Ph ng pháp thu thập dữ li u

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng tại BIDV chi nhánh vũng tàu côn đảo (Trang 55)

ƢƠ 3 ƢƠ ÁÊ CỨU

3.1. SƠ Ồ NGHIÊN CỨU

3.2.5.2. Ph ng pháp thu thập dữ li u

Khảo sát khách hàng cá nhân c ý định sử dụng E-Banking thông qua bảng hỏi chính thức in ra giấy. Bằng phƣơng pháp này, nh m nghiên cứu sẽ hƣớng dẫn trả lời phỏng vấn trực tiếp và giải thích các thắc mắc cho ngƣời đƣợc phỏng vấn.

3.2.5.3. Th ng o và mã hóa thang o

Bảng 3.2. ang đ và ã a t ang đ

TT Các phát biểu Mã hóa

Tính hữu ích A_ICH

1. Sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo giúp Anh/Chị

tiết kiệm chi phí. A_ICH1

2. Sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo giúp việc giao

dịch dễ dàng hơn A_ICH2

3. Sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo giúp Anh/Chị

thực hiện các giao dịch mọi lúc, mọi nơi chỉ cần c nternet A_ICH3 4. Sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo giúp Anh/Chị

tiết kiệm đƣợc thời gian, công sức so với giao dịch truyền thống. A_ICH4 5. Nói chung sử dụng E-Banking mang lại sự hữu ích A_ICH5

Tính dễ sử dụng B_DE

6. Anh/Chị thấy học cách sử dụng E-Banking dễ dàng B_DE1 7. Anh/Chị thấy các thao tác giao dịch trên E- anking đơn giản B_DE2 8. Anh/Chị dễ sử dụng thành thạo các thao tác khi sử dụng

E-Banking B_DE3

9. Nói chung Anh/Chị thấy E-Banking dễ sử dụng B_DE4

Tính rủi ro C_RUI

TT Các phát biểu Mã hóa

11. Anh/Chị nghĩ rằng mật khẩu giao dịch E- Banking dễ dàng bị đánh cắp

C_RUI2 12. Anh/Chị nghĩ rằng thực hiện giao dịch E-Banking có thể bị đánh

cắp thông tin cá nhân

C_RUI3 13. Anh/chị nghĩ rằng sử dụng E-Banking có rủi ro lớn hơn so với lợi

ích mà nó mang lại

C_RUI4

ƣơng ệu ngân hàng D_TH

14. BIDV ũng àu ôn ảo có uy tín, danh tiếng tốt D_TH1 15. Anh/Chị có ấn tƣợng tốt về hình ảnh BIDV ũng àu ôn ảo D_TH2 16. Anh/Chị đặt niềm tin vào E-Banking của BIDV ũng àu Côn

ảo D_TH3

17. Anh/Chị cảm thấy tự hào khi sử dụng E-Banking của BIDV

ũng àu ôn ảo D_TH4

Kiểm soát hành vi E_VI

18. Anh/Chị c đủ khả năng cần thiết để kiểm soát hành vi của mình

khi sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo E_VI1 19. Anh/Chị c đủ nguồn lực cần thiết để sử dụng E-Banking của

BIDV ũng àu ôn ảo E_VI2

20. Anh/Chị c đủ kiến thức cần thiết để sử dụng E-Banking của

BIDV ũng àu ôn ảo E_VI3

21. Anh/Chị có thể tự mình thực hiện sử dụng E-Banking mà không

cần ai trợ giúp E_VI4

22. Anh/Chị sẽ sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo

trong tƣơng lai gần E_VI5

Chu n chủ quan F_CQ

23. ia đình ủng hộ Anh/Chị sử dụng E-Banking của BIDV ũng

Tàu ôn ảo F_CQ1

24. Bạn bè, đồng nghiệp ủng hộ Anh/Chị sử dụng E-Banking của

BIDV ũng àu ôn ảo F_CQ2

25. Những ngƣời quan trọng đối với Anh/Chị ủng hộ việc sử dụng

E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo F_CQ3

26. Ngân hàng khuyến khích Anh/Chị sử dụng E-Banking của BIDV

ũng àu ôn ảo F_CQ4

Ý định sử dụng E-Banking Ydinh

27. Anh/Chị mong muốn đƣợc sử dụng E-Banking của BIDV ũng

Tàu ôn ảo Ydinh1

28. Anh/Chị nghiêm túc xem xét về ý định sử dụng E-Banking của

BIDV ũng àu ôn ảo. Ydinh2

29. Anh/Chị sẽ sử dụng E-Banking của BIDV ũng àu ôn ảo

khi c cơ hội. Ydinh3

3.2.6. ƣơng p p p n t ữ liệu

3.2.6.1. Phân tích thống kê mô tả

Ứng dụng phần mềm , lập bảng tầng số để mô tả các thuộc tính trong mẫu nghiên cứu gồm: Giới tính, độ tuổi, trình độ, nghề nghiệp, thu nhập của đối tƣợng phỏng vấn.

3.2.6.2. Ph n t ch Cronb ch’s Alph

ể đánh giá thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu, dựa trên hệ số tin cậy ronbach’s lpha và hệ số tƣơng quan biến tổng loại ra những biến quan sát không đ ng g p vào việc mô tả khái niệm cần đo, vì những biến này có thể tạo ra các yếu tố giả hoặc nói theo cách khác là, loại đi những biến quan sát và thang đo không phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn < 3) sẽ bị loại và thang đo đƣợc chọn khi hệ số ronbach’s lpha từ 0.6 trở lên unnally emsteri, 994 ũng c nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số ronbach’s lpha c giá trị từ 0.8 trở lên là thang đo tốt, từ 7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc và từ 0.6 trở lên sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Dựa trên các tiêu chuẩn thống kê, ứng dụng trong nghiên cứu này những biến c hệ số tƣơng quan biến tổng < sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số ronbach’s lpha ≥ 6 đƣợc chọn

3.2.6.3. Phân tích EFA

au khi đánh giá độ tin cậy ronbach’s lpha loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá E đƣợc sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ, độ giá trị phân biệt, đồng thời thu gọn các tham số ƣớc lƣợng theo từng nhóm biến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) trong phân tích nhân tố khám phá cần quan tâm đến một số các tiêu chuẩn sau:

- Kiểm định artlett: ại lƣợng Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết Ho các biến không c tƣơng quan trong tổng thể hay ma trận tƣơng quan là ma trận đơn vị, giả thuyết o sẽ bị bác bỏ khi giá trị ig < 5 nhỏ

hơn 5% , c nghĩa là kết quả của kiểm định artlett căn cứ trên giá trị ig , nếu Sig. <0.05 các biến quan sát c tƣơng quan với nhau trong tổng thể.

- Kiểm định : rị số đƣợc quan tâm trong phƣơng pháp này vì là một chỉ số đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp trong việc đƣa các biến vào phân tích nhân tố rị số KMO lớn 5 ≤ ≤ giữa 5 đến đây là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu chỉ số KMO <0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu.

- ể đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải ≥0.4 trong một nhân tố ể đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải ≥0.3 và hệ số tải nhân tố phải > 5 đƣợc xem là c ý nghĩa thực tiễn.

- Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser những nhân tố có giá trị Eigenvalue nhỏ hơn sẽ bị loại ra khỏi mô hình.

- Tiêu chuẩn phƣơng sai trích: tổng phƣơng sai trích lớn hơn 5 %

- Sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố “ rincipal omponent” với phép xoay arimax và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue >1 với các biến quan sát.

Dựa trên các tiêu chuẩn trên, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng các tiêu chuẩn để đánh giá nhƣ sau:

- Kiểm định KMO: KMO nằm trong khoảng 5 ≤ ≤ - Kiểm định arlett: ý nghĩa thống kê (Sig. <0.05)

- Giá trị Eigenvalue >1

- Tổng phƣơng sai trích > 5 %

- Khác biệt giữa các nhân tố phải ≥0.3 - Hệ số tải nhân tố ≥ 0.5

3.2.6.4. Phân tích hồi quy

Nghiên cứu này thực hiện hồi quy đa biến bằng phƣơng pháp Enter, tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét kết quả thống kê liên quan đến các biến

đƣợc đƣa vào trong mô hình uy nhiên, trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy mối tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập sẽ đƣợc xem xét.

- hân tích tƣơng quan: ể xem xét mối tƣơng quan tuyến tính giữa hai biến định lƣợng với nhau, trƣờng hợp hai biến c tƣơng quan thì phân tích hồi quy tuyến tính mới phù hợp. Tiêu chuẩn kiểm định phía c ig < 5 và hệ số tƣơng quan Pearson (r) càng tiến đến 1 thì hai biến có mối tƣơng quan càng chặt chẽ ếu giá trị r = thì giữa hai biến không c mối tƣơng quan và hồi quy tuyến tính không phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Phân tích hồi quy: Sau khi kết luận hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính với nhau thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính đa biến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- ánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy bằng hệ số 2 và R2 hiệu chỉnh. - Kiểm định để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu Sig <0.05 mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu thập.

- Kiểm tra tính độc lập của phần dƣ dùng đại lƣợng thống kê Durbin- Watson)

- Kiểm tra đa cộng tuyến bằng hệ số ph ng đại phƣơng sai ếu VIF>10 thì có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dƣ dựa theo biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa, xem giá trị trung bình bằng và độ lệch chuẩn bằng 1.

- ánh giá mức độ ảnh hƣởng mạnh, yếu của các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định sử dụng E-Banking thông qua hệ số Beta chuẩn hóa.

3.2.6.5. Phân tích T-Test và ANOVA

Phân tích T-test đối với các biến định tính gồm 2 nhóm, phân tích ANOVA đối với các biến định tính lớn hơn nh m Các phân tích ANOVA nhằm xác định ảnh hƣởng của các biến đặc điểm nhân khẩu học đối với ý định sử dụng E-Banking. Mục đích của phân tích này là tìm xem có sự khác biệt đáng kể c ý nghĩa thống kê) hay không về các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định sử dụng E-Banking giữa các đối tƣợng đƣợc khảo sát.

Các nhân tố định tính về đặc điểm nhân khẩu học đƣợcc phân tích trong nghiên cứu này gồm: Giới tính, độ tuổi, trình độ, nghề nghiệp, thu nhập.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), các giả định khi phân tích nhƣ sau:

Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên.

Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ tiệm cận phân phối chuẩn.

hƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.

Dựa vào mức ý nghĩa để kết luận: Nếu Sig. <0.05 có sự khác biệt c ý nghĩa thống kê. Nếu igα> 5 chƣa c sự khác biệt c ý nghĩa thống kê.

TÓM TẮ ƢƠ 3

rong chƣơng 3 tác giả trình bày phƣơng pháp nghiên cứu; rƣớc tiên là sơ đồ các bƣớc nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua hai giai đoạn, giai đoạn nghiên cứu định tính và giai đoạn nghiên cứu định lƣợng, tiếp theo lần lƣợt là, thực hiện xây dựng thang đo nháp, thiết kế bảng câu hỏi, phƣơng pháp lấy mẫu, phƣơng pháp thu thập dữ liệu và tiêu chuẩn đánh giá trong thống kê của từng phƣơng pháp kiểm định mô hình lý thuyết.

Nghiên cứu định tính đã khẳng định mô hình nghiên cứu đề xuất đƣợc thiết lập gồm sáu khái niệm dùng để đo ý định sử dụng E-Banking của khách hàng tại BIDV ũng àu ôn ảo và thang đo cho các khái niệm trong mô hình đƣợc phát triển gồm 29 biến thành phần quan sát. Mẫu nghiên cứu là khách hàng cá nhân có ý định sử dụng E-Banking tại ũng àu ôn ảo và kích thƣớc mẫu đƣợc chọn khảo sát n = 200. Việc phân tích, đánh giá kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu đƣợc trình bày ở chƣơng tiếp theo.

ƢƠ 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. TỔNG QUAN VỀ BIDV VŨ U Ô ẢO 4.1.1. Giới thiệu về BIDV Vũng àu ôn ảo

- ên đầy đủ: Â Ầ Ƣ ỂN VIỆT NAM CHI NHÁNH Ũ Ô ẢO.

- Tên giao dịch quốc tế: JOINT STOCK COMMERCIAL BANK FOR INVESTMENT AND DEVELOPMENT OF VIET NAM BRANCH VUNG TAU CON DAO.

- Tên gọi tắt: BIDV CHI NHÁNH Ũ Ô ẢO

- ịa chỉ: 315 Thống Nhất, hƣờng 8, ũng àu, ỉnh Bà Rịa - ũng Tàu.

ũng àu ôn ảo, tiền thân là ngân hàng TMCP Phát Triển nhà ồng bằng sông Cửu Long Chi nhánh ũng àu (MHB). Ngày 25/05/2015 ngân hàng MHB sáp nhập với và đƣợc BIDV lập thành BIDV Chi nhánh ũng àu ôn ảo, trụ sở hiện tại: Số 315 Thống Nhất, hƣờng 8, ũng àu, ỉnh Bà Rịa - ũng àu

ũng àu ôn ảo hoạt động theo quy trình nghiệp vụ ngân hàng hiện đại, áp dụng Công nghệ tiên tiến theo dự án hiện đại hóa ngân hàng hiện nay, cùng với đội ngũ án bộ trẻ trung, năng động, chuyên nghiệp đƣợc đào tạo nghiệp vụ chính quy, luôn cập nhật nhanh chóng với thị trƣờng tài chính và chính sách đổi mới của hà nƣớc để áp dụng trong quá trình làm việc. Mạng lƣới của ũng àu ôn ảo cũng đã và đang đƣợc mở rộng thêm, tính đến hết năm 9, Chi nhánh đã phát triển thêm 2 phòng giao dịch là hòng giao dịch háng 4 và hòng giao dịch Thắng Nhất rên địa bàn tỉnh Bà Rịa - ũng àu có 4 Chi nhánh

cấp đang hoạt động, ũng àu ôn ảo đƣợc thành lập, góp phần tạo nên những mắt xích quan trọng trong quá trình phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế tỉnh, góp phần thúc đẩy mục tiêu mở rộng mạng lƣới, phát triển thị phần và định vị thƣơng hiệu của BIDV.

4.1.2. Chứ năng ạt động

* Cung cấp các sản ph m dịch vụ;

- hận tiền gửi của các tố chức, cá nhân, dƣới hình thức tiền gửi tiết kiệm không kỳ hạn, c kỳ hạn và các loại tiền gửi khác

- hực hiện cấp tín dụng cho tổ chức, cá nhân, dƣới hình thức: cho vay, chiết khấu thƣơng phiếu và các giấy tờ c giá khác, bảo lãnh và các hình thức khác theo quy định của và

- Thực hiện thanh toán quốc tế và kinh doanh ngoại tệ theo đúng quy định của khi đƣợc cấp giấy ph p

- hực hiện nghiệp vụ thanh toán, ngân quỹ theo quy định của và BIDV

- Cung cấp các sản phẩm bảo hiểm nhân thọ và phi nhân thọ đƣợc thiết kế phù hợp với khách hàng

- Cung cấp đa dạng dịch vụ môi giới, đầu tƣ, tƣ vấn đầu tƣ và phát triển nhanh chóng hệ thống các đại lý

- hực hiện hạch toán, báo cáo thống kê theo quy định của và - hực hiện các hoạt động ngân hàng khác theo quy định của và BIDV

4.1.3. Mụ t u ạt động

Với mục tiêu lấy khách hàng là trung tâm;

- ẩy mạnh công tác huy động, tăng trƣởng nguồn vốn nhằm phát triển và ổn định hoạt động kinh doanh của chi nhánh.

- a dạng hoá sản phẩm, dịch vụ tăng nguồn thu cho ngân hàng

- iếp tục tái cấu trúc bộ máy, mô hình hoạt động, sắp xếp lại hoạt động của các phòng ban chi nhánh

- huyển đổi hệ thống ore Banking nhằm đáp ứng việc tích hợp các sản phẩm và yêu cầu quản lý trong thời gian tới

- Nâng cao chất lƣợng dịch vụ phục vụ khách hàng với phƣơng trâm “ngân hàng của mọi nhà”

4.1.4. Sản ph m dịch vụ cung cấp cho khách hàng

ảng 4.1. Các sản ph m dịch vụ cung cấp cho khách hàng

Sản p àng n n Sản p àng an ng ệp

- Sản phẩm tiền gửi: tiền gửi thanh toán bằng tiền Việt Nam, tiên gửi thanh toán bằng ngoại tệ, tiền gửi có kỳ hạn… - Sản phẩm tín dụng: cho vay nhu cầu

nhà ở, vay mua ô tô, vay sản xuất kinh doanh, vay tiêu dùng có tài sản đảm bảo, cho vay cầm cố giấy tờ có giá, sổ tiết kiệm; thấu chi tài khoản tiền gửi; chiết khấu giấy tờ c giá;…

- Sản phẩm thẻ ghi nợ nội địa, thẻ ghi nợ quốc tế, thẻ tín dụng quốc tế

- Dịch vụ thanh toán và chuyển khoản trong nƣớc và quốc tế, dịch vụ chấp

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng tại BIDV chi nhánh vũng tàu côn đảo (Trang 55)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(137 trang)