Trước khi phân tích phương pháp nghiên cứu định lượng được dùng trong nghiên cứu, tác giả sẽ trình bày phương pháp chọn mẫu, kích thước mẫu để đảm bảo đủ điều kiện phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và mô hình hồi quy tuyến tính (OLS). Trên cơ sở dữ liệu sơ cấp thu thập được từ việc khảo sát các khách hàng cá nhân gửi tiền tiết kiệm tại SCB. Cơ chế điều tra tại khu vực TPHCM theo đủ mọi thành phần nghề nghiệp, thu nhập và tình trạng hôn nhân, giới tính.
- Phương thức lấy mẫu: nghiên cứu định lượng thường có 2 phương pháp lấy mẫu chính mà nhiều nhà nghiên cứu sử dụng đó là phương pháp lấy mẫu thuận tiện và phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng
phương pháp lấy mẫu thuận tiện vì phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu, tiết kiệm được thời gian và chi phí.
- Quy mô mẫu: Theo Hair và cộng sự (dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & cộng sự, 2003) trong phân tích nhân tố EFA, cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường (tiêu chuẩn 5:1) và cỡ mẫu không nên ít hơn 100. Nghiên cứu này có 33 tham số cần ước lượng, nên kích thước mẫu tối thiểu là n ≥ 33x5 = 165. Để loại trừ những sai
sót trong quá trình khảo sát khách hàng, luận văn chọn kích cỡ mẫu là 350. - Cách lấy mẫu: tác giả sẽ thu thập dữ liệu bằng 02 cách: thông qua các hình thức
phỏng vấn trực tiếp các khách hàng đến giao dịch tại một số chi nhánh, phòng giao dịch của SCB tại quận 3, quận 1, quận Thủ Đức, quận Bình Thạnh (1) và thông qua hình thức gửi bảng câu hỏi được xây dựng bằng Google Forms2 sau đó gửi đến email của khách hàng đang sử dụng dịch vụ tại ngân hàng SCB (2). Cuộc khảo sát được tiến hành trong khoảng thời gian 01/04/2020 đến 01/07/2020. Tác giả đã gửi đi 350 bảng khảo sát, số bảng khảo sát thu về là 285, có 6 phiếu không hợp lệ. Do đó, có 279 bảng khảo sát được sử dụng để nghiên cứu.
- Thang đo: sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 đến 5 tương ứng với bậc 1 tương ứng với mức độ rất không quan trọng, bậc 2 tương ứng với mức độ không quan trọng, bậc 3 tương ứng với mức độ bình thường, bậc 4 tương ứng với mức độ quan trọng và bậc 5 tương ứng với mức độ là rất quan trọng.
- Thiết kế bảng câu hỏi: qua bảng câu hỏi được thiết kế, tác giả tiến hành phỏng vấn trực tiếp những khách hàng đến giao dịch với SCB. Nội dung của bảng câu hỏi được thiết kế gồm các phần sau: Phần A: Khảo sát chung để nhận biết thực trạng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng. Phần B: Ý kiến đánh giá của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiền tiết kiệm tại SCB. Phần C: Một số thông tin về đặc điểm cá nhân của khách hàng tham gia phỏng vấn như: nghề nghiệp, giới tính, độ tuổi, thu nhập (xem Phụ lục 6).
- Xử lý dữ liệu: sử dụng phần mềm SPSS 20 để phân tích dữ liệu thu thập được. Sau khi mã hóa dữ liệu cho phù hợp, sắp xếp và đánh số bảng câu hỏi, nhập liệu trên SPSS, số liệu sẽ được phân tích theo trình tự như sau: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích hồi quy.
+ Phân tích thống kê mô tả: Đây là bước phân tích đầu tiên nhằm mô tả kích thước, thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Phương pháp thống kê mô tả trong đề tài được thực hiện bằng cách lập bảng tần suất để xác định mức độ ảnh hưởng của các thuộc tính khác nhau: độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp,...
+ Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha: Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’ s Alpha cho phép tác giả phân tích đánh giá sơ bộ thang đo, loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Hệ số Cronbach’ s Alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát thang đo. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Các mức giá trị của Alpha :
• Từ 0,8 -1 là thang đo lường tốt
• Từ 0,7 - 0,8 là sử dụng được
• Từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu.
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Và hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3.Theo Nunally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và đương nhiên là bị loại ra khỏi thang đo. Đồng thời
hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp để phân tích những bước tiếp theo. Tất cả các biến quan sát của những yếu tố đạt độ tin cậy sẽ được tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis -EFA) giúp chúng ta đánh giá hai giá trị quan trọng cùa thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong phân tích EFA, chúng ta có hai ma trận quan trọng để xem xét khi đánh giá các thang đo, đó là ma trận các trọng số nhân tố (factor pattern matrix) và ma trận các hệ số tương quan (factor structure matrix). Khi các nhân tố không có quan hệ với nhau thì trọng số nhân tố giữa một nhân tố và một biến đo lường là hệ số tương quan giữa hai biến đó. Trọng số nhân tố là tác động của khái niệm nghiên cứu vào biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tiêu chí Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến thường xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (> 1).Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), “Để xác định sự phù hợp khi dùng EFA, có thể dùng kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) hoặc KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5. Qua phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ loại bỏ các biến quan sát không đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt; đồng thời tái cấu trúc các biến quan sát còn lại vào các yếu tố (thành phần đo lường) phù hợp, đặt cơ sở cho việc hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, các nội dung phân tích tiếp theo.
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu quan tâm trong phân tích EFA gồm: Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): Đây là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi hệ số KMO lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Đại lượng Barlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig nhỏ hơn 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
STT 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 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%. (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số tải nhân tố (Factor loading): 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. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Các số liệu sau khi được phân tích xong được trình bày dưới dạng bảng số liệu. Dựa vào các kết quả thu được từ thống kê ta tiến hành tổng hợp lại và rút ra các kết luận về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết lựa chọn dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Sài Gòn khu vực TPHCM để từ đó đưa ra những hàm ý chính sách giúp ngân hàng tiếp cận và thu hút được nhiều khách hàng hơn.
+ Phương pháp phân tích hồi quy: Phân tích hồi quy là tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Mô hình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
QD = βo + β1.UT + β2.LS + β3.TD + β4.TT + β5.CL + β6.PC+ β7.CT + β8.CN+ ɛ Trong đó:
Biến phụ thuộc: QD (quyết định gửi tiền tiết kiệm) Biến độc lập :
UT: nhân tố Uy tín ngân hàng LS: nhân tố Lãi suất
TĐ: nhân tố Tác động của người quen TT: nhân tố Sự thuận tiện
CL: nhân tố Chất lượng dịch vụ PC: nhân tố Phong cách nhân viên CT: nhân tố Hình thức chiêu thị CN: nhân tố Ứng dụng công nghệ Bj (j = 1,8): hệ số hồi quy
Sau đó, tác giả phân tích các tiêu chí sau :
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: kiểm định độ tin cậy của các biến độc lập. Khi mức ý nghĩa Sig của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig<= 0,05) ta kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kiểm định mức độ giải thích và mức độ phù hợp của mô hình :
• Giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square): phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
• Phân tích phương sai (ANOVA): kiểm định F dùng để kiểm định tính phù hợp của mô hình, kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kiểm định giả thiết về phân phối chuẩn phần dư: dựa trên biểu đồ tần số dư chuẩn hóa, xem giá trị trung bình mean = 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai hoặc hệ số phóng đại VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 có hiện tượng đa cộng tuyến.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố dựa vào hệ số beta chuẩn hóa. Hệ số này càng lớn tức yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
1 UT1 Uy tín của ngân hàng được biết đến rộng rãi
2 UT2 Ngân hàng đã hoạt động lâu năm
4 LS1 Ngân hàng có lãi suất cạnh tranh
5 LS2 Ngân hàng có phương thức trả lãi phù hợp
6 LS3 Lãi suất được công bố rõ ràng, công khai
7 LS4 Lãi suất của ngân hàng hấp dẫn
TĐ Tác động của người quen
8 TĐ1 Được người quen giới thiệu
9 TĐ2 Có người thân gửi tiền tại ngân hàng
10 TĐ3 Có người thân hoặc bạn bè làm việc trong ngân hàng
TT Sự thuận tiện
11 TT1 Thời gian làm việc thuận tiện cho khách hàng
12 TT2 Mạng lưới CN, PGD rộng khắp
13 TT3 Mạng lưới ATM rộng khắp
14 TT4 Sản phẩm tiền gửi phong phú, đa dạng
CL Chất lượng dịch vụ
15 CL1 Thông tin khách hàng được bảo mật
18 CL4 Giấy tờ, biểu mẫu, phiếu sử dụng trong giao dịch được thiết kế đơn giản, rõ ràng
PC Phong cách của nhân viên
19 PC1 Nhân viên có trình độ nghiệp vụ chuyên môn giỏi
20 PC2 Nhân viên có thái độ niềm nở, nhiệt tình phục vụ khách hàng
21 PC3 Nhân viên có ngoại hình thanh lịch, thu hút khách hàng
22 PC4 Từng nhân viên ngân hàng thể hiện sự quan tâm đến khách hàng
CT Hình thức chiêu thị
23 CT1 Ngân hàng có nhiều hình thức khuyến mãi hấp dẫn
24 CT2 Ngân hàng có các hình thức quảng cáo về sản phẩm đa dạng
25 CT3 Ngân hàng thường xuyên quan tâm đến khách hàng trong các dịp lễ, tết, sinh nhật
26 CT4 Ngân hàng gọi điện thoại, email hoặc nhắn tin cảm ơn khách hàng sử dụng sản phẩm
CN Ứng dụng công nghệ
29 CN3 Giao diện ứng dụng thông minh, dễ hiểu
30 CN4 Luôn nâng cấp, bảo trì hệ thống thường xuyên
QD Quyết định gửi tiền tiết kiệm
31 QD1 SCB luôn là lựa chọn đầu tiên khi tôi quyết định gửi tiền
32 QD2 Tôi cảm thấy yên tâm khi gửi tiền ở SCB vì tính bảo mật và an toàn