CHƯƠNG 3 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Tổng quan các nghiên cứu trước
3.3.4.2 Phân tích số liệu
Sau khi chọn lọc ra được phiếu trả lời hợp lệ, tác giả tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hoá các câu trả lời trong bảng câu hỏi, sau đó nhập và phân tích dữ liệu bằng chương trình SPSS phiên bản 20.
a. Thống kê mẫu khảo sát
Tiến hành thống kê mô tả mẫu để đưa ra cái nhìn tổng quan về mẫu khảo sát thu thập được. Thực hiện thống kê mơ tả theo các đặc điểm như sau: giới tính, độ
tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập. Dựa vào kết quả để đánh giá mức độ đại diện của mẫu.
b. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau, là phép kiểm định về sự phù hợp của thang đo đối với từng biến quan sát, xét trên mỗi quan hệ với một khía cạnh đánh giá. Phương pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong q trình nghiên cứu. Những biến quan sát khơng ảnh hưởng nhiều đến tiêu chí đánh giá sẽ tương quan yếu với tổng số điểm. Theo kinh nghiệm từ các nghiên cứu khác thì Cronbach’s alpha có hệ số từ 0,8 đến gần bằng 1 thì thang đo lường là tốt, hệ số từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Đối với nghiên cứu này thì Cronbach’s alpha có hệ số từ 0,7 trở lên là chấp nhận được.
c. Phân tích yếu tố EFA
Khi thực hiện phân tích yếu tố EFA cần phải quan tâm đến phương pháp sau: Phương pháp trích Principal comperment với phép xoay varimax.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test of Sphericity): Đại lượng Bartlett’s được sử dụng để xem xét giải thuyết H0 các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa tại mức sig thấp hơn 0,05; tức là giả thiết H0 cho rằng ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là một ma trận đơn vị sẽ bị bác bỏ.
Hệ số tải yếu tố (Factor loading): Tiêu chuẩn về hệ số tải yếu tố Factor loading, theo Hair & cộng sự (1998), hệ số tải yếu tố Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng và Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiển.
Tổng phương sai trích: Để có thể phân tích yếu tố khẳng định, thì tổng phương sai trích ≥50% (Gerbing & Anderson 1988)
Hệ số KMO (Kaisor Meyer Olkin): là trị số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố. Trị số của KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 mới có ý nghĩa phân tích yếu tố thích hợp, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích yếu tố có nhiều khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Trị số đặc trưng (Eigenvatue): dùng để xác định số lượng các yếu tố. Những yếu tố nào có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
d. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy dùng để kiểm tra các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc như thế nào. 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 yếu tố khám phá EFA), các biến không đảm bảo giá trị hội tụ tiếp tục bị loại bỏ khỏi mơ 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 (các yếu tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp phân tích hồi quy bội. Giá trị của biến mới trong mơ hình nghiên cứu là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đó. Tuy nhiên trước khi tiến hành phân tích hồi quy, cần kiểm tra các giả định về khuyết tật mơ hình.
e. Phân tích phương sai (ANOVA)
Phương pháp kiểm định ANOVA nhằm xác định ảnh hưởng của các biến định tính như: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập của khách hàng. Phương pháp sử dụng là phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One–Way– ANOVA). Phương pháp này được sử dụng trong trường hợp chỉ sử dụng một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau. Việc phân tích nhằm mục đích tìm kiếm xem có sự khác nhau (có ý nghĩa thống kê) hay không về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng tại Agribank Long An.
Tóm tắt chương 3
Chương nêu lên cơ sở lý thuyết về phát triển dịch vụ NHĐT. Tiện ích của dịch vụ NHĐT đối với khách hàng và ngân hàng. Nêu lên tổng quan các nghiên cứu trước để đưa ra hướng nghiên cứu cho vấn đề phát triển dịch vụ NHĐT tại Ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam - Chi nhánh Tỉnh Long An.
Phân tích số liệu dựa trên bảng câu hỏi phỏng vấn khách hàng để từ đó đưa ra được những yếu tố nào tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng.
CHƯƠNG 4: THỰC TRẠNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM - CHI
NHÁNH TỈNH LONG AN