8. Tổng quan về tài liệu nghiên cứ u
2.3.2. Phương pháp xử lý dữ liệ u
Dữ liệu ựược thu thập về cần ựược ựặt tên và ựưa vào phần mềm SPSS xử lý trình tự theo các bước: phân tắch thống kê mô tả, kiểm tra ựộ tin cậy của thang ựo, phân tắch nhân tố khám phá, từ ựó xây dựng mô hình với thang ựo hiệu chỉnh, ước lượng và kiểm ựịnh mô hình với thang ựo hiệu chỉnh.
Bảng 2.3. Tên các biến của mô hình
STT Nhân tố Mã hóa Diễn giải
1 TC1 Lần ựầu tiên anh chị sử dụng dịch vụ gửi tiết kiệm tại VietinBank đắk Lắk hoàn toàn thuận lợi
2 TC2 Sổ tiết kiệm của VietinBank đắk Lắk thể hiện ựúng thông tin và ựược in ựầy ựủ, rõ nét
3 TC3 Thắc mắc, khiếu nại của anh chị luôn ựược VietinBank đắk Lắk giải quyết thỏa ựáng
4 TC4 Không xảy ra sai sót nào trong quá trình anh chị gửi/rút tiết kiệm tại VietinBank đắk Lắk
5 TC5 Khi ựến hạn VietinBank đắk Lắk luôn thực hiện việc tất toán nhưựúng hạn ựã cam kết với anh chị 6
Tin cậy
TC6
Chất lượng tiền mặt khi rút tiết kiệm tại VietinBank đắk Lắk tốt (không có tiền giả, tiền không ựủ chuẩn lưu thông)
7 DU1 Nhân viên VietinBank đắk Lắk luôn nhanh chóng khi thực hiện thủ tục rút, gửi tiết kiệm
8 DU2
Nhân viên VietinBank đắk Lắk luôn hướng dẫn anh chị thủ tục rút gửi tiết kiệm một cách tận tình, chu ựáo 9 Khả năng ựáp ứng DU3 Các loại hình dịch vụ gửi tiết kiệm của VietinBank đắk Lắk ựa dạng, ựáp ứng ựược yêu cầu của anh chị 10 DB1 Hành vi của nhân viên VietinBank đắk Lắk khiến
anh chị tin tưởng
11 DB2 Anh chị cảm thấy an toàn khi sử dụng dịch vụ gửi tiết kiệm của VietinBank đắk Lắk
12 DB3 Nhân viên VietinBank đắk Lắk có trình ựộ chuyên môn nghiệp vụ cao
13
đảm bảo
STT Nhân tố Mã hóa Diễn giải niềm nở với anh chị
14 CT1
VietinBank đắk Lắk có các chương trình hành ựộng cụ thể nhằm thể hiện sự quan tâm ựến anh chị (có chương trình khuyến mãi, tặng quà sinh nhậtẦ)
15 CT2
Nhân viên VietinBank đắk Lắk thường xuyên thông báo cho anh chị khi có sự thay ựổi về lãi suất, thể lệ chương trình khuyến mãiẦ cho anh chị
16 CT3
Nhân viên VietinBank đắk Lắk nhiệt tình hỗ trợ anh chị ựể có lợi ắch tốt nhất (chọn gói dịch vụ gửi tiết kiệm phù hợp nhất)
17 CT4 VietinBank đắk Lắk có thời gian giao dịch thuận tiện
18
Cảm thông
CT5
Anh chị luôn ựược hưởng sự phục vụ tốt trong thời gian chờ ựợi thực hiện dịch vụ gửi tiết kiệm tại VietinBank đắk Lắk
19 HH1 Cơ sở vật chất của VietinBank đắk Lắk khang trang, tiện nghi
20 HH2 Trang phục của nhân viên VietinBank đắk Lắk gọn gàng, trang nhã
21 HH3 Mạng lưới chi nhánh, PGD của Vietinbank rộng khắp
22 HH4
Thông tin về dịch vụ gửi tiết kiệm của VietinBank đắk Lắk rất dễ tìm thấy trên phương tiện truyền thông ựại chúng 23 Phương tiện hữu hình HH5 Các tờ rơi về chương trình gửi tiết kiệm của VietinBank đắk Lắk dễ hiểu, ựẹp mắt 24 Chất lượng dịch vụ CL đánh giá chung của khách hàng về CLDV gửi tiết kiệm của VietinBank đắk Lắk
a. Phân tắch thống kê mô tả
Phân tắch các ựặc tắnh mẫu nghiên cứu về ựộ tuổi, giới tắnh, thu nhập, nghề nghiệp, trình ựộ học vấn...
Phân tắch này làm cơ sở cho phân tắch phương sai một yếu tố, xem sự khác nhau về ựặc ựiểm mẫu có ảnh hưởng ựến cảm nhận về dịch vụ hay không.
b. Kiểm tra ựộ tin cậy của thang ựo bằng hệ số CronbachỖs Alpha
Hệ số CronbachỖs Alpha ựược sử dụng ựể ựánh giá mức ựộ tin cậy của một nhân tố trên cơ sở tổng hợp các yếu tố. Thực hiện việc kiểm tra ựộ tin cậy của thang ựo nhằm loại các biến không phù hợp. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Những nhân tố có hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn 0,6 trở lên là có thể sử dụng ựược (Nunnaly (1978), Peterson (1994), Slater (1995)). Hệ số Cronbach's Alpha càng lớn thì ựộ tin cậy nhất quán nội tại của nhân tố càng cao.
c. Phân tắch nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tắch nhân tố khám phá (EFA) dùng ựể giảm bớt dữ liệu, giúp rút trắch từ các biến quan sát thành 1 hay một số biến tổng hợp (nhân tố hay thành phần). Phương pháp này ựược sử dụng ựể giảm các nhân tố xuống, hệ số tải nhân tố (Factor loading) cho biết mỗi biến thuộc về những nhân tố chủ yếu nào.
Phương pháp phân tắch nhân tố chỉ có thể tiến hành khi các biến có tương quan với nhau. Dựa trên ma trận tương quan (Correlation Matrix) hoặc kiểm ựịnh Bartlett ựể kết luận về tương quan giữa các biến, kiểm ựịnh Bartlett phải có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%thì kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
Trị số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số dùng ựể xem xét sự thắch hợp của phân tắch nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ
0,5 ựến 1 thì phân tắch này mới thắch hợp, nếu nhỏ hơn 0,5, phân tắch nhân tố có khả năng không thắch hợp với các dữ liệu.
Khi tiến hành phân tắch nhân tố cần ựảm bảo các ựiều kiện sau:
Phân tắch nhân tố dựa vào Eigenvalue ựể xác ựịnh số lượng các nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới ựược giữ lại trong mô hình. Những nhân tố có Eigenvalue bé hơn 1 sẽ không có giá trị tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, do ựó không ựược giữ lại trong mô hình.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp trắch nhân tố (principal components) nên các Hệ số tải nhân tố (Factor loading) thể hiện tương quan giữa các biến và các nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới ựạt yêu cầu.
Tổng phương sai trắch ựược phải lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
d. Ước lượng và kiểm ựịnh mô hình hồi quy
Sau khi hình thành các nhân tố mới từ phân tắch nhân tố EFA, xây dựng nên mô hình hiệu chỉnh, tiến hành ước lượng và kiểm ựịnh các giả ựịnh của mô hình hồi quy.
Sau khi ước lượng mô hình mẫu, cần kiểm ựịnh các vi phạm giả ựịnh của mô hình hồi quy theo trình tự:
(1) Kiểm ựịnh ựa cộng tuyến
đa cộng tuyến là trạng thái trong ựó các biến ựộc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, làm các hệ số hồi quy không có ý nghĩa hoặc làm ựổi dấu chúng. đa cộng tuyến còn làm tăng ựộ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê T trong kiểm ựịnh, nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn trong khi hệ số xác ựịnh R2 vẫn khá cao.
Trong phân tắch hồi quy bội, ựa cộng tuyến ựược SPSS chuẩn ựoán bằng tiêu chắ Collinearity diagnostics (chuẩn ựoán hiện tượng ựa cộng tuyến) với hệ số phóng ựại phương sai VIF (Varian inflation factor) của các biến ựộc
lập trong mô hình. Nếu tất cả các hệ số VIF ựều nhỏ hơn 10 thì có thể kết luận mô hình không có ựa cộng tuyến. Nếu mô hình tồn tại ựa cộng tuyến, cần tìm biện pháp khắc phục, có thể là: thu thập lại mẫu, lấy thêm mẫu, bỏ bớt biến ựộc lập có ựa cộng tuyến với biến khác.
(2) Kiểm ựịnh tự tương quan
Tự tương quan ựược hiểu là sự tương quan giữa các phần nhiễu của dãy số liệu. Trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các biến có thể phụ thuộc lẫn nhau. Hậu quả của tự tương quan có thể kể ựến như là các ước lượng trung bình bé nhất không phải là ước lượng hiệu quả, phương sai các ước lượng bình phương bé nhất thường là chệch, kiểm ựịnh T và F không ựáng tin cậy, giá trị ước lượng R2 có thể không tin cậy khi dùng ựể thay thế cho giá trị thật của R2.
đại lượng thống kê Durbin - Watson ựược dùng ựể kiểm ựịnh tự tương quan. Hiện tượng tự tương quan có thể ựược khắc phục thông qua quy trình xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
(3) Các kiểm ựịnh khác trong mô hình hồi quy ựa biến - Kiểm ựịnh phương sai sai số thay ựổi
Phương sai sai số thay ựổi là hiện tượng phương sai có ựiều kiện của mỗi phần nhiễu với giá trị của biến giải thắch ựã cho là thay ựổi theo thời gian. Hiện tượng này làm cho ước lượng bình phương bé nhất vẫn là không chệch nhưng không hiệu quả, ước lượng phương sai bị chệch, do ựó kiểm ựịnh mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối T và F không còn ựáng tin cậy nữa.
Hiện tượng này có thể ựược phát hiện bằng kiểm ựịnh tự tương quan hạng Spearman. Khi mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai sai số thay ựổi, cần thực hiện một số biến ựổi ựể làm ổn ựịnh phương sai, một trong những cách ựó là sử dụng phương pháp bình phương bé nhất ựể ước lượng mô hình hồi quy.
-Kiểm ựịnh phần dư không theo quy luật phân phối chuẩn
Một trong những giả ựịnh quan trọng của việc thực hiện hồi quy ựa biến chắnh là quy luật phân phối chuẩn của phần dư. Trong SPSS hiện tượng này ựược phát hiện qua biểu ựồ tần số của phần dư chuẩn hóa hoặcphát hiện thông qua giá trị trung bình và ựộ lệch chuẩn của phần dư.
(4) Kiểm ựịnh sự phù hợp của mô hình hồi quy
Sử dụng các kiểm ựịnh Fisher, kiểm ựịnh T-student ựể kết luận mức ựộ phù hợp của mô hình hồi quy.
Sau bước kiểm ựịnh cần ựưa ra kết luận về mô hình hồi quy mẫu, các nhân tố có ảnh hưởng ựến chất lượng dịch vụ gửi tiết kiệm và mức ựộ ảnh hưởng của các nhân tốựó.
e. Phân tắch phương sai một yếu tố
Sử dụng phân tắch phương sai một yếu tố (Oneway- Anova) ựể kiểm ựịnh có sự khác biệt hay không về mức ựộ ựánh giá chất lượng dịch vụ gửi tiết kiệm theo ựặc ựiểm giới tắnh, ựộ tuổi, nghề nghiệp, trình ựộ học vấn, thu nhập của ựáp viên.
Kết luận Chương 2
Chương 2 trình bày phương pháp, các bước tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng ựến chất lượng dịch vụ gửi tiết kiệm tại VietinBank đắk Lắk. Cụ thể, quá trình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng ựến CLDV gửi tiết kiệm gồm 2 giai ựoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chắnh thức. Trong giai ựoạn nghiên cứu sơ bộ, luận văn ựã trình bày những căn cứ xác ựáng trong việc sử dụng nhân tố, yếu tố nào trong thang ựo chắnh thức của mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng ựến CLDV gửi tiết kiệm. Giai ựoạn nghiên cứu chắnh thức trình bày các kiến thức cơ bản về quá trình thu thập dữ liệu và các bước phân tắch dữ liệu dựa trên phần mềm SPSS. Trên cơ sở những nền tảng, cốt lõi nghiên cứu của chương 2, tác giả tiến hành nghiên cứu thực nghiệm và kết quả nghiên cứu ựược trình bày ở chương 3.
CHƯƠNG 3
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. TÌNH HÌNH KINH DOANH DỊCH VỤ GỬI TIẾT KIỆM TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT