CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.3.2. Nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu định lƣợng chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng tiến hành ngay khi bảng câu hỏi đƣợc chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ (bảng phỏng vấn chính thức). Nghiên cứu này khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát. Đối tƣợng nghiên cứu là khách hàng sử dụng các dịch vụ của Ngân Hàng TMCP Hàng Hải – PGD Nội Bài. Mục tiêu nhằm kiểm định các thang đo trong mô hình nghiên cứu. Đây là bƣớc phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập đƣợc thông qua phiếu điều tra gửi cho khách hàng để xác định tính logic, tƣơng quan của các nhân tố với nhau và từ đó đƣa ra kết quả cụ thể về đề tài nghiên cứu.
2.3.2.1. Quy trình khảo sát
Bước 1: Xác định số lượng mẫu cần thiết
Kích thƣớc mẫu dự tính là: 250 khách hàng
Bước 2: Gửi phiếu điều tra cho khách hàng
250 phiếu điều tra đƣợc gửi cho khách hàng tại quầy giao dịch và thông qua bƣu điện với sự hỗ trợ của bộ phận chăm sóc khách hàng. Danh sách khách hàng nhận phiếu điều tra đƣợc lựa chọn một cách ngẫu nhiên trên cơ sở dữ liệu của ngân hàng.
Bước 3: Liên hệ với khách hàng để theo dõi kết quả trả lời
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 ngân hàng có thể trả lời và gửi lại cho nhân viên liền ngay đó
Bước 4: Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng
Đã có 225 phiếu điều tra đƣợc thu nhận (200 phiếu nhận tại quầy giao dịch và 25 phiếu nhận qua đƣờng bƣu điện) với tỷ lệ phản hồi là 90.7%
Bước 5: Xử lí dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích SPSS
2.3.2.2. Kết quả
Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 250 phiếu điều tra những khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ tại ngân hàng Maritime Bank –PGD Nội Bài. Tổng số bảng câu hỏi khảo sát thu về là 225, trong có đó 21 phiếu không hợp lệ (chiếm 9.3 %) và 204 phiếu hợp lệ (chiếm 90.7%) .Nhƣ vậy tổng số đƣa vào phân tích, xử lý là 204 phiếu câu hỏi có phƣơng án trả lời hoàn chỉnh (Kích thƣớc mẫu cuối cùng là n=204). Qua quá trình thu thập thông tin đƣợc tiến hành, sau khi sàng lọc các bảng câu hỏi không phù hợp, tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS. Kết quả là cơ sở để đánh giá thang đo và các giá trị của các thang đo đã hiệu chỉnh theo các bƣớc:
- Thống kê mô tả dữ liệu - Đánh giá thang đo
- Kiểm định độ tin cậy của các thang đo - Phân tích các giả thiết và các nhân tố - Phân tích tƣơng quan hồi quy
2.3.2.3. Phân tích dữ liệu nghiên cứu
Thống kê mô tả để tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Bƣớc này nhằm kiểm tra xem các mục hỏi nào có đóng góp vào việc đo lƣờng khái niệm lý thuyết mà tác giả đang nghiên cứu, những mục hỏi nào không. Điều này liên quan đến hai phép toán: tƣơng quan giữa bản thân các mục hỏi và tƣơng quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ mục hỏi cho mỗi ngƣời trả lời. Hệ số a của Cronbach là một
phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo có tƣơng quan với nhau.
Phân tích nhân tố khám phá EFA: nhằm xác định các nhóm biến quan sát (nhân tố) đƣợc dùng để phân tích hồi quy. Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau
Tác giả sẽ xem xét các Factor Loading hay hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố trong bảng Rotated Componen Matrix. Trên mỗi dòng nhất định, chỉ một con số, con số này chính là Factor Loading lớn nhất của biến quan sát nằm ở dòng đó. Biến quan sát có Factor Loading lớn nhất nằm tại cột nào thì biến quan sát đó thuộc về nhân tố đó. Nhƣ vậy biến quan sát bất kỳ nằm ở nhân tố thứ mấy sẽ đƣợc thể hiện rõ ràng trên bảng Rotated Component Matrix. Đối với những Factor Loading mang dấu âm thì lấy giá trị tuyệt đối của nó. Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor Loading lớn nhất là nó phải lớn hơn hoặc bằng 0.5, tiêu chuẩn này phù hợp với cỡ mẫu điều tra (Hair và cộng sự, 1998). Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét hệ số Eigenvalue có đạt điều kiện lớn hơn 1 hay không. Cuối cùng, tác giả kiểm tra trị số của phép kiểm định KMO để chắc chắn rằng trị số này lớn hơn hoặc bằng 0.5, đảm bảo phân tích nhân tố phù hợp với các dữ liệu. Nếu biến quan sát không đạt đƣợc các điều kiện về hệ số Factor Loading thì sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu.
Phân tích tƣơng quan hồi quy: nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thiết để xác định rõ mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ.
CHƢƠNG 3: THỰC TRẠNG VỀ CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP HÀNG HẢI – PGD NỘI BÀI