3.3.1. Phương pháp chọn mẫu
Thiết kế chọn mẫu: Mau được chọn theo phương pháp thuận tiện. Đối tượng khảo sát là khách hàng không phân biệt giới tính, trình độ, công việc.... tuy nhiên có độ tuổi từ 18 tuổi
trở lên đang gửi tiền tiết kiệm tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam TP. Hồ Chí Minh.
Thực hiện phỏng vấn để thu thập số liệu khảo sát phục vụ cho việc phân tích các nhân tố tác động đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Quốc
Tế Việt Nam TP. Hồ Chí Minh, dữ liệu được thu thập từ tháng 04/2021 đến tháng 05/2021. Bên cạnh khảo sát trực tiếp, khảo sát qua e-mail cũng được sử dụng. Tổng số bảng câu hỏi gửi đi dự kiến là 350 bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập được sẽ làm sạch trước
khi tiến hành phân tích.
Quy mô mẫu nghiên cứu: Theo nguyên tắc kinh nghiệm, số quan sát tối thiểu phải gấp 5 lần số biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Số biến quan sát của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu là 31 biến quan sát. Do đó. kích thước mẫu tối thiểu phải là 5 x 31 = 155 quan sát. Vậy kích thước mẫu thu thập được để phân tích bao gồm 350 quan sát dự kiến là phù hợp.
3.3.2. Phương pháp xử lý số liệu
Đề tài đã sử dụng phần mềm thống kê SPSS 22.0 để phân tích dữ liệu. Các phương pháp
cụ thể như sau:
Kiểm định thang đo: Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha,
48
đo không có sự khác biệt, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Thọ, 2013).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA-Exploratory Factor Analysis): Sau khi kiểm định độ tin cậy, các khái niệm trong mô hình nghiên cứu cần được kiểm tra giá trị hội tụ và phân biệt thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của nhân tố với các biến quan sát. Sự phù hợp khi áp dụng phương pháp phân tích EFA được đánh giá qua kiểm định KMO và Bartlett’s. Kiểm định Bartlett: để xem xét ma trận tương quan có phải ma trận đơn vị hay không (ma trận đơn vị là ma trận có hệ số tương quan giữa các biến bằng 0 và hệ số tương quan
với chính nó bằng 1). Nếu phép kiểm định có p_value < 0,05 (với mức ý nghĩa 5%) cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Vậy sử dụng EFA phù hợp.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là chỉ số đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố. Hệ số KMO càng lớn thì càng được đánh giá cao. Kaiser (1974) đề nghị:
• KMO ≥ 0,9: rất tốt • 0,9 > KMO ≥ 0,8:tốt • 0,8 > KMO ≥ 0,7: được • 0,7 > KMO ≥ 0,6: tạmđược • 0,6 > KMO ≥ 0,5: xấu • KMO < 0,5: không chấp nhận
Hệ số nằm trong khoảng [0,5; 1] là cơ sở cho thấy phân tích nhân tố phù hợp. Sử dụng EFA
49
các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong đó, biến phụ thuộc thường ký hiệu là Yj và biến độc lập ký hiệu là Xi trong đó i ~ (1, n), với n là số quan sát và k là số biến độc lập trong mô hình.
Ví dụ: Cho mô hình hồi quy k biến
Y' = βι +β2x2i + β3x3i +...+ βkxki + Ui (3.1)
Phân tích hồi quy nhằm kiểm định ảnh hưởng của các biến độc lập (Xị) tác động đến biến phụ thuộc (Yj) có ý nghĩa về mặt thống kê hay không thông qua các tham số hồi quy
(β) tương ứng, trong đó Ui là phần dư tương ứng với Ui ~ N(0, σ2). Phân tích này thực hiện qua một số bước cơ bản sau:
Kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình, giả thuyết:
∣∣0 : β2 = β3 = ...= βk = 0
H1 : Có ít nhất một tham số hồi quy khác không
Giả thuyết này được kiểm định bằng tham số F. Công thức tính:
τ-, _ ESS∕(k-i)
F =______.---ý
RSS∕(n-k)
Trong đó: ESS là phần phương sai được mô hình giải thích và RSS là phần phương sai không được giải thích trong mô hình.
Nếu F > Fa (k-1, n-k), bác bỏ H0; ngược lại không thể bác bỏ H0, trong đó Fa (k-1, n- k) là giá trị tới hạn của F tại mức ý nghĩa a và (k-1) của bậc tự do tử số và (n-k) bậc tự do mẫu số. Một cách khác, nếu giá trị p thu được từ cách tính F là đủ nhỏ, đồng nghĩa với mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu khảo sát ở mức ý nghĩa được chọn. Hệ số xác định bội (R2) được sử dụng để xác định mức độ (%) giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình. Kiểm định F được biểu diễn qua lại và tương đồng với đại lượng R2.
50
Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF. Độ lớn của hệ số này cũng chưa có sự thống nhất, thông thường VIF < 10 được xem là mô hình không vi phạm giả định đa cộng tuyến.
Kiểm định tự tương quan: Sử dụng chỉ số của Durbin-Watson. Theo quy tắc kinh nghiệm,
nếu 1 < Durbin-Watson < 3 thì có thể kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định ý nghĩa thống kê các tham số hồi quy riêng. Chẳng hạn, từ công thức (3.1) kiểm định tham số β2 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay không:
Giả thuyết:
WQ : β2 = 0
H1 : β2 ≠ 0
r Á r. ʌ β2-β2
Tính toán tham số t với n-k bậc tự do, công thức: t = _ ʌ
,
Se(β2)
Trong đó: β2 là tham số hồi quy mẫu; β2 là tham số hồi quy cần kiểm định và Se(β2) là sai số của tham số hồi quy mẫu tương ứng.
Nếu giá trị t tính được vượt quá giá trị tới hạn t tại mức ý nghĩa đã chọn (α = 5%), có thể
bác bỏ giả thiết H0, điều này gợi ý biến độc lập tương ứng với tham số này tác động có ý nghĩa đến biến phụ thuộc. Một cách khác, nếu giá trị p thu được từ cách tính t là đủ nhỏ, đồng nghĩa với tham số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong các phân tích bằng
Phân loại ____________________________•______________________ Tần số Tần suất Giới tính Nam_____________________________ 111 38,7% Nữ_______________________________ 176 61,3% Độ tuổi Từ 18 đến 22 tuổi___________________ 39 13,6% Từ 23 đến 35 tuổi___________________ 203 70,7% Từ 36 đến 50 tuổi___________________ 41 14,3% Trên 50 tuổi_______________________ 4 1,4% Trình độ học vấn THPT____________________________ 7 2,4% Cao đẳng/trung cấp__________________ 60 20,9% Đại học___________________________ 179 62,4% Sau đại học________________________ 41 14,3% Nghề nghiệp hiện tại Kinh doanh________________________ 29 10,1%
Nhân viên văn phòng________________ 178 62,0%
Công việc kỹ thuật__________________ 36 12,5%
Khác: ... 44 15,3% Thu nhập mỗi tháng Dưới 8 triệu_______________________ 6 2,1% 8 - 15 triệu________________________ 162 56,4% 16- 20 triệu________________________ 81 28,2% Trên 20 triệu_______________________ 38 13,2%
Thời gian gửi tiền Dưới 1 năm________________________ 146 50,9% 1-2 năm__________________________ 132 46,0% Trên 2 năm________________________ 9 3,1% Tổng cộng 287 100% 51 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày quy trình nghiên cứu từ đó sẽ tiến hành nghiên cứu và đánh giá 6 giả thuyết nghiên cứu tương ứng và tiến hành kiểm định sự ảnh hưởng. Nghiên cứu được
thực hiện với quy trình 2 bước gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ đã xây dựng được thang đo để tiến hành khảo sát. Nghiên cứu chính thức được
thực hiện khảo sát với mẫu là khách hàng không phân biệt giới tính, trình độ, công việc,...
tuy nhiên có độ tuổi từ 18 tuổi trở lên đang gửi tiền tiết kiệm tại Ngân hàng TMCP Quốc
Tế Việt Nam TP. Hồ Chí Minh. Bên cạnh việc trình bày quy trình nghiên cứu, tác giả cũng tiến hành xây dựng các thang đo dự kiến cho các nhân tố trong mô hình. Thang đo này được xây dựng trên cơ sở các nghiên cứu trước, sau đó tiến hành thảo luận nhóm
52
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trên cơ sở mô hình lý thuyết nghiên cứu đề xuất ở chương 2, phương pháp nghiên cứu ở chương 3, chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu.
4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
Kết quả thống kê mô tả mẫu được trình bày ở Bảng 4.1.
Biến Quan
Sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan
biến tổng Alpha nếu loạiCronbach's biến Thang đo thương hiệu ngân hàng với Cronbach’s Alpha = 0,885
TH 1 TH 14,42 14,573 0,709 0,864 2 TH 14,43 14,630 0,720 0,861 3 TH 14,35 14,689 0,700 0,866 4 14,14 14,934 0,684 0,869 TH 5 14,30 14,212 0,802 0,842
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
53
Theo kết quả bảng 4.1 thì trong 287 người được khảo sát thì giới tính nam là 111 người chiếm tỷ lệ 38,7% và giới tính nữ là 176 người chiếm tỷ lệ là 61,3%. Độ tuổi từ 18 đến 22 tuổi là 39 người chiếm tỷ lệ là 13,6%; độ tuổi từ 23 đến 35 tuổi có 203 người chiếm tỷ lệ là 70,7%; độ tuổi từ 36 đến 50 tuổi là 41 người chiếm tỷ lệ là 14,3% và trên 50 tuổi
là 4 người chiếm tỷ lệ là 1,4%. Trình độ học vấn là THPT có 7 người chiếm tỷ lệ là 2,4%;
trình độ cao đẳng/trung cấp là 60 người chiếm tỷ lệ 20,9%; trình độ đại học có 179 người
chiếm tỷ lệ là 62,4% và sau đại học có 41 người chiếm tỷ lệ 14,3%. Những người khảo sát có công việc là kinh doanh là 29 người chiếm tỷ lệ là 10,1%; nhân viên văn phòng là 178 người chiếm tỷ lệ 62%; công việc kỹ thuật là 36 người chiếm tỷ lệ 12,5% và công việc khác là 44 người chiếm tỷ lệ 12,5%. Thu nhập mỗi tháng dưới 8 triệu có 6 người chiếm tỷ lệ 2,1%; từ 8 đến 15 triệu là 162 người chiếm tỷ lệ 56,4%; từ 16 đến 20 triệu cps 81 người chiếm tỷ lệ 28,2% và trên 20 triệu đồng có 38 người chiếm tỷ lệ 13,2%. Thời gian gửi tiền dưới 1 năm là 146 người chiếm tỷ lệ 50,9%; từ 1 đến 2 năm là 132 người chiếm tỷ lệ 46% và trên 2 năm có 9 người chiếm tỷ lệ 3,1%.
Thang đo sự tiện lợi với Cronbach’s Alpha = 0,851
TL1 10,48 9,915 0,660 0,824
TL2 10,17 9,613 0,744 0,788
TL3 10,11 10,509 0,758 0,790
TL4 10,63 9,801 0,627 0,842
Thang đo chất lượng dịch vụ với Cronbach’s Alpha = 0,880
CL1 12,30 7,611 0,756 0,847
CL2 12,24 6,954 0,780 0,838
CL3 12,17 7,350 0,652 0,871
CL4 12,18 7,778 0,590 0,884
CL5 12,19 7,100 0,815 0,831
Thang đo lãi suất tiền gửi với Cronbach’s Alpha = 0,909
LS1 14,57 15,896 0,746 0,893
LS2 14,55 15,976 0,768 0,889
LS3 14,59 15,802 0,734 0,896
LS4 14,61 15,163 0,764 0,890
LS5 14,61 15,000 0,838 0,873
Thang đo đội ngũ nhân viên với Cronbach’s Alpha = 0,867
NV 1NV 14,81 8,104 0,673 0,843 2NV 14,71 7,806 0,660 0,846 3NV 14,82 8,107 0,643 0,850 4NV 14,39 7,826 0,677 0,842 5 14,67 7,298 0,794 0,811
Thang đo chính sách khuyến mãi với Cronbach’s Alpha = 0,705
KM
1KM 9,82 3,210 0,610 0,562
2KM 10,05 3,876 0,445 0,669
3KM 9,96 3,802 0,477 0,651
4 9,59 3,648 0,439 0,676
Thang đo quyết định gửi tiền với Cronbach’s Alpha = 0,806
QD
1QD 6,39 2,309 0,654 0,736
2QD 6,69 2,187 0,708 0,676
3 6,62 2,677 0,607 0,783
Nhân tố 1 2 3 4 5 6 LS5 0,875 LS2 0,832 LS3 0,811 LS4 0,805 LS1 0,791 CL5 0,896 CL2 0,882 CL1 0,844 CL3 0,765 CL4 0,707 TH5 0,849 TH1 0,821 TH2 0,817 TH3 0,766 TH4 0,738
Nguồn phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.2, tất cả các thang đo thương hiệu ngân hàng (TH); sự tiện lợi (TL);
55
chất lượng dịch vụ (CL); lãi suất tiền gửi (LS); đội ngũ nhân viên (NV); chính sách khuyến mãi (KM); quyết định gửi tiền có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,885; 0,851; 0,880; 0,909; 0,867; 0,705; 0,806 đều lớn hơn 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát của các thang đo đều lớn hơn 0,3 vì vậy các thang đo đều đáp
ứng độ tin cậy.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần của thang đo, nghiên
cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố đại diện cho 29 biến quan sát có được từ kết quả phân tích
NV5 0,859 NV 0,767 NV 0,765 NVi 0,750 NV4 0,747 TL2 0,857 TL3 0,838 TLi 0,806 TL4 0,749 KMl 0,855 KM3 0,656 KM4 0,649 KM2 0,600 Hệ số KMO 0,829 _____________________Sig._____________________ 0,000 Eigenvalue 1,511 Phương sai trích 68,183% 56
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t
Sig. Thống kê tương quan Hệ số Sai số
chuẩn Tolerance VIF
Các nhân tố Hằng số -0,520 0,239 -2,179 0,03 0 TH 0,241 0,035 0,307 6,79 9 0,000 0,793 1,260 TL 0,194 0,031 0,270 6,22 4 0,000 0,859 1,164 CL 0,191 0,045 0,173 4,19 9 0,000 0,955 1,047 Ls 0,131 0,035 0,173 3,75 0 0,000 0,764 1,309 Nv 0,137 0,049 0,128 2,79 0 0,006 0,774 1,292 KM 0,216 0,055 0,177 3,90 5 0,000 0,788 1,269
Nguồn phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.3 thì ta có thể kết luận hệ số KMO = 0,829 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 6 nhân tố đại diện cho 28 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1,511 lớn hơn 1. Bảng phương sai tích lũy cho thấy giá trị phương sai trích là 68,183%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 68,183% mức độ biến động của 28 biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố và các biến quan sát trong từng nhân tố cụ thể được trình bày trong bảng ma trận xoay nhân tố. Các biến quan sát trong mỗi nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55.
Đối với biến quyết định gửi tiền thì hệ số KMO = 0,698 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO
57
< 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Ket quả kiểm định Bartlett có Sig. bé hơn 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho 3 biến quan sát trong thang đo quyết định gửi tiền với tiêu chuẩn Eigenvalues là 2,164 lớn hơn 1. Phương sai tích lũy cho thấy giá trị phương sai trích là 72,126%. Điều này có nghĩa là nhân tố đại diện cho quyết định gửi tiền giải thích được 72,126% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong các thang đo. Nhân tố đại diện cho quyết định gửi tiền bao gồm 3 biến quan sát QD1; QD2; QD3 đặt tên cho nhân tố này là QD. Nhân tố QD được tác giả tính toán thông qua phần mềm SPSS 22.0 bằng cách hồi quy các biến số quan sát thành phần.
4.2.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng tại VIB TP. Hồ Chí Minh, mô hình hồi quy bội mẫu được xây dựng có dạng: QD = β0 +
β1×TH + β2×TL + β3×CL + β4×LS + β5×NV + β6× KM
4.2.3.1. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
Mode
l R R2 R
2 hiệu chỉnh
Sai số của
ước lượng Durbin-Watson
1 0,739a 0,546 0,537 0,50246 1,960 Mô hình Tổng bình phương Bậc tựdo Trungbình bình phương F Sig. Hồi quy 85,150 6 14,192 56,212 0,000b Sai số 70,690 280 0,252 Tổng cộng 155,840 286
Nguồn phân tích dữ liệu của tác giả
58
Trong bảng 4.4, cột mức ý nghĩa Sig. cho thấy hệ số hồi quy của tất cả các biến số TH; TL; CL; LS; NV; KM đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Như vậy hệ số hồi quy của các