Phương pháp phân tích dữ liệu

6. Kết cấu của luận văn

3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu

3.4.1 Phân tích thống kê mô tả 3.4.1.1 Thống kê mẫu nghiên cứu

Thống kê mẫu nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu của đề tài là Khách hàng, đã và đang sử dụng dịch vụ thẻ của Ngân hàng Vietinbank Chi nhánh Bắc Sài Gòn. Mục đích của kỹ thuật này là tìm đặc điểm của các khách hàng mà tác giả thực hiện khảo sát có phù hợp mục tiêu nghiên cứu hay không? Những yếu tố sẽ được thống kê là các yếu tố thuộc về đặc điểm của khách hàng như là: độ tuổi, trình độ, đơn vị công

Trang 54

tác, số năm sử dụng dịch vụ thẻ của ngân hàng, thu nhập của các đối tượng trực tiếp tham gia khảo sát.

3.4.1.2 Thống kê tần số thang đo

Kỹ thuật này được sử dụng để thống kê tần số thang đo của 05 biến độc lập: mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, Năng lực phục vụ, mức độ cảm thông, Phương tiện hữu hình. Trong phương pháp này, tác giả sẽ tiến hành thống kê tần số mức độ lựa chọn đồng ý với các thang đo, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến quan sát, giá trị trung bình của từng thang đo mà mình đang cần điều tra. Dựa vào kết quả này kết hợp cùng với kết quả nghiên cứu định lượng cuối cùng, tác giả có thể đưa ra các kiến nghị cần thiết giúp nâng cao chất lượng dịch vụ thẻ cũng như gia tăng sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ tại ngân hàng Vietinbank Chi nhánh Bắc Sài Gòn.

3.4.2 Phân tích, đánh giá độ tin cậy thang đo

Trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các thang đo cần phải được kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha không chỉ là hệ số được sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo mà còn là được sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Với phương pháp này, tác giả sẽ thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo của từng biến quan sát cụ thể và độ tin cậy thang đo chung cho cả một nhân tố. Các nhân tố sẽ được phân tích bao gồm: Mức độ tin cậy (với 03 biến quan sát), Mức độ đáp ứng (với 04 biến quan sát), Năng lực phục vụ (với 06 biến quan sát), Mức độ cảm thông (với 07 biến quan sát), Phương tiện hữu hình (với 07 biến quan sát) và 03 biến quan sát để đo lường biến phụ thuộc – Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ tại ngân hàng Vietinbank Chi nhánh Bắc Sài Gòn.

Phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát trong tập dữ liệu theo từng nhóm trong mô hình bằng phương pháp nhất quán nội tại thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Mô hình Cronbach’s Alpha thuộc nhóm phương pháp đánh giá tương

Trang 55

quan trong (đánh giá độ tin cậy bên trong). Mục đích của việc kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo không.

Theo Lee Cronbach (1951), hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha phải lớn 0.7 dựa trên cơ sở ước lượng tỷ lệ thay đổi của mỗi biến mà các biến khác không giải thích được . Đối với lĩnh vực ứng dụng, theo Hair & ctg (1998), hệ số Cronbach’s Alpha chấp nhận được khi đạt giá trị từ 0.6 đến 0.7, nếu về kinh tế xã hội thì xấp xỉ 0.8 là tốt, còn lớn hơn 0.9 có nghĩa có thể bỏ bớt một số biến trong nhóm vì những biến này có thể quan hệ tuyến tính khá chặt chẽ với các biến khác của nhóm. Vì vậy, trong phạm vi nghiên cứu của luận văn, cơ sở để lựa chọn những biến có độ tin cậy đạt yêu cầu là những biến có hệ số Cronbach‟s Alpha lớn hơn 0.6.

Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác ở trong cùng một thang đo. Hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến đó với các biến khác trong nhóm càng cao, theo Nunnally & Bernstein (1994) [29], những biến có hệ số này nhỏ hơn 0.3 là biến rác và loại khỏi mô hình. Vậy thông qua kết quả nghiên cứu, nếu biến quan sát nào không đạt yêu cầu thì bắt buộc phải loại bỏ, để tránh ảnh hưởng đến các bước tiếp theo nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ thẻ của ngân hàng Vietinbank chi nhánh Bắc Sài Gòn.

3.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phân tích thống kê đa biến được sử dụng để tóm tắt dữ liệu, rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát có mối quan hệ phụ thuộc với nhau thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn, nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu, rất có hiệu quả cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết của vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để xác định mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến với nhau (Hair và cộng sự, 1998 trích theo Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 378).

Trang 56

3.4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập

- Kiểm định tính thích hợp của EFA (Kiểm định KMO)

Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét tính thích hợp của các nhân tố và so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần (Norusis, 1994 trích theo Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 414). Nếu các biến quan sát của nhân tố mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, Năng lực phục vụ, mức độ cảm thông, Phương tiện hữu hình trong mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ có trị số KMO có giá trị trong khoảng [0,5 - 1,0] thì nhân tố này thích hợp với dữ liệu thực tế và đạt tiêu chuẩn để thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo.

- Kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát

Đại lượng Barlett là đại lượng thống kê dùng để xem xét mối tương quan tổng thể giữa các biến quan sát với nhau. Nếu kiểm định của các biến quan sát có giá trị Sig. ≤ 0,05 thì chứng tỏ các biến quan sát có tương quan trong mỗi nhân tố, tuy nhiên điều này cũng chứng minh rằng các thang đo hình thành độc lập với nhau.

- Kiểm định phương sai trích

Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của nhân tố), do vậy Eigenvalue được sử dụng để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 và phương sai trích > 50% thì mới được giữ lại trong mô hình các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng thẻ của ngân hàng Vietinbank Chi nhánh Bắc Sài Gòn. Phương sai trích thể hiện phần trăm (%) thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của nhân tố) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các trọng số nhân tố (Factor loading) phải lớn hơn 0.55 trong EFA để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến.

Trang 57

- Đặt tên lại cho các biến

Trong quá trình thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, sẽ xuất hiện rất nhiều tình trạng các biến quan sát thuộc các nhân tố như tố mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, Năng lực phục vụ, mức độ cảm thông, Phương tiện hữu hình sẽ hội tụ về chung một nhóm riêng biệt, khác với các biến quan sát còn lại. Do đó, trong trường hợp này, chúng ta phải đặt tên lại cho nhân tố để đảm bảo với yêu cầu phân tích dữ liệu. Đây chính là điểm đặc trưng của phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.

3.4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc

- Kiểm định tính thích hợp của EFA (Kiểm định KMO)

Để chứng minh nhân tố Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ thích hợp với dữ liệu thực tế và đạt tiêu chuẩn để thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo, thì biến phụ thuộc phải có trị số KMO có giá trị trong khoảng [0,5 - 1,0].

- Kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát

Nếu kiểm định của các biến phụ thuộc có giá trị Sig. ≤ 0,05 thì chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong nhân tố Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ.

- Kiểm định phương sai trích

Để phù hợp với tiêu chuẩn nghiên cứu thì bắt buộc nhân tố phải có Eigenvalue > 1 và phương sai trích > 50% - phương sai trích thể hiện phần trăm (%) thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của nhân tố) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Đặt tên lại cho các biến

Do chỉ thực hiện phân tích nhân tố khám phá cho một nhân tố riêng biệt, nên tác giả dự kiến các biến quan sát thuộc biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ chỉ hội tụ vào một nhóm duy nhất.

Trang 58

3.4.4 Phân tích hồi quy đa biến 3.4.4.1 Kiểm định hệ số hồi quy 3.4.4.1 Kiểm định hệ số hồi quy

Nếu giá trị Sig. trong bảng hệ số hồi quy của các nhân tố mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, Năng lực phục vụ, mức độ cảm thông, Phương tiện hữu hình đều ≤ 0.05 thì điều đó đảm bảo rằng các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy trên 95%.

3.4.4.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

- Kiểm định mức độ giải thích của mô hình

Trong giai đoạn này, tác giả phải kiểm định R2 hiệu chỉnh (trong bảng Model Summaryb) để xác định bao nhiêu phần trăm (%) sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi 05 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.

- Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Sau khi kiểm định mức độ giải thích của mô hình, bước tiếp theo sẽ là kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Ở bước này phải kiểm định ANOVA với trị số thống kê F được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, cũng như nếu giá trị Sig. ≤ 0,05, thì chứng tỏ rằng các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ của ngân hàng.

3.4.4.3 Kiểm định phương sai phần dư không đổi

Một trong những giả định khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến là giả định phương sai phần dư không đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai phần dư thay đổi, kết quả của phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế, từ đó khiến tác giả đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy tuyến tính.

Do đó để đánh giá mô hình hồi quy có vi phạm giả định này hay không, tác giả sẽ tiến hành kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hoá với các biến độc lập của mô hình là mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình và mức độ cảm thông có giá trị sig đều lớn hơn 0.05, ta có thể kết luận không có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi xảy ra và ngược lại.

Trang 59

Tóm lại: Trên cơ sở lý luận và mô hình các nghiên cứu trước đây về nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ đã trình bày ở chương 1 và chương 2, tác giả đã thiết kế quy trình nghiên cứu tổng quan, mô tả dữ liệu nghiên cứu, phương pháp và xây dựng mô hình nghiên cứu gồm năm (05) nhân tố phù hợp với tình hình thực tế tại Việt Nam: (1) mức độ tin cậy (TC), (2) mức độ đáp ứng (DU), (3) Năng lực phục vụ (NLPV), (4) mức độ cảm thông (CT), (5) Phương tiện hữu hình (PTHH). Dựa trên số mẫu nghiên cứu cần thiết tối thiểu và tình hình khảo sát thực tế, tác giả đã xác định kích thước mẫu cần của nghiên cứu này là 225 để phù hợp với các phương pháp xử lý dữ liệu cần thiết nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu.

Phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm các bước sau đây: thống kế mô tả, đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Cụ thể trong kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả thực hiện các bước kiểm định: kiểm định KMO nhằm kiểm định tính thích hợp của EFA; kiểm định Barlett nhằm kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát; kiểm định phương sai trích và cuối cùng là đặt tên lại cho các biến nếu có sự thay đổi vị trí giữa các biến quan sát nhằm đảm bảo yêu cầu phân tích dữ liệu. Còn với kỹ thuật phân tích hồi quy thì kiểm định hệ số hồi quy; kiểm định mức độ giải thích của mô hình; kiểm định mức độ phù hợp của mô hình và kiểm định sự tự tương quan của các phần dư trong mô hình tự hồi quy sẽ là các bước phân tích dữ liệu chính. Và từ đó nhằm xác định được mức độ tác động của từng nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ tại ngân hàng.

Trang 60

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

4.1 Thực trạng về hoạt động kinh doanh thẻ Ngân hàng tài Vietinbank Bắc Sài Gòn Gòn

4.1.1 Giới thiệu về Vietinbank Bắc Sài Gòn

4.1.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển Viettin Bank – Bắc Sài Gòn

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Bắc Sài Gòn có tiền thân là Chi nhánh Củ Chi, được thành lập và đưa vào hoạt động từ 17/06/2006. Thời gian đầu mới đi vào hoạt động, Chi nhánh gặp không ít khó khăn về huy động vốn và cho vay cũng như những hoạt động kinh doanh khác. Tuy nhiên, Ban lãnh đạo và các cán bộ phòng ban đã kịp thời nhận định được những khó khăn, tồn đọng để tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra các giải pháp khắc phục, vượt qua những khó khăn trên. Ngày 11/07/2013, nhằm mở rộng và vươn lên phát triển mạnh mẻ hơn nữa, Chi nhánh đã đổi tên Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Bắc Sài Gòn theo quyết định 1071/HĐQT-NHCT1.

Vietinbank Bắc Sài Gòn hiện có 3 Phòng giao dịch chính, cụ thể:

- PGD Thuận Hưng: có địa chỉ tại G100, quốc lộ 22, xã Xuân Thới Thượng, Huyện Hóc Môn, Thành phố Hồ Chí Minh.

- PGD Phú Hưng có địa chỉ tại 219 Hoàng Văn Thụ, Phường 8, Quận Phú Nhuận, Tp HCM

- PGD Nguyễn Trọng Tuyển có địa chỉ tại 259A Nguyễn Trọng Tuyển, Quận Phú Nhuận, Thành Phố Hồ Chí Minh

Trang 61

4.1.1.2. Tổ chức bộ máy quản lý

Hình 4.1: Sơ đồ tổ chức của Vietinbank Chi nhánh Bắc Sài Gòn

Nguồn: Phòng TCHC của VietinBank – Chi nhánh Bắc Sài Gòn

Hệ thống tổ chức của VietinBank – Chi nhánh Bắc Sài Gòn bao gồm các bộ phận như sau: Phòng Tổ chức hành chính Phó Giám đốc 3 Phòng Tổng hợp PGD Phú Hưng Tổ giám sát rủi ro hoạt động Tổ xử lý nợ có vấn đề PGD Nguyễn Trọng Tuyển Phòng Khách hàng doanh nghiệp Phó Giám đốc 2 Tổ Tín dụng Tổ tư vấn dịch vụ Phó Giám đốc 1 PGD Thuận Hưng Phòng Kế toán Phòng Bán lẻ Giám đốc

Trang 62

 Phòng bán lẻ: có nhiệm vụ tiếp cận, tìm hiểu và trực tiếp giao dịch với khách hàng là cá nhân và khách hàng là doanh nghiệp siêu vi mô; phát hành các loại thẻ…

 Phòng khách hàng doanh nghiệp: tiếp cận và thực hiện cấp tín dụng cho doanh nghiệp đủ điều kiện; thực hiện huy động vốn, tiền gửi tại các doanh nghiệp có quy mô doanh thu từ 20 tỷ trở lên thuộc các phân khúc KHDN vi mô, KHDN nhỏ, KHDN vừa, KHDN lớn, KHDN siêu lớn và KHDN FDI.

 Phòng Kế toán: thực hiện toàn bộ công việc kế toán của Chi nhánh; quản lý sổ sách, chứng từ kế toán; đảm bảo an toàn tài sản của Chi nhánh về mặt giá trị,

Chất lượng dịch vụ thẻ Ngân hàng

Mô hình nghiên cứu đề xuất