3.5.1. Nguồn dữ liệu
- Thu thập dữ liệu sơ cấp
Để tăng độ chính xác và tính khách quan cho bài nghiên cứu, tác giả thực hiện khảo sát bằng việc phát bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng và gửi đường link dẫn qua mail thông qua công cụ Google Docs.
3.5.2. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên kết quả nghiên cứu định tính và sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ đo lường để đánh giá mức độ Không đồng ý/ Đồng ý của đối tượng khảo sát.
Bảng câu hỏi chính thức được chia làm 2 phần: Phần 1: Câu hỏi sàng lọc đối tượng khảo sát
Phần 2: Các phát biểu nhằm thu thập đánh giá của đối tượng khảo sát đối với ảnh hưởng của từng nhân tố đến quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng cá nhân tại TP.HCM.
Bảng 3.1:Mô tả các biến trong mô hình
Tên biến Mô tả Khoảng
Biến độc lập GT Giới tính Nam 1 Nữ 0 TN Thu nhập Dưới 10 triệu đồng 1 Từ 10-15 triệu đồng 2 Từ 15-20 triệu đồng 3 Trên 20 triệu đồng 4 CLDV Chất lượng dịch vụ
CLDV1 Thái độ nhân viên chuyên nghiệp, niềm nở. 1-5
CLDV2 Thời gian xử lý các giao dịch nhanh chóng. 1-5
CLDV3 Thủ tục vay vốn đơn giản, dễ dàng. 1-5
CLDV4 Xử lý các thắc mắc của khách hàng nhanh chóng, rõ ràng. 1-5
CLDV5 Sản phẩm vay vốn đa dạng, phù hợp với thị hiếu của khách hàng qua từng thời kì.
1-5
TH Thương hiệu
TH1 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn có lịch sử hoạt động lâu đời. 1-5
TH2 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn là ngân hàng lớn, có tiếng tăm. 1-5 TH3 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn là ngân hàng được biết đến rộng rãi. 1-5
LS Lãi suất
LS1 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn được niêm yết, công khai rõ ràng.
LS2 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn linh hoạt theo từng sản phẩm.
1-5
LS3 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn cạnh tranh được trên thị trường.
1-5
CNTT Công nghệ thông tin
CNTT1 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có hệ thống các chi nhánh, phòng giao dịch rộng khắp cả nước.
1-5
CNTT2 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có không gian giao dịch tiện nghi, cơ sở vật chất hiện đại, hấp dẫn.
1-5
CNTT3 Các địa điểm ngân hàng Anh/Chị vay vốn thuận tiện, dễ dàng và an toàn khi giao dịch.
1-5
CNTT4 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có dịch vụ giao dịch trực tuyến (internet banking) tiện lợi, an toàn.
1-5
CSTT Chính sách chiêu thị
CSCT1 Ngân hàng thường xuyên có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn cho những khách hàng đã vay vốn tại ngân hàng.
1-5
CSCT2 Các chính sách khuyến mãi đó phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
1-5
CSCT3 Ngân hàng có các chương trình chăm sóc khách hàng tốt, chu đáo. 1-5
RR Rủi ro
RR1 Anh/Chị hoàn toàn yên tâm khi vay vốn tại ngân hàng mà Anh/Chị chọn.
1-5
RR2 Anh/Chị vay vốn tại nhiêu ngân hàng để hạn chế rủi ro. 1-5
RR3 Anh/Chị hạn chế vay vốn online vì quan ngại lộ thông tin cá nhân dẫn đến mất tiền.
1-5
TK Tham khảo
TK1 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn tin dùng và khen ngợi.
TK2 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn có nhiều chính sách ưu đãi cho khách hàng.
1-5
TK3 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn có lãi suất cạnh tranh trên thị trường.
1-5
Biến phụ thuộc QDVV Quyết định vay vốn
QDVV1 Anh/Chị sẽ quyết định vay vốn. 1-5
QDVV2 Anh/Chị sẽ tiếp tục vay vốn tại ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn khi có nhu cầu.
1-5
QDVV3 Anh/Chị sẽ giới thiệu ngân hàng mà Anh/Chị đang vay vốn cho người thân, bạn bè.
1-5
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.6. Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu3.6.1. Phân tích mô tả 3.6.1. Phân tích mô tả
Phân tích mô tả được sử dụng để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu: giới tính, thu nhập.
3.6.2. Phân tích Cronbach’s Alpha
Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thật sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.
3.6.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đã loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy bằng phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha, tiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích hồi quy đa biến
Hệ số tương quan Pearson được dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ khi giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson giữa hai biến càng gần đến 1.
• Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là kĩ 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. Do đó, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp phù hợp để đo lường tác động của các biến định lượng tới biến phụ thuộc.
• Kiểm định các giả thuyết và độ phù hợp của mô hình
Theo Hoàng & Chu (2008), hệ số 𝑅 biểu thị độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số 𝑅2 giải thích tỉ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mô hình. Giá trị 𝑅2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Càng đưa thêm nhiều biến vào mô hình thì giá trị 𝑅2 sẽ tăng. Ngoài ra, 𝑅2 hiệu chỉnh là một phép đo độ thích hợp tốt hơn bởi vì nó cho phép đánh đổi giữa việc tăng 𝑅2 và giảm bậc tự do.
• Kiểm định phân tích phương sai ANOVA.
Phân tích phương sai ANOVA được dùng để nghiên cứu ảnh hưởng của biến nguyên nhân định tính lên biến kết quả định lượng. Hệ số β (hệ số hồi quy chuẩn hóa) càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. trong mô hình. Nếu hệ số VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2 thì không bị đa cộng tuyến. Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, tác giả sẽ khắc phục bằng cách bỏ đi biến độc lập có đa cộng tuyến, các hệ số hồi quy của các biến còn lại từ chỗ khác 0 và không có ý nghĩa thống kê trở thành khác 0 có ý nghĩa thống kê.
Với mục đích kiểm tra xem có sự khác nhau đáng kể giữa các biến định tính như giới tính, thu nhập đối với quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng cá nhân tại TP.HCM.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã giới thiệu mô hình nghiên cứu, giải thích ý nghĩa của các biến trong mô hình và kì vọng dấu về các biến. Ở phần giới thiệu mô hình, tác giả đã thiết kế mô hình cho đề tài dựa trên cơ sở lí thuyết đã trình bày ở chương 2. Đồng thời, tác giả cũng xác định các biến độc lập, biến phụ thuộc, từ đó làm cơ sở cho việc thực hiện mô hình.
THỰC HIỆN VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu và từ đó tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu đạt được. Chương này đi vào cụ thể cách thực hiện mô hình nghiên cứu dựa theo số liệu đã thu thập bao gồm thống kê mô tả và chạy mô hình.
4.1. Mô tả mẫu
4.1.1. Phương pháp phân tích dữ liệu
Như đã đề cập ở chương 3, mẫu được chọn là mẫu thuận tiện với kích thước 150 mẫu. Dữ liệu được thu thập trong vòng 6 tuần, từ 01/09/2019 đến 15/10/2019.
Khảo sát được tiến hành thông qua hai hình thức: phát bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng với số lượng là 45 bảng và gửi mail chia sẻ đường dẫn khảo sát thông qua Google Docs với số lượng là 140 bảng.
Tác giả đã thu về được 185 phiếu trả lời, trong đó có 150 phiếu hợp lệ, tỷ lệ hồi đáp là 100% (thỏa mãn yêu cầu kích thước 150 mẫu). Số liệu này được nhập và xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 theo phương pháp thống kê mô tả. Kết quả thống kê mô tả được đính kèm ở phần phụ lục.
4.1.2. Mô tả cấu trúc mẫu
- Về giới tính: Nam chiếm 98 tương ứng tỷ lệ 65.3%, nữ chiếm 52 tương ứng 34.7% trên tổng 150 người phản hồi hợp lệ.
- Về thu nhập: Tác giả chia thành 4 nhóm: nhóm dưới 10 triệu đồng/tháng chiếm 21 người với tỉ lệ 14% , nhóm từ 10-15 triệu đồng/tháng chiếm 31 người với tỷ lệ 20.7% và 56 người nhóm từ 15-20 triệu đồng/tháng chiếm 37.3% , nhóm còn lại với thu nhập trên 20 triệu đồng/tháng chiếm 42 người với tỷ lệ 28%.
Bảng 4.1: Thông tin mẫu nghiên cứu
Phân bố mẫu Tần số Tỷ lệ %
GIỚI TÍNH Nam 98 65.3%
Nữ 52 34.7%
THU NHẬP Dưới 10 triệu 21 14%
Từ 10-15 triệu 31 20.7%
Từ 15-20 triệu 56 37.3%
Trên 20 triệu 42 28%
Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0.
4.2. Kiểm định thang đo
4.2.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 4.2: Kết quả phân tích các thang đo bằng Cronbach’s Alpha Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đó loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này Chất lượng dịch vụ (CLDV), alpha= 0.726 CLDV1 15.28 9.518 0.509 0.677 CLDV2 15.72 8.847 0.392 0.723 CLDV3 15.70 7.970 0.544 0.656 CLDV4 15.26 9.657 0.515 0.677 CLDV5 15.69 8.254 0.525 0.664
Thương hiệu (TH), alpha= 0.806
TH1 8.61 1.072 0.694 0.690
TH2 8.73 1.086 0.602 0.791
TH3 8.83 1.151 0.668 0.721
Lãi suất (LS), alpha= 0.824
LS1 7.27 1.767 0.646 0.792
LS3 7.23 1.898 0.667 0.772
Công nghệ thông tin (CNTT), alpha= 0.705
CNTT1 11.63 3.350 0.516 0.625 CNTT2 11.55 4.235 0.233 0.776 CNTT3 11.81 3.012 0.584 0.578 CNTT4 11.59 2.929 0.654 0.530 Chính sách chiêu thị (CSCT), alpha=0.795 CSCT1 7.81 1.392 0.629 0.739 CSCT2 7.71 1.551 0.653 0.707 CSCT3 7.85 1.621 0.643 0.720 Rủi ro (RR), alpha= 0.728 RR1 6.99 1.752 0.521 0.676 RR2 6.90 1.809 0.548 0.644 RR3 6.85 1.696 0.582 0.602
Tham khảo (TK), alpha= 0.705
TK1 7.92 1.443 0.497 0.646
TK2 7.85 1.347 0.543 0.588
TK3 8.01 1.463 0.528 0.609
Quyết định vay vốn (QDVV), alpha= 0.795
QDVV1 8.42 1.856 0.648
QDVV2 8.29 2.155 0.635
QDVV3 8.43 1.777 0.644
Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0.
Tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 nên đạt yêu cầu. Trừ biến “CNTT2: Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có không gian giao dịch tiện nghi, cơ sở vật chất hiện đại, hấp dẫn” của thang đo Công nghệ thông tin có tương quan biến tổng bằng 0.233 < 0.3 không đạt yêu cầu, còn tất cả các biến khác đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Nếu loại biến CNTT2 này ra khỏi thang đo Công nghệ thông tin thì hệ
số Cronbach’s Alpha của thang đo này tăng từ 0.705 lên 0.776, đạt yêu cầu lớn hơn 0.6. Vì vậy, tác giả quyết định loại biến CNTT2 trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.2.2.1. Phân tích biến phụ thuộc
Bảng 4.3: Kiểm định mô hình KMO và Barlett’s của biến phụ thuộc
STT THÔNG SỐ GIÁ TRỊ THỎA MÃN ĐIỀU
KIỆN
1 KMO 0.711 ≥ 0.5
2 Sig. của Barlett’s Test 0.000 ≤ 0.05
3 Eigenvalues 2.137 > 1
4 Tổng phương sai trích 71.247% ≥ 50%
Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0.
Kết quả phân tích các nhân tố khám phá EFA cho thấy giá trị của chỉ số KMO = 0.711 > 0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Tại mức Eigenvalues = 2.137 > 1 thì nhân tố được rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất và phương sai trích bằng 71.247% > 50% nên đạt yêu cầu.
4.2.2.2. Phân tích biến độc lập
Bảng 4.4: Kiểm định mô hình KMO và Bralett’s của các biến độc lập
STT THÔNG SỐ GIÁ TRỊ THỎA MÃN ĐIỀU
KIỆN
1 KMO 0.732 ≥ 0.5
2 Sig. của Barlett’s Test 0.000 ≤ 0.05
3 Eigenvalues 1.096 > 1
4 Tổng phương sai trích 67.563% ≥ 50%
Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0.
Kết quả phân tích các nhân tố khám phá EFA cho thấy giá trị của chỉ số KMO = 0.732 > 0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. = 0.000). Do đó, các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Tại mức Eigenvalues = 1.096 > 1 thì có 7 nhân tố được rút trích từ 23 biến quan sát và tổng phương sai trích bằng 67.563% > 50% nên đạt yêu cầu. Kết quả thang đo có 7 nhân tố sau:
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố các thang đo yếu tố
NHÂN TỐ GIÁ TRỊ 1 2 3 4 5 6 7 Chất CLDV3 .754 lượng CLDV4 .727 dịch vụ CLDV1 .702 CLDV5 .683 CLDV2 .497 .494 Chính CSCT3 .827 sách CSCT2 .825 chiêu thị CSCT1 .777 Lãi suất LS2 .889 LS1 .828 LS3 .827 Thương TH1 .852 hiệu TH3 .820 TH2 .715 Công CNTT4 .837 nghệ CNTT1 .804 thông CNTT3 .786 tin Rủi ro RR2 .802 RR3 .790 RR1 .789 Tham TK1 .799
khảo TK3 .666
TK2 .443 .521
Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0.
Kết quả phân tích cho thấy hai hệ số tải nhân tố của biến CLDV2 < 0.5 với mức chênh lệch 0.497 – 0.494 < 0.3 và hai hệ số tải nhân tố của biến TK2 với mức chênh lệch 0.521 – 0.443 < 0.3 không đảm bảo yêu cầu. Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cần phải xem xét biến đó có đóng góp thế nào trước khi muốn loại bỏ biến đó hay không. Ta thấy hệ số tải lớn nhất của biến TK2 = 0.521 lớn hơn so với biến CLDV2 = 0.497 nên ta loại biến CLDV2 ra khỏi thang đo, và chạy lại EFA lần 2, hệ số tải nhân tố của biến TK2 đã tăng lên thành 0.560 đáp ứng được yêu cầu hệ số tải tiêu chuẩn lớn hơn hoặc bằng 0.5.
4.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu
Sau khi kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình và các giả thuyết nghiên cứu có 7 nhân tố với 23 biến ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng cá nhân tại TP.HCM. Biến CNTT2 và CLDV2 không đạt yêu cầu nên bị loại. Mô hình nghiên cứu vẫn không thay đổi với 7 nhân tố vẫn được giữ nguyên.
4.3.1. Phân tích tương quan
Bảng 4.6: Ma trận tương quan Pearson
QDVV CSCT CLDV LS TH CNTT RR TK _Y _X1 _X2 _X3 _X4 _X5 _X6 _X7 QDVV Pearson 1 .389** .421** -.185* .482** .361** -.200* .503** _Y Correlation Sig. (2 tailed) .000 .000 .024 .000 .000 .014 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 CSCT_ X1 Pearson Correlation Sig. (2 tailed) .389* .000 1 .294** .000 .120 .143 .288** .121 .000 .139 .043 .603 .454** .000
N 150 150 150 150 150 150 150 150 CLDV Pearson .421** .294** 1 .044 .227** .116 .003 .286** _X2 Correlation Sig. (2 tailed) .000 .000 .592 .005 .156 .969 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 LS_X3 Pearson -.185* .120 .044 1 .187* -.073 .077 .002 Correlation Sig. (2 tailed) .024 .143 .592 .022 .372 .347 .977 N 150 150 150 150 150 150 150 150 TH_X4 Pearson .482** .288** .227** .187* 1 .298** .111 .424** Correlation