2.1.2.1. Dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn chính sau:
- Báo cáo kinh doanh của BIDV Cầu Giấy từ năm 2018 - 2020. - Các báo cáo về tình hình thực hiện quản lý rủi ro của BIDV. - Các báo cáo về dấu hiệu rủi ro hoạt động của BIDV.
- Các báo cáo của Chính Phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế xã hội, dữ liệu của các ngân hàng về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường...
- Các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan; các công trình nghiên cứu của các tác giả đi trước.
- Tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu.
2.1.2.2. Dữ liệu sơ cấp
Phương pháp thu thập
Trước khi khảo sát tác giả lập bảng câu hỏi với 3 phần chính:
- Phần 1: Thông tin chung. Trong phần này sẽ có 5 câu hỏi về thông tin cá nhân: họ tên, giới tính, tuổi, thu nhập, nghề nghiệp.
- Phần 2: Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên biến quan sát trong thang đo. Với 20 câu hỏi và sử dụng thang điểm Likert 5 mức độ từ 1 đến 5 (tương đương từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý), cùng 2 câu hỏi đo lường sự hài lòng và khả năng tiếp tục sử dụng dịch vụ.
- Phần 3: Đây là phần câu hỏi mở để khách hàng đề xuất ý kiến của họ về dịch vụ ngân hàng điện tử.
Theo Hair & ctg (1998) [28] kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát, n=5*m, với m là số lượng câu hỏi khảo sát. Như vậy với mô hình mà học viên xây dựng tối thiểu phải có mẫu nghiên cứu là 125 đối tượng. Do đó, học viên quyết định phát 200 phiếu hỏi cho 200 khách hàng để đảm bảo số phiếu hợp lệ thu về phù hợp kích thước mẫu.
Học viên tiến hành phát phiếu khảo sát cho 200 khách hàng bao gồm cả khách hàng bên ngoài và khách hàng bên trong (nhân viên ngân hàng). Trước khi phát phiếu sẽ hỏi khách hàng xem đã sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử chưa, đã từng sử dụng tính năng thanh toán hay chuyển tiền online chưa để đảm bảo lấy được thông tin chính xác từ những người đã sử dụng dịch vụ. Với ưu thế là nhân viên ngân hàng trực tiếp tư vấn và đăng ký dịch vụ cho khách hàng, do đó tác giả sẽ lấy ý kiến từ những khách hàng trực tiếp đến giao dịch tại quầy và thu nhận ý kiến phản hồi trong quá trình hỗ trợ, tư vấn, đồng thời học viên gửi phiếu đến cho các cán bộ trong chi nhánh và cán bộ phụ trách dịch vụ NHĐT hội sở BIDV để lấy ý kiến.
Phương pháp xử lý dữ liệu
Học viên sử dụng phần mềm SPSS20 để hỗ trợ xử lý dữ liệu sơ cấp, cụ thể các bước sau:
Phân tích thang đo
Trong phân tích thang đo, cần tính toán hệ số Cronbach alpha của từng biến và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số này, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát . Về bản chất, hệ số Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong từng thang đo tương quan với nhau. Phương pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp trong mô hình và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc [2] có đưa ra mức hệ số Cronbach’s Alpha
Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt. Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Với đề tài nghiên cứu này, học viên áp dụng hệ số Cronbach alpha khoảng từ 0,7 trở lên là mức độ đánh giá thang đo có độ tin cậy tốt.
Mục đích phân tích tương quan là nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, vì điều kiện để hồi quy là các biến có mối quan hệ tương quan. Hệ số tương quan Pearson nhận giá trị từ -1 đến +1, r> 0 chứng tỏ 2 biến có quan hệ thuận chiều và ngược lại, giá trị tuyệt đối r càng lớn chứng tỏ tương quan càng chặt
- | r| < 0,2: không tương quan
- | r| từ 0,2 đến 0,4 : tương quan yếu - | r| từ 0,4 đến 0,6: tương quan trung bình - | r| từ 0,6 đến 0,8: tương quan mạnh - | r| từ 0,8 đền 1: tương quan rất mạnh