cho nghiên cứu điển hình
Để đạt độ tin cậy cao và nhất quán trong cách hiểu đối với các đối tƣợng điều tra, sau khi đã hình thành đƣợc thang đo chính thức và các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu, rất cần kiểm định các giả thuyết này trên phạm vi cả nƣớc. Tuy nhiên, do hạn chế về thời gian và kinh phí, nên không thể thực hiện đƣợc. Do vậy, mô hình nghiên cứu đƣợc kiểm định trên mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp phân tầng phi xác suất (theo chi nhánh NHTM), đối tƣợng khảo sát là các giám đốc, phó giám đốc các chi nhánh NHTM tại thành phố Hồ Chí Minh. Việc chọn mẫu này nhằm mục đích là kiểm định mô hình cho trƣờng hợp điển hình, không nhằm mục đích kiểm định đại diện cho cả ngành ngân hàng Việt Nam.
Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đều đồng ý rằng do phƣơng pháp này dựa trên lý thuyết phân phối mẫu lớn, nên khi sử dụng đòi hỏi phải có kích thƣớc mẫu lớn (Raykov & Widama 1995, trích trong Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2008). Kích thƣớc mẫu phụ thuộc vào phƣơng pháp ƣớc lƣợng, nếu sử dụng phƣơng pháp hợp lý tối đa (Maximun Likelihood) thì kích thƣớc mẫu tối thiểu phải 100 đến 150 (Hair & các tác giả 1998). Theo kinh nghiệm, kích thƣớc mẫu 300 là tốt, 500 là rất tốt, và 1.000 là tuyệt vời (Comrey & Lee 1992; Tabachnick & Fidell 2001 trích trong Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2008). Theo Bollen (1989) kích thƣớc mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ƣớc lƣợng, trong chuyên đề này sẽ vận dụng nguyên lý này để xác định kích thƣớc mẫu cho kiểm định mô hình lý thuyết. Trong trƣờng hợp không đủ bậc tự do để phân tích cho từng biến quan sát riêng lẻ trong mô hình thì sẽ gộp các biến quan sát cùng đo lƣờng một thành phần bằng phép tính trung bình.