- Mô hình nghiên cứu chất lƣợng dịch vụ theo mô hình SERVPERF
3.2 Thiết kế nghiên cứu
3.2.1Xác định thang đo
Thang đo của nghiên cứu này đƣợc thiết lập dựa trên lý thuyết và sử dụng các thang đo mà nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng trƣớc đây trong nghiên cứu của mình,
Cronbach‟s Alpha
Phân tích nhân tố (EFA)
Thang đo hoàn chỉnh
Kiểm định giả thuyết
Cơ sở lý thuyết lý Mô hình nghiên cứu Thang đo chính thức Nghiên cứu chính thức: Nghiên cứu định lƣợng Thang đo nháp
Phân tích tƣơng quan và hồi quy đa biến Điều chỉnh
thang đo
- Loại các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ
- Kiểm tra hệ số Cronbach‟s Alpha
- Loại các số có trọng số EFA nhỏ - Kiểm tra yếu tố trích đƣợc
- Kiểm tra phƣơng sai trích đƣợc
Nghiên cứu sơ bộ:
- Tham khảo ý kiến chuyên gia
- Phỏng vấn
đồng thời cũng đƣợc điều chỉnh cho phù hợp với tình hình thực tế của dịch vụ NHĐT tại VCB Vũng Tàu.
Một tập các biến quan sát (các phát biểu) đƣợc xây dựng để đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng của 5 nhóm nhân tố đến CLDV NHĐT. Các tập biến quan sát cụ thể đƣợc đo lƣờng trên thang đo Likert 5 điểm, thay đổi từ:
1. Dƣới mức trung bình 2. Trung bình
3. Khá 4. Tốt 5. Rất tốt
Bộ thang đo SERVPERF bao gồm 24 biến nhƣ sau:
Thang đo nhân tố Tin Cậy (TC):
Thang đo nhân tố Tin cậy gồm 5 biến quan sát, kí hiệu từ TC1 đến TC5:
TC1 VCB luôn thông báo cho Anh/ Chị biết khi nào dịch vụ ngân hàng điện tử đƣợc thực hiện
TC2 VCB cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử đúng thời điểm ngân hàng đã hứa
TC3 VCB cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử một cách chính xác nhƣ những gì đã cam kết với khách hàng
TC4 VCB luôn giải quyết thỏa đáng khi Anh/ Chị có thắc mắc hay khiếu nại về dịch vụ NHĐT
TC5 Anh/ Chị cảm thấy yên tâm khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của VCB
Thang đo nhân tố Sự đáp ứng (DU):
Thang đo nhân tố Sự đáp ứng gồm 3 biến quan sát, kí hiệu từ DU1 đến DU3 DU1 Nhân viên VCB luôn tận tình hƣớng dẫn khách hàng đăng ký, sử
dụng dịch vụ ngân hàng điện tử và giải quyết các thắc mắc phản hồi DU2 Giao dịch ngân hàng điện tử đƣợc thực hiện nhanh chóng và chính
DU3 Các sản phẩm của dịch vụ ngân hàng điện tử của VCB mà Anh/ Chị sử dụng đều đáp ứng đƣợc nhu cầu của Anh/ Chị
Thang đo nhân tố Nhân tố sự thấu cảm (TC):
Thang đo nhân tố Thấu cảm gồm 4 biến quan sát, kí hiệu từ THC1 đến THC4 THC1 Nhân viên VCB luôn lịch sự, tôn trọng, và niềm nở với Anh/ Chị THC2 Nhân viên VCB luôn thể hiện sự quan tâm đến Anh/ Chị
THC3 VCB có các chƣơng trình thể hiện sự quan tâm đến Anh/ Chị ( chƣơng trình khuyến mãi, nhắn tin chúc mừng, quà tặng vào những ngày lễ, ngày đặc biệt…..)
THC4 Nhân viên VCB hiểu rõ nhu cầu của Anh/ Chị
Thang đo nhân tố Hữu hình (HH):
Thang đo nhân tố Hữu hình gồm 5 biến quan sát, kí hiệu từ HH1 đến HH5 HH1 Nhân viên VCB có trang phục gọn gàng, lịch sự
HH2 Phí dịch vụ ngân hàng điện tử của VCB là phù hợp và chấp nhận đƣợc
HH3 VCB bố trí quầy giao dịch, phƣơng tiện vật chất thuận tiện cho việc giao dịch ngân hàng điện tử
HH4 Các phƣơng tiện vật chất trong quá trình cung ứng dịch vụ ngân hàng điện tử sẽ rất hấp dẫn và hiện đại ( trang Website của ngân hàng, các ứng dụng truy cập, các thiệt bị truy cập...)
HH5 VCB có trang thiết bị hiện đại, cơ sở vật chất khang trang, tiện nghi, các điểm giao dịch thuận tiện cho khách hàng
Thang đo nhân tố Năng lực phục vụ (NLPV):
Thang đo nhân tố Năng lực phục vụ gồm 4 biến quan sát, kí hiệu từ NLPV1 đến NLPV4
NLPV1 Dịch vụ ngân hàng điện tử do VCB cung cấp đƣợc thực hiện an toàn, bảo mật
NLPV2 Dịch vụ ngân hàng điện tử do VCB cung cấp đƣợc thực hiện nhanh chóng và chính xác
NLPV3 Nhân viên VCB có kiến thức chuyên môn tốt, xử lý công việc liên quan đến dịch vụ ngân hàng điện tử thành thạo và nhanh chóng NLPV4 Nhân viên VCB phục vụ khách hàng chu đáo nhiệt tình để khách
hàng có đƣợc lợi ích tốt nhất khi sử dụng
Thang đo sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng điện tử
Dựa trên nghiên cứu của Lassar & ctg (2000), thang đo sự hài lòng của khách hàng gồm 3 biến quan sát, kí hiệu từ TM1 đến TM3 nhƣ sau:
TM1 Anh/ Chị sẽ giới thiệu dịch vụ ngân hàng điện tử của VCB cho ngƣời
thân và bạn
TM2 Trong khoảng thời gian tới Anh/ Chị vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của VCB Vũng Tàu
TM3 Anh/ Chị có hài lòng về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng điện tử của
VCB Vũng Tàu
3.2.2Nghiên cứu sơ bộ 3.2.2.1 Thảo luận nhóm 3.2.2.1 Thảo luận nhóm
Tác giả chuẩn bị các câu hỏi sơ bộ (phụ lục 1) để thảo luận và tham vấn ý kiến của các Anh/Chị có kinh nghiệm của Phòng Quản lý đề án Công nghệ của Hội sở, một số nhân viên Phòng Dịch vụ khách hàng cá nhân.
Sau khi tham vấn ý kiến của các Chuyên gia về dịch vụ NHĐT, tác giả tiến hành phỏng vấn trực tiếp khoảng 25 khách hàng cá nhân để ghi nhận ý kiến của khách hàng về dịch vụ NHĐT của VCB Vũng Tàu, các mong muốn của khách hàng về dịch vụ NHĐT của VCB Vũng Tàu.
Với kết quả nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã điều chỉnh các thang đo chất lƣợng dịch vụ SERVPERF sao cho phù hợp với bối cảnh mới: Dịch vụ NHĐT của VCB Vũng Tàu.
3.2.2.2 Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Sau quá trình thảo luận nhóm, bảng câu hỏi đƣợc thiết kế gồm hai phần nhƣ sau:
- Phần I của bảng câu hỏi là các thông tin phân loại đối tƣợng phỏng vấn. - Phần II của bảng câu hỏi đƣợc thiết kế để thu thập sự đánh giá của khách
hàng về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng điện tử và sự hài lòng của khách hàng.
3.2.2.3 Thang đo hiệu chỉnh
Thang đo chất lƣợng dịch vụ NHĐT theo mô hình SERVPERF sau khi hiệu chỉnh vẫn gồm 24 biến quan sát. Trong đó:
(1) nhân tố Tin cậy gồm 5 biến quan sát (2) nhân tố Đáp ứng gồm 3 biến quan sát (3) nhân tố Sự thấu cảm gồm 4 biến quan sát (4) nhân tố Hữu hình gồm 5 biến quan sát
(5) nhân tố Năng lực phục vụ gồm 4 biến quan sát (6) nhân tố Sự hài lòng gồm 3 biến quan sát
3.2.3Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lƣợng)
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát gửi cho khách hàng. (Phụ lục 1)
- Thời gian khảo sát: Từ 01/10/2018 đến 01/01/2019
- Đối tƣợng và phạm vi khảo sát: Khách hàng cá nhân đến giao dịch tại VCB Vũng Tàu.
Để đạt đƣợc mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu lựa chọn phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện.”Chọn mẫu theo phƣơng pháp thuận tiện là phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất mà nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận đƣợc” (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011, trang 240). Phƣơng pháp chọn mẫu này giúp tiết kiệm thời gian, chi phí thực hiện. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi khảo sát, gửi trực tiếp đến khách hàng tại các quầy giao dịch hoặc thông qua email.
Kích thƣớc mẫu trong phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội cũng là một vấn đề quan tâm. Theo Hair & ctg (2006) thì kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát. Những nguyên tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) thì thông thƣờng thì số quan sát (kích thƣớc mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Mô hình nghiên cứu trong luận văn gồm 24 biến quan sát. Do đó số lƣợng mẫu cần thiết tối thiểu là n= 24x5=120. Để đạt đƣợc kích thƣớc mẫu đề ra, 250 bảng câu hỏi đƣợc gửi đi khảo sát. Kết quả thu về đƣợc 180 phiếu hợp lệ. Do đó, mẫu nghiên cứu chính thức là n = 180. Với cỡ mẫu thu đƣợc đủ đảm bảo độ tin cậy để phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu:
Sau khi có dữ liệu nghiên cứu tác giả sử dụng phần mềm SPSS 23.0 để phân tích dữ liệu.
Nghiên cứu sử dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu: phân tích thống kê mô tả, kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha. Sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sau đó, sẽ kiểm tra độ thích hợp của mô hình, xây dựng mô hình hồi quy, kiểm định các giả thuyết.
Phân tích thống kê mô tả:
Phân tích thống kê mô tả để xác định dữ liệu đã đƣợc thu thập theo các thuộc tính giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, mức độ ƣu tiên của khách hàng
chọn sử dụng DV NHĐT của VCB, tiện ích khách hàng thƣờng xuyên sử dụng trong DV NHĐT, thời gian đã sử dụng DV NHĐT.
Cronbach alpha:
Trƣớc khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phƣơng pháp Cronbach‟s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Theo Campell và Fiske (1959), một đo lƣờng đƣợc gọi là có độ tin cậy (validity) nếu nó đo lƣờng đúng đƣợc cái cần đo lƣờng hay đo lƣờng đó vắng mặt cả hai loại sai số, hệ thống và ngẫu nhiên.
Hệ số Cronbach‟ s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tƣơng quan giữa bản thân các biến và tƣơng quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi ngƣời trả lời.
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến.
Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlaiton) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach‟s alpha đạt từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng là tốt và mức độ tƣơng quan sẽ càng cao hơn. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007) về mặt lý thuyết, Cronbach‟s Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên khi hệ số Cronbach‟s Alpha quá lớn (>0,95) có nghĩa là nhiều câu trong thang đo không có khác biệt gì nhau hay là chúng cùng đo lƣờng một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tƣợng này đƣợc gọi là đa cộng tuyến.
Nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis):
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phƣơng pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Theo Hair & ctg (1998), phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) 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 tƣơng quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor loading). Hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
- Theo Hair & ctg (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, trong phân tích EFA, hệ số Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu - Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng
- Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn
- Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: - Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5
- 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đƣợc 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.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvadue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn 1 biến gốc. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5; điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chƣơng trình SPSS), và tổng phƣơng sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Phần trăm phƣơng sai toàn bộ (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 đƣợc bao nhiêu %.
Tƣơng quan hệ số Pearson
Ngƣời ta sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Nếu giữa 2 biến có sự tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Kiểm định đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tƣơng quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có
khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao. Trong quá trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến đƣợc SPSS chuẩn đoán bằng tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình. Nếu VIF đều nhỏ hơn 10 tức là mô hình không có đa cộng tuyến.
Cần xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tƣơng quan pearson > 0.3.
Phân tích hồi quy:
Là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập quy định các biến