CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nghiên cứu định tính Nghiên cứu định lượng Thảo luận nhóm(n=10) Điều chỉnh Khảo sát chính thức (n=250)
Cronbach’s Alpha Kiểm tra tương quan biến tổng, kiểm tra hệ số Cronbach alpha
Kiểm tra trọng số EFA EFA
Cơ sở lý thuyết
Hồi quy
Thảo luận kết quả, ý nghĩa của nghiên cứu và đưa ra hàm ý
Kiểm định lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu của mô hình Mô hình nghiên cứu
& Thang đo nháp
Thang đo hoàn chỉnh
Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất 3.2.2. Các giả thuyết nghiên cứu
H1: Yếu tố Sự an toàn ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
H2: Yếu tố Lãi suất ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
H3: Yếu tố Uy tín thương hiệu ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
H4: Yếu tố Chất lượng phục vụ ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
H5: Yếu tố Cơ sở vật chất ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
H6: Yếu tố Sự thuận tiện ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
H7: Yếu tố Cơ cấu sản phẩm, dịch vụ tiền gửi ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An. Sự an toàn Lãi suất Uy tín thương hiệu Chất lượng phục vụ Cơ sở vật chất Sự thuận tiện
Cơ cấu sản phẩm, dịch vụ tiền gửi
Nguồn tham khảo
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 Thành Phố Tân An Long An
H8: Yếu tố Nguồn tham khảo ảnh hưởng cùng chiều với đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 TP Tân An Long An.
Quyết định gửi tiền = f (Sự an toàn, lãi suất, uy tín thương hiệu, chất lượng phục vụ, cơ sở vật chất, sự thuận tiện, cơ cấu sản phẩm, dịch vụ tiền gửi, nguồn tham khảo). Hay Y = f ( X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7, X8)
Bảng 3.1 Mã hóa thang đo
STT Mã
hóa Tiêu chí Nguồn tham khảo
SỰ AN TOÀN
1 AT1 Agribank là Ngân hàng lớn Tác giả tự phát triển 2 AT2 Agribank là Ngân Hàng Nhà Nước Tác giả tự phát triển 3 AT3 An tâm khi gửi tiền Tác giả tự phát triển 4 AT4 Ngân hàng có nhiều CN, PGD Tác giả tự phát triển 5 AT5 Agribank không bao giờ phá sản Tác giả tự phát triển
LÃI SUẤT
6 LS1 Agribank có lãi suất cạnh tranh so với các
ngân hàng khác Cicic et al (2004)
7 LS2 Agribank có lãi suất hợp lý Cicic et al (2004) 8 LS3 Agribank có phương thức trả lãi phù hợp Cicic et al (2004) 9 LS4 Agribank có lãi suất được công bố rõ ràng,
công khai Cicic et al (2004)
10 LS5 Lãi suất của Agribank hấp dẫn Cicic et al (2004)
UY TÍN THƯƠNG HIỆU
11 UTTH1 Ngân hàng có uy tín trên thị trường Alomossawi (2001) 12 UTTH2 Agribank là thương hiệu lớn trên thị trường Alomossawi (2001) 13 UTTH3 Agribank hoạt động lâu năm trên địa bàn Alomossawi (2001) 14 UTTH4 Agribank là ngân hàng có danh tiếng Alomossawi (2001) 15 UTTH5 Agribank là thương hiệu mạnh Alomossawi (2001)
CHẤT LƯỢNG PHỤC VỤ
16 CLPV1 Nhân viên giao dịch thao tác nhanh và
chuyên nghiệp Maull và Smart (2007)
17 CLPV2 Agribank giải quyết các than phiền, khiếu
18 CLPV3 Nhân viên Agribank hướng dẫn thủ tục tận
tình, chi tiết, rõ ràng Maull và Smart (2007) 19 CLPV4 Đối xử công bằng với khách hàng khi thực
hiện giao dịch tại Agribank Maull và Smart (2007) 20 CLPV5 Nhân viên Agribank có trình độ chuyên
môn nghiệp vụ cao Maull và Smart (2007)
CƠ SỞ VẬT CHẤT
21 CSVC1 Agribank có nhiều địa điểm giao dịch Nguyễn Quốc Nghi (2011) 22 CSVC2 Agribankcó số lượng máy ATM nhiều và
mạng lưới rộng lớn, thuận tiện rút lãi Nguyễn Quốc Nghi (2011) 23 CSVC3 Địa điểm giao dịch của Agribank luôn rộng
rãi, thoải mái, thoáng mát Nguyễn Quốc Nghi (2011) 24 CSVC4 Trang thiết bị máy móc phục vụ giao dịch
hiện đại Nguyễn Quốc Nghi (2011)
25 CSVC5 Ngân hàng tiên phong trong các ứng dụng
công nghệ thông tin Nguyễn Quốc Nghi (2011)
SỰ THUẬN TIỆN
26 TT1 Thời gian giao dịch tại Agribank nhanh chóng
Asafo & Agyei, Davidson (2011)
27 TT2 Cơ sở vật chất của ngân hàng đáp ứng tốt yêu cầu công việc
Asafo & Agyei, Davidson (2011)
28 TT3 Agribank liên kết giữa các CN, PGD khi thực hiện gửi và rút tiền
Asafo & Agyei, Davidson (2011)
29 TT4 Các điểm giao dịch có vị trí thuận lợi Asafo & Agyei, Davidson (2011)
30 TT5 Agribank có cung cấp các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng trực tuyến
Asafo & Agyei, Davidson (2011)
CƠ CẤU SẢN PHẨM DỊCH VỤ TIỀN
GỬI
31 SPDV1 Sản phẩm/ dịch vụ phong phú đa dạng Asafo (2011) 32 SPDV2 Chương trình khuyến mãi hấp dẫn Asafo (2011) 33 SPDV3 Ngân hàng có chương trình tặng quà cho
khách hàng giao dịch lâu năm Asafo (2011) 34 SPDV4 Các gói sản phẩm/dịch vụ hấp dẫn Asafo (2011)
35 SPDV5 Khi cần có thể rút tiền ra ngay mà không
cần báo trước Asafo (2011)
NGUỒN THAM KHẢO
36 NTK1 Lời khuyên từ người thân trong gia đình Phạm Thị Kim Yến (2013) 37 NTK2 Lời khuyên từ bạn bè Phạm Thị Kim Yến (2013) 38 NTK3 Có người thân làm việc trong ngân hàng Phạm Thị Kim Yến (2013) 39 NTK4 Có người thân gửi TK tại Agribank Phạm Thị Kim Yến (2013) 40 NTK5 Tâm lý an tâm khi theo số đông Phạm Thị Kim Yến (2013)
QUYẾT ĐỊNH GỬI TIỀN
41 QD1 Agribank luôn là lựa chọn đầu tiên khi gửi tiền
Asafo & Agyei, Davidson (2011)
42 QD2 Tôi hoàn toàn tin tưởng khi gửi tiền tại
Agribank Maull và Smart (2007)
43 QD3 Tôi sẽ giới thiệu cho người thân bạn bè của
tôi Alomossawi (2001)
Nguồn: Tổng hợp các kết quả nghiên cứu của các tác giả trước và sự tự phát triển của tác giả
3.3. Phương pháp nghiên cứu 3.3.1. Phương pháp chọn mẫu 3.3.1. Phương pháp chọn mẫu
Dữ liệu trong nghiên cứu này có sử dụng phương pháp phân tích khám phá nhân tố EFA. Theo Hair & ctg (1998), để có thể thực hiện phân tích khám phá nhân tố cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát, tốt nhất trên 10 mẫu. Tuy nhiên, nhằm mục tiêu nâng cao chất lượng mẫu và sự phân bố mẫu hợp lý đảm bảo suy rộng. Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 43. Nếu theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho một biến quan sát thì kích thước mẫu cần thiết là n = 43 x 5 = 215. Vậy ta chọn kích cỡ mẫu là 250 để đáp ứng được cỡ mẫu cần thiết là 215.
3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu
Phương pháp thu thập được sử dụng là phương pháp phỏng vấn trực tiếp Thu thập thông tin sơ cấp thông qua kết quả khảo sát thực tế từ bảng câu hỏi để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm tại Agribank chi nhánh Khu Vực 3 Thành Phố Tân An Long An.
Đầu tiên là thiết kế bảng câu hỏi, sau khi tham khảo và chỉnh sửa để có được bảng câu hỏi hoàn chỉnh thì bắt đầu phát bảng câu hỏi đến khách hàng để khảo sát.
Sau khi thu hồi lại bảng câu hỏi từ khách hàng, ta có được kết quả đánh giá khách quan từ khách hàng.
Thông qua phần mềm SPSS để phân tích và tổng hợp sau đó đưa ra kết quả khảo sát cho từng câu hỏi.
3.3.3. Phương pháp phân tích
3.3.3.1. Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp dùng tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả, trình bày số liệu được ứng dụng vào trong lĩnh vực kinh tế. Các bảng thống kê là hình thức trình bày số liệu thống kê và thu thập thông tin đã thu thập làm cơ sở để phân tích và kết luận, cũng là trình bày vấn đề nghiên cứu nhờ vào đó có thể đưa ra nhận xét về vấn đề đang nghiên cứu.
Trong đề tài này phương pháp thống kê mô tả được thực hiện bằng cách lập bảng tần suất để mô tả mẫu thu thập được theo các thuộc tính: Giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ và thu nhập.
3.3.3.2. Phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo
Một thang đo có giá trị khi thang đo đó có đủ độ tin cậy, nghĩa là cho cùng một kết quả khi tiến hành đo lặp đi lặp lại. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng, để nhằm loại bỏ những biến quan sát không đạt yêu cầu ra khỏi thang đo.
- Phương pháp phân tích hệ số Cronbach’s Alpha:
Hệ số Cronbach’s Alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan trong giữa các biến quan sát thang đo. Nó dùng để đánh giá độ tin cậy của các nhóm nhân tố và từng biến quan sát nhỏ bên trong nhóm nhân tố đó. Theo Peterson, 1994 thì hệ số Cronbach’s Alpha phải nằm trong giới hạn từ 0,7 đến 1,0. Trong các trường hợp cỡ mẫu nhỏ thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng 0,6 vẫn có thể được chấp nhận. Đồng thời, các biến quan sát phải có hệ số tương quan giữa các biến và tổng (item-total correlation) phải lớn hơn 0,3.
Thang đo được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s Alpha, với hệ số này sẽ giúp loại những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu trong quá trình nghiên cứu vì các biến này có thể tạo ra các nhân tố giả.
Phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha thực chất là phép kiểm định mức độ tương quan lẫn nhau của các biến quan sát trong thang đo thông qua việc đánh giá sự tương quan giữa bản thân các biến quan sát và tương quan điểm số trong từng biến quan sát với điểm số toàn bộ các biến quan sát. Hệ số Cronbach’s alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao. Thông thường những thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha trong khoảng từ 0,7 - 0,8 là sử dụng được, thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha trong khoảng từ 0,8 – 1,0 được xem là thang đo tốt. Tuy nhiên đối với các trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới thì thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được.
Tuy nhiên, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, chứ không cho biết cần phải loại bỏ hoặc giữ lại biến quan sát nào. Để giải quyết vấn đề này cần tính toán và phân tích hệ số tương quan biến – tổng.
- Hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation):
Hệ số tương quan biến tổng chính là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Nếu hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Vì vậy, đối với các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 bị xem như là các biến rác và bị loại ra khỏi mô hình do có tương quan kém với các biến khác trong mô hình.
3.3.3.3. Phân tích các nhân tố khám phá
Phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng để rút gọn và tóm tắt dữ liệu. Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ các biến không đủ độ tin cậy sẽ thực hiện việc phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng để thu nhỏ các tham số ước lượng theo từng nhóm biến. Phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện thông qua đánh giá các chỉ tiêu sau để bảo đảm ý nghĩa thống kê:
Đây là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố, trị số KMO có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1,0 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu, còn trong trường hợp nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Đánh giá hệ số tải nhân tố (Factor loading –FL):
Đây là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số tải nhân tố (Factor loading –FL) phụ thuộc vào kích thước mẫu quan sát và mục đích nghiên cứu. Nếu FL > 0,3 là đạt mức tối thiểu với kích thước mẫu bằng hoặc lớn hơn 350, nếu FL > 0,4 là quan trọng và FL > 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Khi kích thước mẫu khoảng 100 thì nên chọn FL > 0,55; còn nếu kích thước mẫu bằng 50 thì nên chọn FL > 0,75. Do đó để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (Factor loading –FL) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố đối với cỡ mẫu nhỏ hơn 350.
- Đánh giá giá trị Eigenvalue:
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, đánh giá hệ số Eigenvalue là một trong những cách để xác định số lượng nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser chỉ những nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại vì không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc (Garson, [2003]).
- Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thiết H0:
Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể với các giả thuyết.
H0: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể hay nói cách khác là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Điều này cũng chính là nhằm mục đích xem xét việc phân tích nhân tố là có thích hợp hay không. Nếu kiểm định này có ý nghĩa trong thống kê (Sig < 0,05) thì ta có khả năng bác bỏ giả thuyết và chấp nhận các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể. Điều này đồng nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
H1: Có sự tương quan giữa các biến.
Giá trị p của kiểm định là một số sao cho với mọi α > p thì sẽ bác bỏ giả thuyết H0. Với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định Barlett’s cho các kết quả sau:
Nếu giá trị p < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1
- Đánh giá phương sai trích:
Phương sai trích hay là phần trăm biến thiên (cummulative) của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố. Tiêu chuẩn đạt yêu cầu đối với phương sai trích là tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% trở lên (Hair và cộng sự, 1998).
Giá trị tổng phương sai trích có ý nghĩa cho biết tổng số phần trăm biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố.
3.3.3.4. Phương pháp phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến độc lập hay biến giải thích) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích. Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo (Kiểm định Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm thang đo (Phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến không đảm bảo giá trị hội tụ tiếp tục bị loại bỏ khỏi mô hình cho đến khi các tham số được nhóm theo các biến. Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến này cũng như xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập