Quy trình nghiên cứu

(Nguồn T c gi tự tổng hợp)

Xây dựng kế hoạch nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và các mô hình nghiên cứu

trước Mô hình nghiên cứu đề xuất Nghiên cứu định tính (Thảo luận nhóm) Xác định mô hình nghiên cứu và thang đo chính thức Xây dựng bảng câu hỏi Nghiên cứu định lượng

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết luận và kiến nghị

- Khảo sát bằng câu hỏi trực tiếp - Phân tích số liệu

+ Kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha biến tổng

+ Phân tích nhân tố EFA

+ Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội

+ Kiểm định các giả định hồi quy Xác định mục tiêu

26

3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp kết hợp giữa phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng. Quy trình nghiên cứu được phân thành hai giai đoạn chính: Giai đoạn đầu thực hiện phân tích sơ bộ bằng phương pháp định tính và giai đoạn sau thực hiện nghiên cứu bằng phương pháp định lượng.

3.2.1 Phƣơng pháp nghiên cứu ịnh tính

Tác giả thu thập và tham khảo từ các nguồn tài liệu thứ cấp uy tín để xây dựng các giả thuyết trong Bảng 2.3 và đề xuất mô hình nghiên cứu trong Bảng 2.2. Trong giai đoạn này làm rõ các khái niệm, định nghĩa liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân. Đồng thời tham khảo các lý thuyết và mô hình liên quan của các nghiên cứu trước từ đó làm cơ sở xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp với thực tiễn. Sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm để nhằm điều chỉnh, bổ sung các yếu tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Nam Đồng Nai trong mô hình nghiên cứu phù hợp với các đối tượng tham gia khảo sát.

3.2.2 Phƣơng pháp nghiên cứu ịnh ƣợng

Trong nghiên cứu này tác giả thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Dữ liệu thu thập được từ cuộc khảo sát sẽ được tác giả tiến hành phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0. Trước tiên, độ tin cậy của thang đo được tác giả lựa chọn đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Phương pháp hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Từ đó, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu tới chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Nam Đồng Nai.

27

3.3 Xâ dựng và mã hóa thang o

Sau khi tổng hợp tài liệu và ý kiến từ kết quả thảo luận nhóm, thành phần tham gia thảo luận nhóm bao gồm 11 người bao gồm trưởng và phó phòng hiện đang công tác tại phòng giao dịch khách hàng cá nhân, phòng khách hàng doanh nghiệp, phòng khách hàng cá nhân, phòng quản lý rủi ro, phòng quản trị tín dụng. Nội dung thảo luận nhóm được tác giả trình bày chi tiết tại phụ lục 1. Qua bài thảo luận nhóm với trả lời bộ câu hỏi, hầu hết 11 người tham gia đều đồng ý với các yếu tố được đề xuất trong dàn bài thảo luận nhóm, tuy nhóm thang đo Nhân viên ở thang đo số 4 có kết quả đồng ý là 7/11 người: Đồng phục của nhân viên ngân hàng đẹp, gọn gàng. vì một số người cho rằng đồng phục liên quan đến quyết định lựa chọn đồng phục của ngân hàng và thể hiện năng lực về cơ sở vật chất kỹ thuật và trang thiết bị để thực hiện dịch vụ của ngân hàng. Tuy nhiên tất cả 05 yếu tố đều nhận được sự tán thành của ít nhất một nửa số người tham gia thảo luận, nên tác giả quyết định giữ nguyên các thang đo.

Sau khi xây dựng thang đo thông qua kết quả thảo luận nhóm tác giả đã rút ra được 05 nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến Chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân tại ngân hàng BIDV – Chi nhánh Nam Đồng Nai gồm các nhóm nhân tố: (1) Nhân viên; (2) Tiện ích; (3) Tín nhiệm; (4) Thông tin; (5) Dịch vụ quầy và biến Chất lượng dịch vụ. Dưới đây tác giả xây dựng và tiến hành mã hóa thang đo cho các nhóm nhân tố nói trên với các biến quan sát cụ thể như sau:

a) Nhóm nhân tố Nhân Viên (NV)

Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo

NV1 Nhân viên luôn vui vẻ chào hỏi khách hàng

Avkiran (1999), Parasuraman và cộng sự (1985) Nguyễn Thị Thạch

Thảo (2017)

NV2 Nhân viên sẵn sàng xin lỗi khi để khách hàng

đợi lâu hoặc khi có sai sót

NV3 Nhân viên ngân hàng có thái độ đúng mực với

28

NV4 Đồng phục của nhân viên ngân hàng đẹp, gọn

gàng.

NV5 Tác phong làm việc chuyên nghiệp, ngăn nắp

NV6 Nhân viên nắm vững quy trình, nghiệp vụ

chuyên môn

b) Nhóm nhân tố Tiện ích (TI)

Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo

TI1 Ngân hàng có địa điểm giao dịch thuận tiện

Dương Thị Hoàn (2019), Nguyễn Thị Mai Hương

(2018)

TI2 Ngân hàng có mạng lưới giao dịch bao phủ

rộng

TI3 ^{Hệ thống Smartbanking của ngân nhiều tiện} ích.

TI4 Thời gian mở cửa phục vụ khách hàng hợp lý

TI5 Thủ tục giao dịch đơn giản

c) Nhóm nhân tố Tín nhiệm (TN)

Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo

TN1 Ngân hàng thực hiện đúng các điều khoản đã

cam kết với khách hàng. Rasel Uddin và cộng sự (2017), Nguyễn Hồng Quân (2020) và Lê Ngọc Diệp (2017)

TN2 Nhân viên ngân hàng ít để xảy ra sai sót, có

khả năng khắc phục các sai sót (nếu có).

TN3 Khách hàng có cảm giác tin tưởng trong các

giao dịch với nhân viên ngân hàng

TN4 Ngân hàng xem trọng việc bảo mật thông tin

khách hàng

d) Nhóm nhân tố Thông tin (TT)

29

TT1 Ngân hàng chủ động cung cấp thông tin tới

khách hàng khi có thay đổi

Melaku Yilma (2013), Dương Thị Hoàn (2019)

TT2 Nhân viên nắm chắc chắn thông tin về dịch vụ

và sản phẩm của ngân hàng

TT3

Khách hàng dễ tiếp cận các thông tin về sản phẩm/dịch vụ cũng như các chương trình khuyến mãi.

TT4 Khách hàng được cung cấp đầy đủ thông tin

về sản phầm và dịch vụ mà mình quan tâm.

e) Nhóm nhân tố Dịch vụ (DV)

Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo

DV1 Ngân hàng có đủ số lượng nhân viên phục vụ

khách hàng Kimando và cộng sự (2012), Avkiran (1999), Lê Ngọc Diệp (2017) DV2 ^{Sản phẩm/dịch vụ của ngân hàng đa dạng, đáp} ứng kịp thời nhu cầu của khách hàng.

DV3 Có quầy tư vấn, hướng dẫn và phân luồng

khách hàng

DV4 Xử lý đúng cam kết với bảng niêm yết và thời

gian giao dịch nhanh

f) Nhóm nhân tố Chất lượng dịch vụ (CLDV)

Mã hóa Thang đo Nguồn tham khảo

CLDV1 Chất lượng dịch vụ của ngân hàng đáp ứng

được mong đợi của khách hàng _{Vkiran (1999),}

Nguyễn Thị Thạch Thảo (2017), Parasuraman và

cộng sự (1985)

CLDV2 Khách hàng cảm thấy thỏa mãn với quá trình

cung cấp sản phẩm/dịch vụ của ngân hàng.

CLDV3 Lợi ích khách hàng nhận được tương xứng với

30

3.4 Mẫu nghiên cứu 3.4.1 Đối tƣợng ấ mẫu 3.4.1 Đối tƣợng ấ mẫu

Mẫu nghiên cứu là các khách hàng cá nhân sử dụng tất cả các dịch vụ tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và phát triển BIDV Chi nhánh Nam Đồng Nai.

3.4.2 Cỡ mẫu

Việc xác định kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích dữ liệu. Đối với nghiên cứu này tác giả có sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích nhân tố cần tối thiểu 200 mẫu quan sát đưa vào phân tích (Gorsuch, 1983). Còn theo nhà nghiên cứu Hair và cộng sự (1998) thì số lượng mẫu tối thiểu đủ điều kiện đưa vào nghiên cứu phải gấp 05 lần số biến quan sát. Cùng chung quan điểm với nhà nghiên cứu Hair, tác giả Nguyễn Đình Thọ (2014) với kinh nghiệm của mình thì cho rằng số lượng mẫu cần tối thiểu là gấp 05 lần số biến và để kết quả nghiên cứu tốt nhất là gấp 10 lần. Trong nghiên cứu này với 26 biến quan sát thì số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là 26 x 5 = 130 khảo sát. Đối với phân tích hồi quy đa biến cỡ mẫu tối thiểu cần đạt cho một nghiên cứu là 50 + 8 x m (trong đó: m là số biến độc lập) (tabachnick & fidell, 2007). Trong bài ta có m = 5, nên bài nghiên cứu này cần có tối thiểu 90 cỡ mẫu và 130 khảo sát.

3.4.3 Phƣơng pháp ấ mẫu

Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được tác giả áp dụng cho nghiên cứu này là thiết kế bảng câu hỏi, mỗi câu hỏi dựa trên thang đo Likert gồm 5 cấp độ. Phương pháp thu thập dữ liệu bằng việc điều tra trực tiếp, bảng câu hỏi, phát phiếu khảo sát tại quầy và gửi mail đến danh sách khách hàng hiện đang giao dịch, sau đó thu lại kết quả và tổng hợp lại. Cuộc khảo sát được thực hiện từ tháng 02/2021 đến tháng 04/2021. Sau 02 tháng thu thập dữ liệu, tác giả sẽ chọn ra các mẫu thích hợp nhập vào chương trình SPSS 22.0 và phân tích kết quả dữ liệu.

31

3.5 Phân tích dữ i u

3.5.1 Kiểm ịnh ộ tin cậ c a thang o bằng H số Cronbach’s A pha.

Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Phương pháp này nhằm mục đích tìm ra những biến quan sát có ý nghĩa cần giữ lại và những biến quan sát không có ý nghĩa cần loại bỏ trong các mục đưa vào kiểm tra. Việc này giúp loại ra những biến quan sát, những thang đo không đạt để tăng độ tin cậy của thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị dao động trong khoảng [0; 1]. Thang đo sẽ được lựa chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 (Perterson, 1994), nếu giá trị của Cronbach’s Alpha > 0,8 thì thang đo lường rất tốt; nếu từ mức 0,7 – 0,8 thì thang đo lường tốt. Tuy nhiên hệ số Cronbach’s Alpha < 0,6 có thể sử dụng trong trường hợp “khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời câu hỏi trong bối cảnh nghiên cứu” (Nunnally và cộng sự, 1994; Slater F., 1995; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Về mặt lý thuyết hệ số thang đo càng cao thì càng thể hiện mức độ liên kết giữa các biến để đo lường càng cao, nhưng trên thực tế nghiên cứu nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (từ 0.95 đến 1) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có gì khác biệt (đây gọi là hiện tượng trùng lắp trong thang đo).

Ngoài ra, chúng ta cũng cần xét đến “các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng” (Corrected Item - Total Correlation): hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 được cho là phù hợp còn những biến có hệ số nhỏ hơn 0,3 được cho là

không phù hợp và sẽ bị loại bỏ để tăng độ tin cậy của thang đo. Bên cạnh đó, chỉ số

Cronbach's Alpha if Item Deleted biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến

đang xem xét, ví dụ trong trường hợp hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn

hơn hệ số Cronbach's Alpha (từ 6 đến <0,7) mà hệ số tương quan biến- tổng >0,3 thì chúng ta nên bỏ biến đang xem xét để tăng Cronbach's Alpha. Tuy nhiên khi loại biến chúng ta cũng nên xem xét đến giá trị nội dung của biến, nếu nội dung của biến có ý nghĩa nghiên cứu thì không nên loại biến.

32

3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố được sử dụng nhằm đánh giá giá trị phân biệt và giá trị hội tụ. Phương pháp này rất hữu ích để xác định tập hợp biến cần thiết và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau trong đề tài. Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu chủ yếu tập trung quan tâm đến một số tiêu chí bao gồm:

Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): kết quả của chỉ số này cho thấy sự thích hợp của từng nhân tố. Chỉ số của KMO được xem là phù hợp nếu thỏa mãn 0,5 ≤ KMO ≤ 1 là điều kiện đủ. Trường hợp chỉ số KMO nhỏ hơn 0,5, phân tích nhân tố có thể không thích hợp với các dữ liệu đề tài đưa ra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Kiểm định Bartlett’s (Bartlett's Test of Sphericity): là kiểm định thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có mối quan hệ tương quan trong tổng thể, tức là cần kiểm định mối tương quan của các biến với nhau. “Giả thuyết H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu giả thuyết H0 không được bác bỏ thì phân tích nhân tố có thể không thích hợp. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (sig. ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Hệ số tải nhân tố (Factor loadings): là những hệ số chỉ ra sự tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, hệ số càng cao thì tương quan giữa các biến đó càng lớn và ngược lại. Tuy nhiên, chúng ta nên xét đến sự phù hợp với từng kích thước mẫu: kích thước mẫu là ≥ 350 nên lấy tiêu chuẩn hệ số tải nhân là 0,3; kích thước mẫu từ 120 đến dưới 350 tương ứng với hệ số tải nhân 0,5; kích thước mẫu từ 50 tương ứng với hệ số tải nhân 0,75…(Hair và cộng sự, 1998).

Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance): Nếu tổng phương sai trích lớn hơn 50%, thì thang đo được chấp nhận (Gerbing và Anderson, 1988).

Tác giả sử dụng phương pháp trích “Principal Component Analysis” trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập. Trong đó, hệ số eigenvalue (đại

33

3.5.3 Phân tích tƣơng quan Pearson

Sau khi phân tích EFA và kiểm định độ tin cậy của các thang đo, các thang đo đạt yêu cầu được xác định giá trị trung bình và các biến kiểm soát được mã hóa để tiến hành phân tích tương quan. Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson (r) để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ chúng có quan hệ với nhau và có thể phù hợp để phân tích hồi quy tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r cho ta biết mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r càng gần 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ và ngược lại (Hoàng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

3.5.4 Phân tích hồi qu tu n tính bội

Sau khi phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích EFA và tương quan Pearson, khi đó tạm kết luận rằng các nhân tố đưa vào mô hình với các nhóm biến quan sát là phù hợp. Mối quan hệ nhân quả của biến độc lập và biến phụ thuộc được kiểm chứng bằng mô hình hồi quy tuyến tính với một biến Y là biến phụ thuộc và các biến X là các biến độc lập, trong đó giả định X gây ra Y và ước lượng biến Y dựa trên cơ sở đã biết các biến X (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Từ đó phân tích hồi quy tuyến tính giúp xác định được mối liên hệ của các biến độc lập với biến phụ thuộc trong phạm vi giả định được nêu với mô hình hồi quy có dạng: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + …+ βpXpi + ei

Với: Yi: Biến phụ thuộc; βp: Hệ số hồi quy riêng phần; Xpi: Giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i; ei: Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai σ2 không đổi.

Phân tích tham số R2

(R Square) và R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để đo

lường sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. Giá trị R2

và R² hiệu chỉnh dao động từ 0 đến 1, nhưng giá trị R2

phụ thuộc vào số lượng biến trong mô hình, vì trong mỗi mô hình đều có phần dư, chúng ta cần nhiều biến phần dư càng nhỏ, trong khi hệ số Total Sum of Squares không đổi, dẫn tới R2

34

chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc tốt hơn R², nếu giá trị R² hiệu chỉnh càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với

bộ dữ liệu dùng để chạy hồi quy, nếu giá trị R² hiệu chỉnh càng càng gần 0 thì mô