CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3 Thiết kế nghiên cứu
3.3.2 Nghiên cứu định lượng
Các thang đo của mô hình nghiên cứu sau khi đã được điều chỉnh và bổ sung thông qua nghiên cứu định tính sẽ được tiếp tục đánh giá thông qua nghiên cứu định lượng (nghiên cứu chính thức).
3.3.2.1. Thu thập dữ liệu
Có tất cả 350 bảng câu hỏi được gửi cho khách hàng thông qua đường bưu điện (50), email (150), và tại quầy giao dịch (150) với sự hỗ trợ của bộ phận dịch vụ khách hàng. Danh sách khách hàng nhận phiếu điều tra qua đường bưu điện và email được lựa chọn ngẫu nhiên trên cơ sở dữ liệu của NH.
Sau hai tuần nếu không nhận được phản hồi từ phía khách hàng thì người gửi sẽ gọi điện thoại lại nhờ khách hàng trả lời.Đối với phiếu điều tra đặt tại quầy thì khách hàng khi đến giao dịch tại NH có thể trả lời và gửi lại cho nhân viên liền ngay đó. Đã có 196 phiếu điều tra được thu nhận (23 phiếu bằng đường bưu điện, 86 phiếu từ email và 87 phiếu tại quầy giao dịch) với tỷ lệ phản hồi là 56%, trong đó có 25 phiếu bị loại do không hợp lệ. Do đó, số lượng phiếu hợp lệ còn lại để đưa vào phân tích là 171 phiếu.
Thang đo được sử dụng là các thang đo đơn hướng, và được đo lường bằng 4 biến quan sát. Các thông tin cá nhân như giới tính, tuổi tác, trình độ văn hoá, chuyên môn, thu nhập cũng được thiết kế trong bảng câu hỏi theo thang đo danh xưng để đo lường sự khác biệt khi đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ Ngân hàng. Thang đo likert 5 bậc được vận dụng để đo lường mức độ đồng ý của thực khách từ các phát biểu trong bảng hỏi, cụ thể là:
1 = Rất không đồng ý 2 = Không hài lòng 3 = Không có ý kiến 4 = Đồng ý
5 = Rất đồng ý 3.3.2.2 Mẫu nghiên cứu
Sau khi thông qua nghiên cứu định tính để điều chỉnh và bổ sung thang đo. Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng) được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phi xác suất). Theo kinh nghiệm các nhà nghiên cứu cho rằng, nếu sử dụng phương pháp ước lượng mẫu lớn thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 (Hair et al 1998).Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 (Hoelter 1983). Ngoài ra theo Bollen, 1989 thì kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho 1 tham số cần ước lượng.
Trong nghiên cứu đối tượng điều tra: Là khách hàng đã và đang sử dụng các sản phẩm dịch vụ của VietinBank chi nhánh Bảo Lộc.
3.3.2.3. Các phương pháp phân tích dữ liệu - Phân tích nhân tố khám phá EFA
Độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity) của thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để loại dần các biến có hệ số truyền tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 theo Hair et al (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice – Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading >0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, và >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và Ctg (1998,111) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn
factor loading >0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading >0,55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading phải >0,75.
Số lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Gerbing và Anderson 1988).
Sau khi thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng đã được xử lý, tác giả phân tích tương quan và phân tích hồi quy để thấy được mối quan hệ giữa các thành phần tác động đến chất lượng dịch vụ ngân hàng và mức tác động của các thành phần này đến sự thoả mãn của khách hàng khi sử dụng các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng.
- Kiểm định Cronbach Alphal
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alphal để loại các biến rác trước. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item – total correction) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên nhưng tốt nhất là lớn hơn 0,7 (Nunally và Burstein, 1994).
Nghiên cứu của Franklizt chỉ ra nếu Hệ số tương quan <0,3, các biến có độ tương quan quá kém, cần xem xét lại các biến, xem đã đủ bao quát vấn đề nghiên cứu chưa, nếu lớn hơn 0,9 thì có khả năng có sự trùng lắp (Tương đối) của các biến, cần xem xét loại bỏ để tránh Workload không cần thiết. Riêng về phần loại bỏ biến cần cân nhắc sự gia tăng của Cronbach alpha và mức độ quan trọng của biến để xem có nên loại bỏ không?
- Phân tích tương quan và hồi quy
r: được dùng để ước lượng hướng và độ mạnh của mối quan hệ giữa X,Y. r: nằm trong khoảng -1 ≤ r ≤ 1
r> 0,8 tương quan mạnh
r = 0,4 – 0,8 tương quan trung bình r< 0,4 tương quan yếu
0 < r ≤ 1: gọi là tương quan tuyến tính thuận (X↑,Y↑) -1 ≤ r ≤ 0: gọi là tương quan tuyến tính nghịch (X↑,Y↓)
Hồi quy tuyến tính là một trường hợp rất phổ biến trong thực tế. Ta giả thiết rằng hàm ƒ phụ thuộc tuyến tính vào bộ X1 ... Xp như vậy ta chỉ cần tìm kiếm các hệ số phù hợp.