b. Nhược điểm
3.3. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA chính vì thế mẫu tối thiểu tốt nhất là 50 tốt hơn là 100 và tỉ lệ giữa quan sát với biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên
(Hair & ctg, 2009). Nghiên cứu trên bao gồm 25 biến quan sát chính vì thế kích thước mẫu tối thiểu là 25*5=125 (25*10=250 là tốt nhất). Bên cạnh đó để phân tích hồi quy tuyến tính, quy mô mẫu phải thoả mãn n ≥ 50 + 8p (trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p là biến độc lập trong mô hình) (Nguyễn, 2011). Mô hình nghiên cứu trên gồm có 6 biến độc lập suy ra mẫu tối thiểu cần là 50+8*6=98. Từ hai điều kiện trên, quy mô mẫu cần cho nghiên cứu này tối thiểu là 125 quan sát (250 là tốt nhất).
3.3.2. Đối tượng nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu tác động các nhân tố tác động đến việc chọn đối tượng ngân hàng chính vì thế đối tượng khảo sát của nghiên cứu chính là những sinh viên hiện nay đang sống trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.3.3. Phương pháp chọn mẫu
Có nhiều phương pháp chọn mẫu được chia thành hai nhóm chính là phương pháp chọn
mẫu theo xác suất và chọn mẫu không theo xác suất. Để thuận tiện cho quá trình nghiên
cứu cũng như đảm bảo tiến độ thực hiện và ngân sách cho phép đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện - là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tiếp cận
với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện nghĩa là chọn bất kì sinh viên nào mà tác
giả có thể tiếp cận được không phân biệt giới tính, niên khoá,...
3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Với những dữ liệu thu về từ khảo sát, sau khi loại bỏ những phiếu không đạt yêu cầu, tác giả tiến hành mã hoá, làm sạch dữ liệu và sử dụng một số phương pháp phân tích.
3.4.1. Phương pháp thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả là quá trình chuyển dịch dữ liệu thô thành những dạng thích hợp hơn cho việc hiểu và giải thích. Cụ thể:
Với biến định tính (giới tính, độ tuổi, niên học) nghiên cứu dùng công cụ tần suất (frequencies) và phần trăm (percent). - Với các biến định lượng (continuous) sử dụng công cụ tính giá trị trung bình (mean), giá trị nhỏ nhất (minimum), giá trị lớn nhất (maximum).
3.4.2. Phương pháp kiểm tra độ tin cậy - Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để xác định độ tin cậy của thang đo và để loại bỏ các biến không phù hợp ra khỏi thang đo. Tiêu chuẩn để lựa chọn biến quan sát và thang
đo khi nó có hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) của biến quan sát lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach Alpha của thang đo lớn hơn 0,6 (Hair & ctg, 2009). Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường một khái niệm cần đo hay không. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha:
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên được coi là thang đo đủ điều kiện, từ 0.7 đến 0.8 thang đo sử dụng tốt và từ 0.8 đến gần bằng 1 thang đo lường sử dụng rất tốt (Hoàng & Chu, 2008).
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected - Total correlation): Hệ số tương quan biến tổng
là hệ số cho biết mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó còn phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, 1978) ngược là thì sẽ coi là biến rác loại ra khỏi thang đo.
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá sẽ được sử dụng để thu nhỏ và gom các biến lại, xác định số lượng các nhân tố trong thang đo, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để khẳng định mức độ phù hợp của 6 thang đo với 22 biến quan sát. Theo (Hair & ctg, 2009), các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố bao gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin Measure of Simping Adequacy): được dùng để kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0,5) (Hair & ctg,. 2019) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những
nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair & ctg, 2009)
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%
(Hair & ctg, 2009).
Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0,5 (Hair & ctg, 2009), các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình.
Kiểm định Bartlett để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ có ý nghĩa khi sig có giá trị nhỏ hơn 5% (0,05) (Hair & ctg, 2009)
3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
3.4.4.1. Xây dựng phương pháp hồi quy
Sau khi kiểm định các thang đo, thì dữ liệu sẽ được xử lý để chạy hồi quy tuyến tính thực hiện bằng cách ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với phương pháp đồng thời (Enter).
3.4.4.2 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lường để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập
quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0). Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ -1 đến +1. Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị sig. <0.05
r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
r = 0 cho thấy không có sự tương quan.
r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
3.4.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi kết luận được các biến có mối quan hệ tuyến tính thì có thể mô hình hoá mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng & Chu, 2008). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi
quy đa biến thông qua R2 và R2hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA.
Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định (coefficient of detemination) nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị R2dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2càng gần 0 thì mô hình đã xây dựng càng kém
phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thông thường, R2 > 50% mô hình phù hợp. Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình tương quan, tức là có hay không có mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc.
3.4.4.5. Kiểm định sự khác biệt trung bình
Ngoài ra, đề tài kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến định tính và biến phụ thuộc điều này giúp xác định xem có sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay không.
Kiểm định sự khác biệt giữa trung bình hai đám đông t-test với trường hợp chọn 2 mẫu độc lập (gồm một biến định lượng và một biến định tính có hai phân loại): trước tiên cần kiểm định phương sai của hai mẫu định tính bằng cách kiểm định Levene. Nếu sig trong kiểm định Leneve lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai hai tổng thể bằng nhau vì vậy ta sẽ đọc kết qủa kết quả ở dòng Eequal variances assumed. Nếu giả sử giả định phương sai đồng nhất không được chấp nhận (sig<0.05) chúng ta đọc kết quả so sánh hai trung bình ở dòng Equal variances not assumed. Giá trị sig T-test nhỏ hơn 0.05 chúng ta kết luận có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê hoặc ngược lại sig T-test lớn hơn hoặc bằng 0.05 không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
Đối với trường hợp so sánh trung bình từ ba đám đông trở lên ta dùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA (Analysis Of Variance). Nghiên cứu dùng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). Trước tiên kiểm định Levene, sig. Leneve lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau, xem kết quả bảng ANOVA nếu sig. nhỏ hơn 0.05 thì có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê còn ngược lại sẽ không có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Nếu sig Leneve
nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không bằng nhau ta cần kiểm định Krusskal-Wallis.
Mầu N = 180 Tần số Tỉ lệ (%) Giới tính Nam 101 404 Nữ 124 49^6 Khác 25 10.0 Độ tuổi Năm 1 33 13.2 Năm 2 62 24.8 Năm 3 53 21.2 Năm 4 72 28.8 Khác 30 12.0 Mức chi tiêu hàng tháng Dưới 1 triệu đồng 19 7.6 Từ 1 - 2 triệu đồng 64 25.6 Từ 2 - 3 triệu đồng 64 25.6 Từ 3 - 4 triệu đồng 52 20.8 Trên 4 triệu đồng 51 20.4 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu, cách xây dựng thang đo nháp, thang đo chính thức cũng như thiết kế bảng câu hỏi. Ket quả nghiên cứu là 25 biến. Một
số phát biểu trong thang đo lý thuyết cũng được điều chỉnh lại câu từ cho rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp với tình hình nghiên cứu. Bảng câu hỏi được thiết kế ba phần để sàn lọc những đáp viên phù hợp nhất. Ngoài ra, trình bày phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, thu thập dữ liệu qua hai giai đoạn và môt số phương pháp phân tích dữ liệu. Quy
mô mẫu trong nghiên cứu chính thức là 200 mẫu nhưng chỉ có 180 bảng câu hỏi phản hồi đạt yêu cầu được đưa vào phân tích dữ liệu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày tổng quan về kết quả thực hiện nghiên cứu bao gồm mô tả các biến định tính và định lượng, đánh giá và kiểm định các thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết của mô hình và đưa ra mô hình hồi quy đã chuẩn hoá.
4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ 4.1.1. Mầu nghiên cứu
Trong qua trình nghiên cứu nhóm chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách tạo bảng khảo sát trên Google Docs. Quy mô mẫu thu được là 276 mẫu nhưng chỉ có 250 bảng câu hỏi phản hồi đạt yêu cầu được đưa vào phân tích dữ liệu.
4.1.2. Thống kê mô tả các biến định tính
Thống kê tần số được áp dụng cho các biến định tính cụ thể như giới tính, độ tuổi, chi tiêu và số năm sử dụng dịch vụ thẻ.
Biến quan Giá trị nhỏ Giá trị lớn Giá trị Độ lệch
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0
về giới tính: trong 250 sinh viên tham gia khảo sát thì 40.4% là nam, 49.6% là
nữ và còn lại là giới tính khác. Điều này là hợp lí vì mẫu khảo sát của tác giả là sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh nên tỉ lệ nam nữ giữa các ngành không chênh
lệch nhiều.
về độ tuổi: trong 250 sinh viên tham gia khảo sát tỉ lệ nhiều nhất là sinh viên
năm 4 với tỉ lệ 28.8%, tiếp theo là năm 2 với tỉ lệ 24.8%, kế tiếp là năm 3 và năm 1 với tỉ lệ lần lượt là 21.2% và 13.2%, còn là độ tuổi khác với tỉ lệ là 12%. Đa số là sinh viên cùng độ tuổi với tác giả tham gia khảo sát và đa phần đều sử dụng thẻ thanh toán nên sinh viên năm 4 chiếm tỉ lệ cao nhất là hợp lí.
về mức chi tiêu hàng tháng: tập trung chủ yếu từ 1 - 2 triệu đồng và 2 - 3 triệu
đồng với 25.6%, tiếp đó là từ 3 - 4 triệu à trên 4 triệu với tỉ lệ lần lượt là 21.6% và 20.4%, còn lại là dưới 1 triệu đồng với 7.6%. Tỉ lệ này hợp lí và không ảnh hưởng nhiều
đến kết quả nghiên cứu.
về số năm sử dụng thẻ: chủ yếu là từ 1 - 3 năm với 36.8%, tiếp đến là dưới 1
năm với 23.6%, còn lại là từ 4 - 6 năm và trên 6 năm với tỉ lệ lần lượt là 21.6% và 18%.
Vì đối tượng khảo sát là sinh viên nên số năm sử dụng thẻ thanh toán là từ 1 - 3 năm là hợp lí.
4.1.3. Thống kê mô tả biến định lượng
Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường, chính vì thế tác giả sử dụng kỹ thuật thống kê trung bình cho các biến định lượng để đánh giá khái quát về nhận định của đối tượng khảo sát với các câu hỏi trong thang đo.
HQ4 1 5 3.98 .781 BM1 1 5 3.71 .882 Tính bảo mật BM2 1 5 3.61 .881 BM3 1 5 3.69 .908 TH1 1 5 3.82 .822 Thương TH2 1 5 3.84 .840 hiệu ngân TH3 1 5 3.74 .850 hàng TH4 1 5 3.82 .857 TH5 1 5 3.74 .854 Anh hưởng XH1 1 5 3.80 .881 XH2 1 5 3.82 .895 xã hội XH3 1 5 3.80 .906 Nhận thức HV1 1 5 4.06 .768 kiểm soát HV2 1 5 3.83 .843 hành vi HV3 1 5 3.60 .992 Quyết định QD1 1 5 4.17 .797 chọn ngân QD2 1 5 3.96 .802 hàng QD3 1 5 4.23 .781
Biến quan
sát thang đo nếuTrung bình loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan
biến tổng Alpha nếu loạibiến Nhận thức dễ ụng (SD); Cronbach’s Alpha = . SD1 ' __________ ___________.70 9 ___________.80 6 SD2 __________ __________ ___________.75 ___________.78 SD3 __________ __________ ___________.70 8 ___________.808 SD4 __________ __________ ___________.61 ___________.84
Hiệu quả mong đ ợi (HQ); Cronbach’s Alpha = .865 HQ1 __________ __________ ___________.68 7 ___________.83 9 HQ2 __________ __________ ___________.72 5 ___________.823 HQ3 __________ __________ ___________.78 0 ___________.80 1 HQ4 __________ __________ ___________.66 ___________.84
__________________Tính bảo mật (BM); Cronbach’s Alpha = .800__________________ BM1 ___________ __________ ___________.60 ___________.76 BM2 ___________ __________ ___________.69 4 ___________.67 5 BM3 ___________ __________ ___________.63 ___________.74
______________Thương hiệu ngân hàng (TH); Cronbach’s Alpha = . Ị6______________
TH1 __________ __________ ___________.66 7 ___________.90 4 TH2 __________ __________ ___________.66 ___________.90 TH3 __________ __________ ___________.88 0 ___________.85 9 TH4 __________ __________ ___________.77 1 ___________.88 3 TH5 __________ __________ ___________.84 ___________.86
_________________Ảnh hưởng xã hội (XH); Cronbach’s Alpha = .988_________________ XH1 ___________ __________ ___________.97 ___________.98 XH2 ___________ __________ ___________.97 4 ___________.98 2 XH3 ___________ __________ ___________.97 ___________.98 ____________Nhận thức kiểm soát lành vi (HV); Cronbach’s Alpha = .675____________ HV1 ___________ __________ ___________.45 ___________.62 HV2 ___________ __________ ___________.59 ___________.43 HV3 ___________ __________ ___________.43 3 ___________.66 5
_____________Quyết định chọn ngân hàng (QD); Cronbach’s Alpha = .741____________ QD1 ___________ __________ ___________.49 4 ___________.73 7 QD2 ___________ __________ ___________.68 ___________.59 QD3 ___________ __________ ___________.58 8 ___________.62 9
Kết quả cho thấy các câu hỏi điều tra mức đánh giá thấp nhất là mức 1 và cao nhất là mức 5, giá trị trung bình đều lớn hơn 3 với độ lệch chuẩn khá nhỏ. Như vậy bước đầu cho thấy mức độ ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ thanh toán ở mức khá cao.
4.2. KIỂM TRA ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO - CRONBACH’S ALPHA
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .803 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4149.115
Cronbach’s Alpha bằng 0.853 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều