Chuẩn chủ quan
CC1 Gia đình tôi cho rằng tôi nên sử dụng thẻ VIB 1 2 3 4 5 CC1 Bạn bè, đồng nghiệp, đơn vị công tác,... ủng hộ
tôi dùng thẻ tín dụng VIB 1 2 3 4 5
CC3 Những người có kinh nghiệm khuyên tôi nên sử
dụng thẻ tín dụng VIB 1 2 3 4 5
CC4 Tôi sử dụng thẻ tín dụng VIB vì những người 1 2 3 4 5
62 62 62 62 62 62 62
Ký hiệu Biến quan sát Mức độ đồng ý
xung quanh tôi sử dụng nó
Thái độ với hành vi sử dụng
TD1 Sử dụng thẻ tín dụng VIB tạo sự thuận tiên,
nhanh chóng và an toàn khi thanh toán 1 2 3 4 5
TD2 Thẻ tín dụng VIB cung cấp nguồn tài chính linh
hoạt trong chi tiêu 1 2 3 4 5
TD3 Sử dụng thẻ tín dụng VIB giúp tận hưởng nhiều
giá trị ưu đãi cộng thêm 1 2 3 4 5
TD4 Sử dụng thẻ tín dụng VIB giúp nâng cao được
giá trị của bản thân. 1 2 3 4 5
Chính sách ngân hàng
CS1 Sử dụng thẻ vì tiện ích rút tiền mặt của thẻ tín
dụng. 1 2 3 4 5
CS2 Sử dụng thẻ để tích điểm, đổi quà tặng hoặc
hoàn tiền từ ngân hàng. 1 2 3 4 5
CS3 Sử dụng thẻ tín dụng để mua hàng được giảm
giá, trả góp tại các địa điểm mua sắm 1 2 3 4 5
CS4 Sử dụng thẻ vì việc trả nợ thẻ khá dễ dàng bằng
Internet Banking 1 2 3 4 5
CS5 Sử dụng thẻ vì chỉ cần thanh toán tỷ lệ tối thiểu
trên tổng số tiền hàng tháng đã tiêu dùng 1 2 3 4 5
Sự tiện lợi
TL1 Sử dụng thẻ vì tiện ích rút tiền mặt của thẻ tín
dụng. 1 2 3 4 5
TL2 Sử dụng thẻ để tích điểm, đổi quà tặng hoặc
hoàn tiền từ ngân hàng. 1 2 3 4 5
TL3 Sử dụng thẻ tín dụng để mua hàng được giảm
giá, trả góp tại các địa điểm mua sắm 1 2 3 4 5
TL4 Sử dụng thẻ vì việc trả nợ thẻ khá dễ dàng bằng Internet Banking 1 2 3 4 5 63 63 63 63 63 63 63
Ký hiệu Biến quan sát Mức độ đồng ý
TL5 Sử dụng thẻ vì chỉ cần thanh toán tỷ lệ tối thiểu
trên tổng số tiền hàng tháng đã tiêu dùng 1 2 3 4 5
Chi phí sử dụng
CP1 Tôi nhận thấy chi phí sử dụng thẻ thấp hơn so
với các dịch vụ khác của ngân hàng. 1 2 3 4 5
CP2
Có nhiều loại chi phí, lãi suất về thẻ tín dụng mà tôi phải trả: phí phát hành,phí giao dịch, chậm trả nợ,...
1 2 3 4 5
CP3 Việc sử dụng thẻ tín dụng tạo áp lực, gánh nặng
trả nợ cho tôi. 1 2 3 4 5
CP4 Chi phí cho việc sử dụng thẻ còn cao hơn so với
lợi ích mà tôi nhận được. 1 2 3 4 5
Quyết định sử dụng
QĐ1
Tôi sẽ đăng ký sử dụng thẻ tín dụng của VIB. 1 2 3 4 5 QĐ2 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng thẻ tín dụng VIB trong
thời gian tới 1 2 3 4 5
QĐ3 Tôi có ý định giới thiệu cho bạn bè và người
thân sử dụng thẻ tín dụng VIB. 1 2 3 4 5
Các yếu tố khác về thu nhập, giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn, nghề nghiệp cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ tín dụng. Các câu hỏi khảo sát đánh giá các biến độc lập, phụ thuộc và các yếu tố khác được thể hiên trong phụ lục I Bảng khảo sát. 64 64 64 64 64 64 64
2.4 Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính là bước nghiên cứu được dùng để khám phá, điều chỉnh, bổ sung thang đo, bổ sung câu hỏi khảo sát thông qua phương pháp thảo luận với các khách hàng đã sử dụng thẻ tín dụng hay xin các ý kiến chuyên gia về việc sử dụng thẻ tín dụng. Các câu hỏi trong bước nghiên cứu định tính này được thiết kế dưới dạng mở để thu thập thêm các biến thích hợp từ phía khách hàng và các chuyên gia, nhằm xác định nhu cầu của khách hàng mong đợi từ dịch vụ thẻ tín dụng, các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng. Buổi thảo luận cũng tập trung vào hiệu chỉnh từ ngữ, cách diễn đạt, điều chỉnh thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng. Kết quả có được từ nghiên cứu định tính sẽ được sử dụng để điều chỉnh thang đo trong nghiên cứu định lượng.
Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả thực hiện thảo luận tay đôi xin ý kiến 10 chuyên gia là những người có chuyên môn và quản lý thực tế trong lĩnh vực thẻ tín dụng. Danh sách các chuyên gia được thảo luận và xin ý kiến được phản ánh trong
phục lục 4.
Sau khi thảo luận và xin ý kiến các chuyên gia có chuyên môn trong lĩnh vực thẻ tín dụng, tất cả những người được xin ý kiến đều đồng ý các biến: Chuẩn chủ quan, Thái độ sử dụng thẻ, Chính sách ngân hàng, Sự tiện lợi và Chi phí sử dụng thẻ đều có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ tín dụng tại VIB, và đồng ý với nội dụng câu hỏi trong bảng khảo sát được trình bày trong phụ lục 1
2.5 Nghiên cứu định lượng
2.5.1 Phương pháp lấy mẫu và thu thập số liệu
- Tổng thể nghiên cứu:Khách thể nghiên cứu là các khách hàng của VIB trên toàn bộ lãnh thổ Việt Nam.
- Kích thước mẫu: Kích thước mẫu là toàn bộ số phiếu khảo sát hợp lệ mà tác giả thu thập trong quá trình nghiên cứu. Độ tin cậy của nghiên cứu phụ thuộc rất lớn vào kích thước mẫu được chọn. Nếu kích thước mẫu nghiên cứu được chọn nhỏ so với tổng thể nghiên cứu thì ưu điểm sẽ là đơn giản để thực hiện, tốn ít thời gian thực
65 65 65 65 65 65 65
hiện, chi phí ít nhưng mặt hạn chế của nghiên cứu là không phản ánh chính xác bản chất của vấn đề, thâm chí méo mó so với thực tế, có độ tin cậy kém. Do vậy, các nghiên cứu có kích thước mẫu càng lớn càng tốt nhất là khi kích thước mẫu càng lớn so với tổng thể được nghiên cứu. Khi kích thước mẫu lớn, sẽ phản ánh trung thực hơn bản chất của tổng thể và độ tin cậy nghiên cứu sẽ cao hơn. Tuy nhiên, việc tăng kích thước mẫu sẽ gặp rất nhiều khó khăn về nghiên cứu như thời gian thực hiện, chi phí nghiên cứu, địa bàn nghiên cứu trải dài, nguồn lực thực hiện....
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), xác định kích thước mẫu nghiên cứu là công việc công hề dễ dàng trong nghiên cứu khoa học. Kích thước mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý (phân tích EFA, CFA, hồi quy, SEM …), độ tin cậy cần thiết. Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của các tác giả Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Trong nghiên cứu này, dự kiến có tổng cộng 25 biến quan sát, do đó kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được là 25*5 = 125 mẫu. Đối với phân tích hồi quy đa biến: Cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8*m (m: số biến độc lập) (theo Tabachnick và Fidell, 1996). Trong nghiên cứu này, dự kiến tổng số biến độc lập là 5 thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*5 = 90 mẫu. Theo nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng trong các nghiên cứu thực hành nằm trong khoảng 150-200 mẫu. Theo Hair và cộng sự (1998), kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu phải gấp 5 lần số lượng biến quan sát của mô hình. Theo nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng trong các nghiên cứu thực hành nằm trong khoảng 150-200 mẫu. Mô hình nghiên cứu gồm 25 biến quan sát, do đó, kích thước mẫu của nghiên cứu được chọn là 235. Theo Comrey and Lee (1992) nêu cỡ mẫu dùng để phân tích như sau: Cỡ mẫu phân tích 50 là kém, cỡ mẫu 300 là tốt, cỡ mẫu 500 là rất tốt và cỡ mẫu 1000 là cực kỳ tốt. Như vậy, trong luận văn này, tác giả đề xuất cỡ mẫu nghiên cứu là 300 đáp ứng được tất cả các yêu cầu nghiên cứu đặt ra.
66 66 66 66 66 66 66
- Cách lấy mẫu: Quá trình lấy mẫu nghiên cứu chủ yếu liên quan đến việc xác định đối tượng, mục tiêu, khung mẫu, xác định kích thước mẫu và lựa chọn phương pháp lấy mẫu (Zikmund, 2003). Có nhiều phương pháp chọn mẫu được sử dụng cho các đề tài nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường, và có thể được chia ra làm hai nhóm chính (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2010):
(i) phương pháp chọn mẫu xác suất: Đây là phương pháp chọn mẫu mà các nhà nghiên cứu chọn ngẫu nhiên các phẩn tử tham gia vào mẫu nghiên cứu.
(ii) phương pháp chọn mẫu phi xác suất: là phương pháp chọn mẫu mà trong đó nhà nghiên cứu chọn các phần tử tham gia vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên.
Nếu mô hình nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu xác suất, nghiên cứu sẽ phản ánh trung thực hơn các tính chất của tổng thể nghiên cứu. Như vậy, các kết luận mang ý nghĩa thực hiện hơn. Tuy nhiên phương pháp này thường tốn nhiều thời gian, nguồn nhân lực thực hiện, chi phí... Trường hợp ngược lại, nghiên cứu với phương pháp chọn mẫu phi xác suất, kết quả nghiên cứu không phản ánh trung thực các tính chất của tổng thể, thậm chí kết quả bị méo mó so với thực tế do bị chi phối bởi ý chí chủ quan của người lấy mẫu trong quá trình chọn các phần tử vào mẫu nghiên cứu.
Trong đề tài này tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu xác suất. Các khách hàng sử dụng thẻ tại VIB được chọn ngẫu nhiên trên toàn địa bạn hoạt động là trên cả nước. Sau khi chọn 300 khách hàng ngẫu nhiên tham gia mẫu nghiên cứu, tùy thuộc vào việc khách hàng sinh sống trên địa bàn nào, tác giả gửi bảng câu hỏi trực tiếp qua e-mail hay thực hiện phỏng vấn qua điệt thoại.
2.3.2 Nghiên cứu định lượng:
2.3.2.1 Thống kê mô tả:
Thống kê mô tả là các phương pháp liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. Trong đề tài này, tác giả thống kê tần số để mô tả các
67 67 67 67 67 67 67
thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát bao gồm: Giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, học vấn, thu nhập của các đối tượng sử dụng thẻ tại VIB.
2.3.2.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Trong đề tài này, tác giả sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ để đánh giá thái độ của khách hàng với những vấn đề cần khảo sát. Các mức độ là: rất không đồng ý, không đồng ý, bình thường, đồng ý và rất đồng ý.
Tuy nhiên, trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ rất khó khăn và phức tạp, không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản chỉ dùng 1 câu hỏi qua khảo sát đo lường, mà phải sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của vấn đề.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
– Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là
68 68 68 68 68 68 68
biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).
2.3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factors Analysis):
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) được sử dụng để đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập nhiều biến quan sát (k) thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu - Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
69 69 69 69 69 69 69
Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
70 70 70 70 70 70 70
Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
2.3.3 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến là kỹ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc và biến độc lập. Nó cho phép đạt được kết quả ước lượng tốt nhất về mối quan hệ chân thực giữa các biến số. Hồi quy đa biến cũng cho phép xác định mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập vào biến phụ thuộc. Từ phương trình ước lượng được này, người ta có thể dự báo về biến phụ thuộc (chưa biết) dựa vào giá trị cho trước của biến độc lập (đã biết).
Ý nghĩa các chỉ số trong hồi quy đa biến:
- Giá trị Ajusted R square (R bình phương điều chỉnh) và R square (R bình