3.2 .THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2.2 .Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Kỹ thuật phỏng vấn trực diện được sử dụng để thu thập thông tin từ khách hàng của ngân hàng Agribank Bù Gia Mập. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên - lấy mẫu thuận tiện. Thông tin thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS. Thang đo sau khi được đánh giá bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy bội, phân tích hồi quy Anova được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên Toàn bộ dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS thông qua các công cụ thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA và phân tích hồi quy đa biến
THANG ĐO VÀ MẪU QUAN SÁT 3.2.3. Thang đo
Các nhóm biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo đơn hướng Likert 5 điểm biến động từ 1 = hoàn toàn không đồng ý đến 5 = hoàn toàn đồng ý. Các phát biểu này đại diện cho các thành phần giá trị thương hiệu như sau: Chi tiết thanh đo và cách xây dựng được trình bày dưới đây
Bảng 3.1: Thang đo nhân tố
STT Mã hóa Tên biến Nguồn
I. Vật chất hữu hình
1 HH1 Vị trí các điểm giao dịch của ngân hàng thuận tiện
Mỹ (2016)
2 HH2 Nơi để xe và ngồi chờ của khách hàng được bố
trí đầy đủ, tạo sự thoải mái
Tác giả đề xuất
3 HH3 Quầy giao dịch của ngân hàng rộng rãi, thuận
tiện cho việc thực hiện thủ tục tín dụng
Tác giả đều xuất
4 HH4 Cơ sở vật chất của ngân hàng, hấp dẫn hiện đại Thảo (2016) 5
HH5
NV ngân hàng có trang phục gọn gàng lịch sự, tác phong chuyên nghiệp
Thảo (2016), Mỹ
(2016), Minh
(2013) II. Sự tin cậy
6 TC1 Ngân hàng thực hiện đúng chương trình tín
dụng dành cho khách hàng
Tác giả đề xuất
7
TC2
NH luôn thực hiện hỗ trợ khách hàng khi khách hàng gặp vấn đề trong hoạt động tín dụng với NH.
Thảo (2016), Mỹ (2016)
8 TC3 Ngân hàng thông báo cho khách hàng ngay khi yêu cầu tín dụng được chấp thuận.
Thảo (2016)
9 TC4 Ngân hàng bảo mật tốt thông tín dụng của
khách hàng
Tác giả đề xuất
10 TC5 Quy trình các bước xử lý hồ sơ ín dụng được niêm yết công khai đầy đủ
Tác giả đề xuất
III. Sự đáp ứng 11
DU1 Thời hạn vay vốn phù hợp với yêu cầu của khách hàng
Mỹ (2016), Minh (2013)
12 DU2 Giá trị khoản vay xét duyệt đáp ứng yêu cầu của khách hàng
Thảo (2016)
13
DU3 Thời gian giải quyết hồ sơ cho vay nhanh chóng Mỹ (2016), Minh (2013) 14 DU4 Khách hàng có thể dễ dàng cập nhật thông tin và lấy biểu mẩu trên mạng điện tử của ngân hàng
Tác giả đề xuất
15 DU5 Các thắc mắc của khách hàng về tín dụng được
giải đáp kịp thời, đầy đủ
Tác giả đề xuất
IV. Sự đồng cảm
16
DC1 Nhân viên luôn tư vấn cho khách hàng để lựa chọn các sản phẩm phù hợp nhất
Minh (2013)
17
DC2 Nhân vên ngân hàng tư vấn về cơ hội kinh doanh
Mỹ (2016)
18 DC3 Sản phẩm đa dạng phong phú Tác giả đề xuất
19 DC4 Ngân hàng hỗ trợ khách hàng tháo gỡ khó khăn Mỹ (2016), Minh (2013)
20
DC5 Nhân viên ngân hàng hỗ trợ khách hàng giải quyết giấy tờ, hồ sơ vay vốn
Minh (2013)
V. Sự phục vụ
21 PV1 Nhân viên tín dụng xử lý yêu cầu và nhu cầu của khách hàng nhanh chóng, chính xác.
Minh (2013)
22 PV2 Nhân viên có kiến thức tốt để phục vụ nhu cầu tín dụng của khách hàng
Thảo (2016)
23 PV3 Quy trình tín dụng được nhân viên thực hiện một cách thống nhất, đúng quy định.
Tác giả đề xuất
24 PV4
Nhân viên thực hiện các thủ tục tín dụng luôn có thái độ ân cần, lịch sự đối với khách hàng.
Thảo (2016), Mỹ
(2016), Minh
(2013)
25 PV5 Ngân hàng ứng dụng công nghệ thông tin tốt
khi phục vụ khách hàng.
Tác giả đề xuất
VI. Sự hài lòng
26 HL1 Ngân hàng sẽ là lựa chọn đầu tiên của khách hàng khi có nhu cầu tín dụng
Tác giả đề xuất
27 HL2 Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng chương trình của ngân hàng khi có nhu cầu
Thảo (2016)
28 HL3 Khách hàng sẽ giới thiệu cho người thân sử dụng dịch vụ tín dụng tại ngân hàng
Thảo (2016)
29 HL4 Khách hàng hài lòng với cơ sở vật chất của ngân hàng
Tác giả đề xuất
30 HL5 Khách hàng hài lòng với nhân viên tín dụng của ngân hàng
Tác giả đề xuất
31 HL6 Khách hàng hài lòng với giá trị khoản vay và thời gian vay tại ngân hàng
Các nhóm biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo đơn hướng Likert 5 điểm biến động từ 1 = rất không đồng ý đến 5 = rất đồng ý. Các phát biểu này đại diện cho các thành phần giá trị thương hiệu như sau:
3.2.4. Mẫu khảo sát
Phương pháp lấy mẫu: đề tài chọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác suất.
Cỡ mẫu: Một số nghiên cứu về kích thước mẫu được các nhà nghiên cứu đưa ra, theo Hair và cộng sự (1 ), để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu cần tỉ lệ với biến quan sát là 5:1. Ban đầu, việc khảo sát được thực hiện bằng bảng hỏi trực tuyến (công cụ Google Docs) qua thư điện thử (email) đến người tiêu dùng bởi tác giả nghiên cứu. Tuy nhiên, vì tính chất đối tượng khách hàng ít sử dụng cái ứng dụng công nghệ thông tin nên việc khảo sát gặp khó khăn trong việc thu hồi kết quả khảo sát. Chính vì vậy, tác giả đã tiến hành khảo sát trực tiếp khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn chi nhánh Bù Gia Mập và đi đến một số hộ gia đình đã và đang có mối quan hệ tín dụng với ngân hàng để tiến hành khảo sát. Bảng câu hỏi có tổng cộng 31 biến quan sát, theo nguyên tắc số lượng mẫu khảo sát phải bằng 5 lần số biến, như vậy là 155 mẫu.
Ngoài ra, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải được đảm bảo theo công thức n ≥ 50 + p (trong đó, n: cỡ mẫu; p: số khái niệm của mô hình)
Cỡ mẫu trong nghiên cứu này sẽ áp dụng theo công thức N ≥ 5*x. Theo đó, với 31 biến quan sát thì cỡ mẫu tối thiểu trong nghiên cứu này là 31 x 5 = 155 mẫu. Nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger (2006) thực hiện cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 150-200. Nhằm giảm sai số do chọn mẫu, tiêu chí khi thực hiện khảo sát này là trong điều kiện cho phép thì việc thu thập càng nhiều dữ liệu nghiên cứu càng tốt, giúp tăng tính đại diện cho tổng thể. Do đó, kích thước mẫu mà tác giả lựa chọn là 300 mẫu.
3.2.5. Đánh giá độ tin cậy thang đo
Theo Suanders và cộng sự (2007) phương pháp phổ biến nhất để kiểm định sự tin cậy thang đo nhân tố là sử dụng hệ số Cronbach Alpha. Để kiểm tra sự phù hợp của một biến quan sát trong một nhân tố cần xem xét hệ số tương quan biến tổng (Hair và cộng sự, 2006). Đây là nghiên cứu khái niệm nghiên cứu chưa được kiểm chứng qua nghiên cứu khác nên tại nghiên cứu này sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng tối thiểu 0.3 (Nunally & Burstein, 1994).
Phân tích Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ những biến có tương quan biến tổng (Item- Total correlation) nhỏ.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70, 0.80]. Nếu Cronbach anpha >=0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy. Về lý thuyết hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (α > 0. 5) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy). Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lường ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến – tổng. Theo Nunnally & Bernstein năm 1 4 thì nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu. (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 251).
Như vậy, trong phân tích Cronbach’s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α<0.6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0.3) ra khỏi mô hình vì những biến quan sát này không phù hợp hoặc không có ý nghĩa đối với thang đo. Tuy nhiên, các biến không đạt yêu cầu nên loại hay không không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 354).
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 364-365):
- Để tính Cronbach’s Alpha thì thang đo phải có tối thiểu 3 biến đo lường.
- Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng [0-1], tốt nhất là biến thiên trong khoảng [0.75-0. 5], Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được.
- Biến đạt yêu cầu khi hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn hoặc bằng 0.30.
3.2.6. Đánh giá giá trị thang đo
Sau khi lọai bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thông qua phân tích Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity) và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến. Một số tiêu chuẩn khi phân tích khám phá nhân tố là hệ số KMO tối thiểu 0.5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (p < 0.05), các hệ số factor loading lớn hơn 0.5, phương sai giải thích tối thiểu bằng 50% (Hair và cộng sự, 2006). Phương pháp rút trích nhân tố sử dụng là phương pháp principal component với phép xoay varimax để thu được số nhân tố nhỏ nhất (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Các biến quan sát có trọng số λi (factor loading) nhỏ hơn 0.50 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ để thang đo đạt được giá trị hội tụ. Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (λiA – λiB ≥0.3). Vấn đề loại bỏ biến có trọng số nhân tố thấp cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường. Nếu λi không quá nhỏ, ví dụ λi =0.40 chúng ta không nên loại nó (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 401-402).
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình. Tiêu chuẩn phương sai trích
(Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (từ 60% trở lên được coi là tốt) (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 393, 403).
Để xác định sự phù hợp khi sử dụng EFA thì người ta thường tiến hành dùng kiểm định Barlett và KMO:
- Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị (I) hay không. Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê khi Sig< 0.05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. - Kiểm định KMO: KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến đo lường với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Norusis, 1994). Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Hệ số KMO phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên (KMO ≥ 0.5) thể hiện phân tích là phù hợp. Hệ số KMO<0.5 thì không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 397, trích từ Kaiser, 1974).
Tuy nhiên, thì trong thực tế, với sự hỗ trợ của các phần mềm xử lý thống kê SPSS và chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phương sai trích đạt yêu cầu thì vấn đề kiểm định Bartlett, KMO không còn ý nghĩa nữa vì chúng luôn luôn đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 397).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để kiểm định giá tri hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Thang đo đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá cần phải đáp ứng được tiêu các chí sau:
- KMO từ 0.5 đến 1.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa với sig < 0.05. - Tiêu chí Eigenvalue > 1.
- Tổng phương sai trích ≥ 50%.
3.2.7. Phân tích hồi qui
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích EFA, tác giả tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết. Phân tích hồi quy xem xét hệ số xác định điều chỉnh nhằm khẳng định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. Và để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (variance Inflation Factor). Theo Hair &ctg 2006, thông thường VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497). Kế đến để xác định rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến giá trị thương hiệu tác giả xem xét đến trọng số hồi qui chuẩn hóa. Biến thành phần nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến tổng quan giá trị thương hiệu. Mô hình hồi qui tổng quát được biểu diễn dưới dạng:
Yi = f(Xi) + εi = β0 + β1X1i + β2X2i + ... + βkXki + .... + βpXpi + εi. Các giả định để thực hiện hồi quy:
(1) X,Y có quan hệ tuyến tính. (2) Y là biến định lượng.
(3) Các quan sát của Y độc lập nhau. (4) Các giá trị Xi cố định.
(5) X được đo lường không sai số. (6) εi ~ N(με, σ2ε).
(7) E(εi) = 0.
( ) Var(εi) = σ2ε = hằng số. (9) Cov(εi ,εj) = 0.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày chi tiết về phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thảo luận nhóm, từ đó hình thành bảng câu hỏi chính thức cho nghiên cứu định lượng. Chương 3 cũng trình đầy đủ về thiết kế nghiên cứu định lượng gồm: thiết kế bảng câu hỏi, thiết kế mẫu, phương pháp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày về phương pháp nghiên cứu đưa ra để kiểm định thang đo và các giả thuyết đã đặt ra. Chương 4 sẽ trình bày kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất, thang đo và các giả thuyết đưa ra từ mô hình. Nội dung chính của chương 4 gồm các thành phần như sau:
- Mô tả của mẫu nghiên cứu
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach α) - Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để xử lý và phân tích dữ liệu.
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Mẫu được thu thập từ khách hàng tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn Bù Gia Mập trong giai đoạn 2015-2016, là nơi tác giả đang trực tiếp công tác. Thông tin chi tiết về ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn được trình bày trong phần phụ lục 4.
Mẫu khảo sát được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện với kích cỡ mẫu là 299. Dữ liệu được thu thập bằng hình thức phỏng vấn trực tiếp. Để đạt kích