3.3.1. Xác định cỡ mẫu, thu thập dữ liệu
3.3.1.1. Xác định kích thước mẫu
- Những quy tắc kinh nghiệm trong xác định kích cỡ mẫu cho phân tích nhân tố (EFA) thường ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến (Hoàng Trọng và Chu
Nguyễn Mộng Ngọc – Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS, XNB Hồng Đức 2008). Theo kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu cho rằng, để phân tích nhân tố (EFA) tốt nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát. Bên cạnh đó, Tabachnick & Fidel (1996) cho rằng để phân tích hồi quy tốt nhất thì cỡ mẫu phải bảo đảm theo công thức:
N ≥ 8m + 50 - Trong đó: n : cỡ mẫu
m : số biến độc lập của mô hình
-Từ đó, nghiên cứu này gồm có 31 biến quan sát và 5 biến độc lập thì: + Cỡ mẫu cần cho nghiên cứu yếu tố là : 31 x 5 = 155 mẫu
+ Cỡ mẫu cần cho nghiên cứu hồi quy là : 8 x 5 + 50 = 90 mẫu
- Cách thức chọn mẫu: mẫu được chọn theo phương pháp phi xác suất thuận tiện.
3.3.1.2. Thu thập dữ liệu
- Địa điểm phát phiếu: tại TP Hồ Chí Minh.
- Đối tượng khảo sát: khách hàng đang sử dụng dịch vụ thẻ của Ngân hàng TMCP Bản Việt tại TP Hồ Chí Minh.
- Thời gian tiến hành khảo sát: từ 03/2016 đến 06/2016.
- Phương pháp thu thập dữ liệu: gửi bản in bảng câu hỏi phỏng vấn đến các đơn vị kinh doanh của Ngân hàng TMCP Bản Việt tại TP Hồ Chí Minh và thông qua các đồng nghiệp đang làm việc tại phòng Kinh doanh – Trung tâm Thẻ khi tiếp xúc với khách hàng.
3.3.1.3. Quy trình khảo sát
Bước 1: Thiết kế bảng câu hỏi
Lập bảng câu hỏi và các nghiên cứu về sự hài lòng có liên quan.
Bước 2: Xác định số lượng mẫu cần thiết và thang đo cho việc khảo sát. Bước 3: Xây dựng phương thức chọn mẫu phỏng vấn
Phương pháp chọn mẫu là chọn lọc ngẫu nhiên kết hợp với gạn lọc đối tượng. Theo đó, để đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu cần thu thập thì tiêu chí khi lựa chọn khách hàng để khảo sát là khách hàng có sử dụng dịch vụ thẻ và phát sinh các giao
dịch với Ngân hàng TMCP Bản Việt tại Hồ Chí Minh trong thời gian khảo sát. Bước 4: Khảo sát thử và hoàn thiện bảng câu hỏi.
Hiệu chỉnh bảng câu hỏi dựa trên ý kiến bằng cách phỏng vấn một số lãnh đạo Trung Tâm Thẻ. Sau đó tiến hành phỏng vấn 30 khách hàng để kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi để hiệu chỉnh và lập bảng câu hỏi chính thức lần cuối.
Bước 5: Khảo sát thực tế
Nghiên cứu chính thức được thực hiện tại TP Hồ Chí Minh với kích thước mẫu được chọn là 400 khách hàng đang sử dụng dịch vụ thẻ của Ngân hàng TMCP Bản Việt tại TP Hồ Chí Minh.
Bước 6: Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS.
3.3.2. Phân tích dữ liệu
Sau khi chuyển phiếu cho khách hàng khảo sát và thu thập lại, tác giả tiến hành xem xét và loại đi những phiếu khảo sát không hợp lệ. Sau đó mã hóa, nhập dữ liệu và làm sạch dữ liệu thông qua phần mềm SPSS.
3.2.2.1. Kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá a. Thống kê mô tả a. Thống kê mô tả
- Dữ liệu sau khi được mã hóa và hiệu chỉnh sẽ được đưa vào mô tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát như: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập.
- Sử dụng hệ số Cronbach alpha để kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình.
b. Kiểm định thang đo
- Nội dung: độ tin cậy của thang đo thường được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số tin cậy Cronbach alpha. Hệ số Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Theo đó, những biến có Hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3
và có Hệ số alpha lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally,1978; Peterson,1994; Slater,1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach alpha đạt từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn. Các biến quan sát không bị loại sẽ được tiếp tục đưa vào Phân tích nhân tố khám phá.
- Mục đích: kiểm định xem các biến quan sát có cùng giải thích cho 1 khái niệm (yếu tố) cần đo hay không. Muốn biết biến nào đóng góp nhiều hay ít thì quan sát hệ số tương quan biến tổng.
- Điều kiện thỏa mãn yêu cầu trong Kiểm định thang đo:
+ Các biến quan sát có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (> 0,3). + Hệ số tin cậy Cronbach alpha:
Công thức của hệ số Cronbach alpha là α = Np/[1 + p(N – 1)]. Theo Nunnally & Burnstein (1994): đạt yêu cầu khi hệ số ≥ 0,6).
c. Phân tích nhân tố khám phá
- Nội dung: theo Hair (1998) phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn, để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung ban đầu. Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các yếu tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số, được gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loadings). Hệ số này cho người nghiên cứu biết mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những yếu tố nào. Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị lớn hơn 0,5 (0,5 < KMO < 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, Hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5 (Hair, 1998) và tổng phương sai
dùng để giải thích bởi từng yếu tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
- Yếu tố: các yếu tố đặc trưng có tương quan với nhau và với các yếu tố chung. Bản thân các yếu tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + … + WikXk - Trong đó:
Fi : ước lượng trị số của yếu tố thứ i (biến độc lập thứ i). Wi : quyền số hay trọng số yếu tố
Xi : biến quan sát thứ i.
k : số biến quan sát thuộc yếu tố thứ i.
- Điều kiện thỏa mãn yêu cầu trong phân tích nhân tố:
+ Hệ số KMO phải có giá trị lớn (giữa 0,5 và 1) và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loadings) > 0,5
+ Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và thông số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
3.2.2.2. Phân tích hồi quy a. Ma trận tương quan a. Ma trận tương quan
- Nội dung: ma trận tương quan với các hệ số tương quan phản ảnh mức độ tương quan giữa các biến. Người ta sử dụng một hệ số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
- Hệ số tương quan:
Hệ số tương quan nhận giá trị trong khoảng (-1, +1) Hệ số tương quan > 0 : tương quan thuận
Hệ số tương quan tiến đến: +1 hoặc -1: tương quan càng chặt chẽ. - Kiểm định Hệ số tương quan:
H0 : không tồn tại mối tương quan giữa 2 biến H1 : tồn tại mối tương quan giữa 2 biến
Với Mức ý nghĩa kiểm định là 5%: + Sig ≤ 0,05: bác bỏ Ho
+ Sig > 0,05: chưa có cơ sở bác bỏ Ho
b. Phân tích hồi quy
- Phân tích hồi quy bội không phải chỉ là mô tả các dữ liệu quan sát được mà mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định để đảm bảo tính đúng đắn của mô hình. Từ kết quả trong mẫu, ta sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter với phần mềm SPSS. Mô hình hồi quy có dạng :
Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + … + pXni + i -Trong đó: Yi: biến phụ thuộc 0: hệ số chặn. i: hệ số hồi quy thứ i (i = 1,n). i: sai số biến độc lập thứ i. Xi: biến độc lập ngẫu nhiên.
3.2.2.3. Kiểm định mô hình
a. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
- Xác định mức độ phù hợp của mô hình: dùng hệ số xác định (R2) - Kiểm định Hệ số xác định:
+ Kiểm định F: là phép kiểm định về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Ho: không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc H1: tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Với Mức ý nghĩa kiểm định là 5%: + Sig ≤ 0,05: bác bỏ Ho
+ Sig > 0,05: chưa có cơ sở bác bỏ Ho
b. Kiểm định đa cộng tuyến
- Nội dung: cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng.
- Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến:
+ Hệ số phóng đại phương sai (VIF) vượt quá 10. + Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao (> 0,8). + Dấu của hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng.
+ Kiểm định sự tương quan, hệ số Durbin Wastion.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng, đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết về các yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ thẻ qua đánh giá của khách hàng. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 bước gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua khảo sát nhóm với số lượng khoảng 30 khách hàng nhằm phát hiện những sai sót trong thiết kế bảng câu hỏi, những nội dung còn thiếu cần phải bổ sung, qua bước nghiên cứu này các thang đo lường các khái niệm cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng được khảo sát với kích thước mẫu là 400. Trình bày phương pháp phân tích dữ liệu: đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm định trung bình tổng thể, phân tích phương sai để
kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá theo các đặc điểm cá nhân. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả phân tích thông qua phần mềm SPSS.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi xác định mô hình các thành phần chất lượng dịch vụ thẻ của Ngân hàng TMCP Bản Việt tại TP Hồ Chí Minh, cũng như trải qua quá trình thiết kế nghiên cứu, xây dựng phương pháp nghiên cứu các thành phần này trong chương 3, tác giả sẽ sử dụng các dữ liệu đã qua xử lý để tiếp tục đưa vào phân tích nhằm tìm ra và kiểm định sự phù hợp của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ thẻ.
4.1. Kết quả nghiên cứu định tính
Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả đã sử dụng mô hình SERVPERF gồm 5 thành phần cơ bản, hình thành thang đo nháp với 38 biến quan sát. Bước nghiên cứu này cũng được thực hiện thông qua thảo luận nhóm chuyên đề với 7 chuyên gia trong ngân hàng là các lãnh đạo Trung Tâm Thẻ với 18 ý kiến để chỉnh sửa và hoàn thành thang đo sơ bộ với 31 biến quan sát và 3 biến phụ thuộc. Tiếp sau đó là khảo sát nhóm với số lượng 30 khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ của Ngân hàng TMCP Bản Việt tại TP Hồ Chí Minh nhằm phát hiện những sai sót trong thiết kế bảng câu hỏi, những nội dung còn thiếu cần phải bổ sung, chạy thử SPSS để kiểm định độ tin cậy của thang đo. Kết quả của nghiên cứu này đã xây dựng một bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức dùng cho nghiên cứu chính thức (chi tiết: Phụ lục 1, Phụ lục 2).
4.2. Kết quả nghiên cứu định lượng
4.2.1. Mô tả mẫu khảo sát và thống kê mô tả các biến 4.2.1.1. Mô tả mẫu khảo sát 4.2.1.1. Mô tả mẫu khảo sát
Kết quả thu lại được 305 phiếu trả lời, sau khi kiểm tra các phiếu trả lời thu được, có 15 phiếu trả lời không đạt yêu cầu do khách hàng còn bỏ nhiều ô trống và đánh dấu trùng lặp. Cuối cùng còn 290 phiếu trả lời đạt yêu cầu được dùng cho nghiên cứu này, do đó nghiên cứu này có cỡ mẫu là 290 mẫu, thỏa các điều kiện về
chi tiết như sau: - Về giới tính:
Bảng 4.1: Thông tin mẫu về giới tính
Giới tính Tần số tuyệt đối(người) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ(%) Tần số tích lũy(%)
Nam Nữ Tổng cộng 157 133 290 54,1 45,9 100,0 54,1 45,9 100,0 54,1 100,0 - Về độ tuổi:
Bảng 4.2: Thông tin mẫu về độ tuổi
Độ tuổi Tần số tuyệt đối (người) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%) Từ 18 – 29 Từ 30 – 39 Từ 40 – 49 Từ 50 – 59 Trên 60 Tổng cộng 158 117 8 5 2 290 54,5 40,3 2,8 1,7 0,7 100,0 54,5 40,3 2,8 1,7 0,7 100,0 54,5 94,8 97,6 99,3 100,0 - Về trình độ học vấn:
Bảng 4.3: Thông tin mẫu về trình độ học vấn
Trình độ Tần số tuyệt đối (người) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%) Phổ thông trung học Trung cấp, Cao Đẳng Đại học Sau đại học Tổng cộng 14 89 178 9 290 4,8 30,7 61,4 3,1 100,0 4,8 30,7 61,4 3,1 100,0 4,8 35,5 96,9 100,0 - Về thu nhập
Thu nhập cá nhân (VND/tháng) Tần số tuyệt đối (người) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%) Dưới 4 triệu Từ 4 đến 10 triệu Từ 10 đến 20 triệu Trên 20 triệu Tổng cộng 73 114 68 35 290 25,2 39,3 23,4 12,1 100,0 25,2 39,3 23,4 12,1 100,0 25,2 64,5 87,9 100,0 Nhận xét:
- Về giới tính: có tổng cộng 157 khách hàng nam, chiếm tỷ lệ 54,1% và khách hàng nữ là 133 người, chiếm tỷ lệ 45,9% trên tổng số 290 khách hàng được khảo