 0.670 l n hơn 0.5 (Hair và cộng s , 2006) và mức nghĩa Sig. = 0.000 nhỏ hơn 0.05 (Hair và cộng s , 2006) nên ph n tích nh n tố là thích hợp.
Bảng 3.7Kết quả phân t ch phương sai rút tr ch (biến phụ thuộc)
Total Variance Explained
Com pone nt
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.947 64.886 64.886 1.947 64.886 64.886 2 .600 19.997 84.883 3 .454 15.117 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bên cạnh đ , ta thấy tại các giá tr Eigenvalues l n hơn 1 v i phương pháp trích rút Principal components và phép quay varimax, ph n tích nh n tố đối v i iến phụ thuộc đã trích được 1 nh n tố từ 3 iến quan sát (Ger ing an n erson, 1988). Như v y, các iến quan sát của iến phụ thuộc hội tụ thành một nh n tố và c thể g i là nh n tố S hài l ng.
thuộc các thành ph n trong mô hình nghiên cứu đề ngh thì ta thấy mô hình nghiên cứu và hệ thống giả thuyết cho nghiên cứu v n được gi nguyên. Tuy nhiên, Items Khi giao ch tại trạm TM của ng n hàng nh/Ch không tốn quá nhiều thời gian (quá 10 phút) để chờ đợi (DC4) chuyển sang nh m nh n tố Khả n ng đáp ứng và đã c 2 items trong nghiên cứu c hệ số tải (factor loa ing) nhỏ hơn so v i yêu c u trong ph n tích nh n tố khám phá đã loại ỏ khỏi nghiên cứu này. Đ là:
- Nh n viên ng n hàng thường xuyên thông áo khi c nh ng thay đổi về lãi suất, hạn mức th TM hay chương trình khuyến mãi m i. (DC2).
- Ng n hàng k p thời thông áo cho anh ch khi c s thay đổi về số ư của tài khoản (TC8)
3.2.2. Đánh giá đ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach lpha