8. CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN
2.3.2.1 Phương pháp lấy mẫu và thu thập số liệu
Tổng thể nghiên cứu: Tổng thể nghiên cứu là các khách hàng của BIDV khu
vực TP. HCM đã sử dụng dịch vụ E-banking.
Kích thước mẫu: Đe đảm bảo ý nghĩa thống kê, theo Bollen (1989, trích trong
Lê Thị Kim Sơn và các tác giả (2015)), cần ít nhất 5 quan sát cho 1 biến. Với nghiên cứu có 28 biến thì số mẫu tối thiểu tác giả phải khảo sát là 140 mẫu.
Phương pháp chọn mẫu: Tác giả thực hiện chọn mẫu theo phương pháp ngẫu
hàng tại các chi nhánh BIDV ở khu vực TP. HCM.
Phương pháp lấy mẫu: Sau khi đã xây dựng hoàn chỉnh thang đo, mô hình
nghiên cứu và bảng câu hỏi khảo sát chính thức, tác giả thực hiện khảo sát qua phương thức phát bảng câu hỏi trực tiếp tại quầy giao dịch khách hàng và sử dụng công cụ Google form được gửi qua email khách hàng. Việc khảo sát được thực hiện đối với các khách hàng tại 36 Chi nhánh BIDV ở khu vực TP. HCM.
2.3.2.2 Thông tin về mẫu
Số mẫu tối thiểu phải khảo sát là 140 mẫu. Tuy nhiên, để tránh các trường hợp khách hàng không phản hồi, bỏ trống hay trả lời các câu hỏi giống nhau từ đầu đến cuối làm giảm chất lượng kết quả khảo sát, tác giả tiến hành gửi đi 350 phiếu khảo sát. Tác giả thực hiện phân bổ các phiếu khảo sát về 36 chi nhánh BIDV trong địa bàn TP. HCM, nhờ các anh, chị nhân viên tại các chi nhánh giúp tác giả thực hiện khảo sát khách hàng. Mỗi chi nhánh sẽ thực hiện khảo sát 5 khách hàng tại quầy giao dịch và 5 khách hàng qua email. Tuy nhiên, vì lý do khách quan, tác giả đã không gửi đi phiếu khảo sát qua email cho 2 chi nhánh trong địa bàn được. Do đó, có tất cả 170 phiếu khảo sát được gửi qua email và 180 phiếu khảo sát được phát cho khách hàng tại quầy giao dịch.
Sau khi khảo sát trực tiếp khách hàng tại quầy giao dịch xong, các anh, chị tại các chi nhánh gửi kết quả về tác giả. Còn các câu trả lời qua email, tác giả thực hiện tổng hợp trên công cụ Google form.
Kết quả khảo sát thu được có 46 phiếu khảo sát xác nhận chưa từng sử dụng dịch vụ E-banking của BIDV và 9 phiếu khảo sát có kết quả trả lời các câu hỏi giống nhau từ đầu đến cuối hoặc bỏ trống nhiều câu hỏi. Cả 55 phiếu khảo sát trên đều bị loại bỏ. Do đó, có 295 phiếu khảo sát hợp lệ chiếm tỷ lệ 84,3% trong tổng số phiếu khảo sát được gửi đi. Số liệu thu thập được từ các phiếu khảo sát hợp lệ sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0 để tiến hành các bước phân tích tương quan, phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết.
2.3.3 Mã hóa các thành phần thang đo chính thức
kết quả phân tích thể hiện dài dòng, tác giả thực hiện mã hoá thành phần thang đo chính thức như Phụ lục 3. Các biến trong cùng nhóm yếu tố sẽ được ký hiệu giống nhau ở hai ký tự đầu là hai chữ cái in hoa và khác nhau ở ký tự thứ ba là ký tự số.
2.3.4 Phân tích và xử lý số liệu khảo sát 2.3.4.1 Phân tích thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả nhằm mô tả các đặc tính của dữ liệu thu thập được. Tác giả thực hiện phân tích về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn và mục đích sử dụng E-banking.
2.3.4.2 Phân tích tương quan
Đe có cơ sở để tiến hành phân tích nhân tố khám phá, tác giả thực hiện phương pháp phân tích tương quan. Phương pháp phân tích này được sử dụng để kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và sàn lọc những biến độc lập không có ý nghĩa thống kê ra khỏi mô hình. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định Pearson giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập trong cùng nhóm yếu tố với nhau .
Kết quả kiểm định Pearson cho hệ số tương quan, giá trị hệ số tương quan bằng 0 (hay gần bằng 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ tuyến tính, ngược lại, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nếu giá trị của hệ số tương quan là số âm nghĩa là khi biến này tăng thì biến kia giảm. Nếu giá trị hệ số tương quan là số dương nghĩa là khi biến này tăng thì biến kia cũng tăng theo.
2.3.4.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Đe đánh giá độ tin cậy của thang đo, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để phân tích. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, được tính theo công thức: α = N*ρ / [1 + ρ*(N - 1)],
trong đó ρ là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi và N là số mục hỏi. Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số α lớn hơn hoặc bằng 0,8 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tuy nhiên, đối với trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là phép đo đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, trích trong Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)). Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên để đánh giá là thang đo có độ tin cậy cao.
Đe kiểm tra sự tương quan của các biến quan sát, theo Nunnally và Bernstein (1994, trích trong Lê Thị Kim Sơn và các tác giả (2015)), những biến quan sát có hệ số tương quan biến - tong (Item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo. Mặt khác, để có thang đo có độ tin cậy cao hơn, những biến quan sát có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha sẽ bị loại.