Từ dữ liệu khảo sát ý kiến của những ngƣời nông dân đƣợc chọn, tác giả tiến hành xử lý dữ liệu và đƣa vào mô hình phân tích (bằng phần mềm SPSS) để tìm ra và mức độ tác động của những yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của đối tƣợng là khách hàng nông dân tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam.
Các bƣớc nghiên cứu cụ thể nhƣ sau:
Bước 1: Xây dựng bảng câu hỏi:
Dựa trên nền tảng cơ sở lý thuyết và kinh nghiệm công tác tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam kết hợp với các nghiên cứu trƣớc đó, tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi ban đầu gồm 5 nhóm yếu tố và 20 biến quan sát. Bảng câu hỏi ban đầu sẽ đƣợc tác giả hiệu chỉnh sau khi tổ chức phỏng vấn xin ý kiến và kinh nghiệm thực tế với một số cán bộ từ các lãnh đạo và nhân viên những ngƣời có kinh nghiệm trong quản trị điều hành và thực tế công tác về huy động vốn tại đơn vị và khách hàng gửi tiết kiệm là nông dân của Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam.
Bước 2: Xác định mẫu điều tra:
Lựa chọn kích thƣớc mẫu là một vấn đề hết sức quan trọng trong công tác nghiên cứu. Hiện nay, có nhiều quan điểm khác nhau về việc lựa chọn kích thƣớc mẫu:
- Đối với phân tích nhân tố EFA: Hair et al. (2006) đƣợc trích bởi Đinh Phi Hổ (2017) cho rằng kích thƣớc mẫu tối thiểu là gấp 5 (hoặc 10) lần tổng số biến quan sát tùy thuộc vào nguồn lực của nhà nghiên cứu. Trong bài nghiên cứu sử dụng
20 biến quan sát nên số mẫu chọn tối thiểu phải là: 20x5 = 100 quan sát (hoặc 20*10=200 quan sát).
- Đối với phân tích hồi quy đa biến: Tabachnick & Fidell (2007) đƣợc trích bởi Đinh Phi Hổ (2017) cỡ mẫu tối thiểu cần đạt đƣợc tính theo công thức là n > 50 + 8*m (trong đó n là kích thƣớc mẫu cần thiết và m là số biến độc lập trong mô hình) . Số lƣợng biến độc lập trong nghiên cứu là 05 vậy kích thƣớc mẫu nghiên cứu tối thiểu trong nghiên cứu này phải bằng 91 quan sát để đảm bảo khích thƣớc mẫu tƣơng đối lớn và đại diện tốt cho tổng thể. Trong nghiên cứu này với số biến là 20 tác giả dự kiến chọn mẫu là 200 khách hàng.
Có nhiều phƣơng pháp chọn mẫu, chúng đƣợc chia thành hai nhóm bao gồm: các phƣơng pháp chọn mẫu theo xác suất và các phƣơng pháp chọn mẫu không theo xác suất (còn gọi là phi xác suất). Trong nghiên cứu này để giảm bớt thời gian thu thập số liệu trong nghiên cứu, tác giả sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện. Phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện là phƣơng pháp lấy mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phân tử mẫu bằng phƣơng pháp thuận tiện. Tác giả thu thập dữ liệu thông tin qua hình thức phỏng vấn các những ngƣời nông dân trên địa bàn hoạt động của Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam bao gồm những ngƣời đang gửi tiền tiết kiệm tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam và những ngƣời chƣa từng gửi tiền tiết kiệm tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam.
Bước 3: Tiến hành điều tra:
Tác giả tiến hành phân phối phiếu khảo sát cho các nhân viên quản lý khách hàng và cán bộ hỗ trợ ngân hàng tại Ủy ban Nhân dân các xã, tiến hành tiếp cận những ngƣời nông dân (bao gồm những ngƣời đến giao dịch và những ngƣời không đến giao dịch tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam) để thực hiện điều tra. Trƣớc khi các nhân viên thực hiện điều tra, tác giả trao đổi làm rõ mục đích của phiếu khảo sát cũng nhƣ cách thức điền vào phiếu khảo sát cho họ nắm.
Bước 4: Thu nhận kết quả điều tra và xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS.
Sau khi thu thập nhận đƣợc kết quả điều tra (kết quả điều tra thu về phải đảm bảo số lƣợng mẫu cần thiết), tác giả tiến hành xử lý phân tích dữ liệu thông qua phần mềm SPSS. Các phân tích sẽ gồm:
Phân tích mô tả kết quả khảo sát (Lê Văn Huy (2012)), đây là bƣớc phân tích đầu tiên nhằm mô tả kích thƣớc, đặc điểm của mẫu nghiên cứu (độ tuổi, giới tính, thu nhập…) của mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, phần này còn cung cấp các thông tin về nguyên nhân gửi tiết kiệm, thời gian đã giao dịch, kỳ hạn gửi…của khách hàng tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam.
Kiểm định thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha: Đây là một hệ số tƣơng quan đơn, dùng để ƣớc lƣợng mức trung bình của tất cả các hệ số tƣơng quan của các biến trong kiểm định. Hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) cho thấy sự tƣơng quan (phù hợp) giữa mỗi mục với toàn bộ các mục còn lại. Điều kiện để một chỉ báo đƣợc giữ lại nếu hệ số tƣơng quan biến tổng Item - Total Correlation của chỉ báo đó phải lớn hơn 0.3. Đồng thời hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn 0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp để phân tích những bƣớc tiếp theo (Lê Văn Huy (2012)).
Phân tích hồi quy Binary Logistic : theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), thông tin cần thu thập về biến phụ thuộc là sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y là biến giả có giá trị là 0 hoặc 1, với giá trị 0 là sự kiện không xãy ra và 1 là có xãy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Trong nghiên cứu này, đây là phƣơng pháp phân tích ảnh hƣởng của các biến độc lập liên quan đến việc khách hàng chọn hay không chọn gửi tiết kiệm tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam. Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ƣớc lƣợng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có đƣợc. Với hồi quy Binary Logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là khách hàng có lựa chọn gửi tiết kiệm tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam hay không. Lúc này biến phụ thuộc có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không lựa chọn gửi tiết kiệm tại Agribank Chi nhánh huyện
Mỏ Cày Nam và 1 là có lựa chọn gửi tiết kiệm. Dựa vào một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan, trên nguyên tắc kế thừa và điều chỉnh sao cho phù hợp với vùng nghiên cứu, mô hình hồi quy của nghiên cứu đƣợc đề nghị nhƣ sau:
Loge
= β0+β1x H1 + β2 x H2 + β3 x H3 + β4 x H4 + β5 x H5 Trong đó:
Y: là biến quyết định lựa chọn gửi tiền tiết kiệm tại Agribank Chi nhánh huyện Mỏ Cày Nam có hai giá trị 0 và 1 (biến phụ thuộc). Y có hai giá trị là 1 và 0 (0 là không gửi và 1 là gửi).
β0, β1, β2, β3, β4, β5 : là các hệ số hồi quy.
H1, H2, H3, H4, H5: là các biến độc lập (tƣơng ứng là các yếu tố: Sản phẩm tiền gửi tiết kiệm, Uy tín và thƣơng hiệu, Cơ sở vật chất và mạng lƣới, Chất lƣợng đội ngũ nhân viên, Các yếu tố bên ngoài khác).
Kiểm định độ phù hợp tổng quát: Ở hồi quy Binary logistic, sử dụng kiểm định Chi-square để xem các biến đƣa vào mô hình thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc không. Ta sẽ căn cứ vào mức ý nghĩa trong bảng Omnibus Tests of Model Coeficients mà SPSS đƣa ra. Nếu sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa đƣa ra thì có thể khẳng định mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), việc đo lƣờng độ phù hợp của mô hình Binary Logistic dựa trên chỉ tiêu -2LL (viết tắt của -2 log likelihood) và khi -2LL càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp. Giá trị nhỏ nhất của - 2LL là 0, tức là không có sai số, khi đó mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo. Chúng ta cũng căn cứ vào mức ý nghĩa trong bảng Clasification Table do SPSS đƣa ra để xác định mức độ phù hợp của mô hình.
Trong hồi quy Binary logistic , thông qua kiểm Wald xác định ý nghĩa thống kê của các hệ số và kiểm định độ phù hợp tổng thể của mô hình. Cũng theo nguyên tắc thông thƣờng nếu sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa đƣa ra thì về mặt thống kê mô hình có ý nghĩa.
Căn cứ vào kết quả phân tích ở bƣớc 4 kết hợp với kinh nghiệm hoạt động thực tiễn, tác giả sẽ tiến hành đánh giá, giải thích kết quả nghiên cứu đồng thời đƣa ra những khuyến nghị phù hợp.
CHƢƠNG 4:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH GỬI TIỀN KIẾT KIỆM CỦA KHÁCH HÀNG NÔNG DÂN