3.1.1 Phương pháp nghiên cứu
3.1.1.1 Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được tiến hành nhằm kiểm tra độ phù hợp của mơ hình lý thuyết, đồng thời giúp khám phá, điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu nhằm đảm bảo thang đo xây dựng phù hợp với lý thuyết nghiên cứu. Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc thảo luận nhóm phỏng vấn sâu các chuyên gia, các nhà quản lý ngân hàng. Mục đích:
Thứ nhất là kiểm tra và sàng lọc các biến đợc lập trong mơ hình lý thuyết mà tác giả
đã đề xuất, xác định mối quan hệ giữa các biến đợc lập và biến phụ tḥc. Mơ hình được tác giả đề xuất đã được nghiên cứu nhiều nơi trên thế giới nhưng có mợt số nhân tố chưa được nghiên cứu của lĩnh vực công nghệ trong bối cảnh của cuộc CMCN 4.0. Các cuộc thảo luận, trao đổi sẽ giúp tác giả có những định hướng trong việc xây dựng các nhân tố phù hợp với sự thay đổi công nghệ trong hoạt động kinh doanh ngân hàng thời đại CMCN 4.0.
Thứ hai là kiểm tra sự hợp lý của thang đo đề x́t trong mơ hình. Thang đo được
tác giả đề xuất là những thang đo đã được công nhận và sử dụng trên thế giới. Tuy nhiên, đặt trong bối cảnh của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và hoạt động kinh doanh của ngân hàng tại Việt Nam thì những thang đo này cần phải điều chỉnh, xem xét cho phù hợp hơn.
Bên cạnh đó, việc thảo luận, lấy ý kiến của các chuyên gia, các nhà quản lý ngân hàng sẽ giúp cho tác giả hoàn thiện hơn bảng điều tra trong phiếu điều tra định lượng sau này.
40
3.1.1.2 Nghiên cứu định lượng
Dữ liệu sơ cấp sau khi được thu thập sẽ được tác giả tổng hợp và làm sạch (loại bỏ những phiếu điều tra rác). Các thông tin thu thập được thiết kế trên bảng hỏi gồm: (1) Thông tin về nhân khẩu học như đợ tuổi, giới tính, thu nhập, ngân hàng công tác (2) Thông tin về các yếu tố tác động đến sự thay đổi công nghệ trong hoạt động kinh doanh ngân hàng thời đại CMCN 4.0 tại Việt Nam.
Sau khi thu thập thông tin từ các nhà quản lý ngân hàng từ các phiếu điều tra, tác giả sẽ tiến hành tổng hợp và xử lý trên phần mềm SPSS và AMOS để thực hiện phân tích dữ liệu qua các bước:
- Thống kê mô tả: dùng để thống kê các đối tượng nghiên cứu như giới tính, tuổi tác, thu nhập… để rút ra kết luận đối tượng cần hướng tới để đưa ra giải pháp.
- Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha Kiểm định Cronbach’s Alpha sử
dụng để nhằm loại bỏ biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ sẽ cho phép loại bỏ biến khơng phù hợp trong mơ hình nghiên cứu. Theo Kline (1994); Hair và cộng sự (2006), thông thường sử dụng hai chỉ số thống kê là hệ số Crobach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng để kiểm định. Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 – 0.8 là thang đo lường tốt, nếu lớn hớn 0.95 là khơng tốt vì các biến đo lường hầu như là một. Mặt khác, hệ số tương quan biến tổng phải lớn hớn 0.3 nếu nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác cần loại ra khỏi thang đo, Kline (1994).
- Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA): là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn mợt tập hợp nhiều quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập ít biến hơn nhưng có ý nghĩa hơn mà và vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu mà vẫn đảm bảo mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Trong phân tích EFA thơng thường cần phải đáp ứng các điều kiện sau: Factor loading > 0.5 (hệ số tải nhân tố càng lớn chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ càng chặt chẽ với nhân tố); 0.5 <KMO < 1; Kiểm định Bartlett có Sig <0.05
41
(các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể); Tổng phương sai trích Total Varicance Explained > 50%; Eigenvalue > 1.
- Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Anlysis – CFA): là một trong
những kỹ thuật cho phép kiểm định các quan sát (measured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt đến mức nào, tức là giúp nghiên cứu kiểm định các thang đo có đạt u cầu của mợt thang đo tốt khơng (các thang đo có cũng thể hiện mợt khái niệm nghiên cứu khơng?). Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được sử dụng để đánh giá thang đo trước khi đưa vào phân tích mơ hình cấu trúc SEM. Mơ hình đo lường sẽ phân tích được mối quan hệ của mợt biến tiềm ẩn với một số biến quan sát dựa trên mơ hình lý thuyết đề x́t.
- Phân tích mơ hình cấu trúc SEM: bằng phương pháp phân tích đường dẫn để phân
tích mối quan hệ phức tạp trong mơ hình nhân quả. Mơ hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau.
3.1.2 Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu được trình bày theo Hình 3.1.
Bước 1 Nghiên cứu sơ bộ: theo đó, sau khi xác định được vấn đề nghiên cứu, tác giả
sẽ tiến hành xây dựng thang đo nháp trên cơ sở tổng quan cơ sở lý thuyết các nghiên cứu trước. Trên cơ sở thang đo nháp đã được xây dựng tác giả tiến hành phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm, đóng vai đối với các nhà quản lý ngân hàng để có những điều chỉnh thang đo cho phù hợp.
Bước 2 Nghiên cứu thử nghiệm: Nghiên cứu định lượng sơ bộ được tiến hành bằng
việc thực hiện khảo sát sơ bộ 50 cán bộ quản lý ngân hàng. Giai đoạn nghiên cứu này một số kỹ thuật nghiên cứu được sử dụng như nghiên cứu chính thức như phân tích Cronbach’s Alpha để loại bỏ biến rác, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA để kiểm định các thang đo có đạt yêu cầu không? Những chỉ báo (câu hỏi quan sát) đạt yêu cầu sẽ được giữ lại để tiến hành nghiên
42
cứu chính thức, điều tra trên quy mơ rộng. Giai đoạn này sẽ giúp giảm thiểu những sai lầm trong q trình điều tra, ít tốn kém và đạt hiệu quả cao.
Bước 3 Nghiên cứu chính thức: Thang đo nghiên cứu sau khi được hoàn thiện ở
bước 1 và bước 2 sẽ được tiến hành điều tra trên quy mô rộng. Sau khi thực hiện các bước kiểm định các quan sát, nhân tố, kiểm tra độ tin cậy của các thang đo. Tác giả sẽ tiến hành phân tích tổng hợp đưa ra các kết quả kiểm định của mơ hình và các kết luận giải pháp, gợi mở cho các nghiên cứu tiếp theo.
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: tổng hợp của tác giả
Vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và tổng quan NC Nghiên cứu sơ bộ
Điều tra sơ bộ trên quy mô hẹp Điều chỉnh bảng câu hỏi sơ bộ
Điều tra trên quy mô rộng
Kiểm định phép đo, Cronbach’s Alpha Phân tích nhân tố EFA
Kiểm định mơ hình Kết luận
Mơ hình, thang đo xây dựng bảng câu hỏi
khảo sát sơ bộ
Phân tích nhân tố EFA và hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha
Phân tích độ tin cậy thang đo chính thức
43
3.1.3 Chọn mẫu nghiên cứu
Có nhiều quan điểm khác nhau về kích thước mẫu, nhiều nhà nghiên cứu địi hỏi phải có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn. Tuy nhiên, kích cỡ mẫu bao nhiêu được gọi là lớn thì hiện nay chưa được xác định rõ ràng, và nó phụ tḥc vào phương pháp ước lượng mà nghiên cứu sử dụng. Theo Hoelter (1983) cho rằng kích thước mẫu tới hạn là 200, còn theo Bollen (1989) thì nhận định kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng. Hair & cộng sự (2006) cho rằng nếu sử dụng phương pháp ước lượng Maximum Likelihood thì kích thước mẫu tối thiểu từ 100 đến 150, kích thước mẫu tối thiểu để thực hiện phân tích EFA là 50 và tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sát/biến đo lường là 1/5, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường tối thiểu cần 5 quan sát cho một tham số ước lượng (Hair và cộng sự, 2006).
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998) đối với phân tích nhân tố khám phá EFA thì cỡ mẫu tối thiểu phải gấp 05 lần tổng số biến quan sát trong các thang đo. Bảng hỏi của nghiên cứu này gồm 32 quan sát dùng trong phân tích nhân tố. Do vậy cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 32*5 = 160 quan sát.
Đối với hồi quy bợi thì theo Tabachnick và Fidell cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng cơng thức: 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Trong nghiên cứu này có 06 biến đợc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là: 50 +8*6 = 98 quan sát.
Nghiên cứu này sử dụng cả phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phương pháp SEM nên mẫu phải >=200 quan sát. Theo điều kiện điều tra thực tế, để có thể thực hiện tốt việc thu thập số liệu, tác giả đã chọn mẫu phi xác suất theo kiểu thuận tiện (các đơn vị mẫu được chọn tại một địa điểm và vào một thời gian nhất định) tức là liên hệ phỏng vấn trực tiếp các cán bộ quản lý tại các ngân hàng Việt Nam.
Cách thức chọn mẫu điều tra: Tác giả tiến hành lấy mẫu phi xác suất theo kiểu thuận tiện bằng việc lấy ý kiến của hơn 350 cán bộ quản lý ngân hàng đang công tác tại các ngân hàng. Do quy mô của hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện nay là khá
44
lớn, điều kiện đi lại và kinh phí hạn chế nên tác giả tiến hành lấy mẫu theo phương pháp thuận tiện. Đối tượng được khảo sát là các chuyên gia, các nhà quản lý đang công tác và làm việc tại hơn 28 ngân hàng thương mại cổ phần, 04 ngân hàng có vốn chủ sở hữu nhà nước, 09 ngân hàng nước ngồi và mợt số ngân hàng khác. Dữ liệu nghiên cứu sau khi được tác giả điều tra sẽ được tiến hành sàng lọc và làm sạch (loại bỏ những phiếu rác). Mẫu cuối cùng được đưa vào phân tích là N = 324 , dữ liệu sẽ được xử lý trên phần mềm SPSS và AMOS để đưa ra những kiểm định, kết luận và khuyến nghị cho các nhà quản lý ngân hàng.