6. Kết cấu của luận văn
2.2. Nghiên cứu thực nghiệm các nhân tố tác tác động tới hành vi thay đổi ngân
2.2.5. Dữ liệu nghiên cứu
2.2.5.1. Phương pháp chọn mẫu
Việc chưa có các nghiên cứu được công bố liên quan đến hành vi chuyển đổi của khách hàng tại Vietcombank Nam Sài Gịn nên hiện chưa có các thơng tin dữ liệu sẵn có để phục vụ ciệc nghiên cứu để tác sử dụng. Do đó, dữ liệu của nghiên cứu lần này sẽ được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát.
Mẫu được thu thập tại Trụ sở chính Vietcombank Nam Sài Gòn và tại 11 phòng giao dịch trực thuộc Chi nhánh ở 11 địa bàn khác nhau.
Đối tượng khảo sát là những khách hàng tới giao dịch được chọn ngẫu nhiên, không phân biệt mục đích tới ngân hàng, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập, có độ tuổi từ 20 trở lên, mỗi khách hàng chỉ hỏi một lần trong suốt thời gian tiến hành khảo sát.
Thời gian thực hiện khảo sát từ tháng 1 đến tháng 4 năm 2018.
2.2.5.2. Kích thước mẫu
Để kết quả nghiên cứu có ý nghĩa và có độ tin cây thì kích thước mẫu là một yếu tố cần phải được xem xét, kích thước mẫu phải có số lượng đủ lớn. Theo Sekaran (2003), số liệu thống kê mẫu cần phải đáng tin cậy và đủ lớn để có thể giảm mức độ của lỗi. Để phân tích yếu tố, kích thước mẫu phải có số lượng tối thiểu năm lần số lượng các biến được phân tích (Hair và cộng sự, 2006). Trong nghiên cứu lần này, để đủ tiêu chuẩn phân tích với 29 biến phân tích thì tác giả sẽ phải thu thập tối thiểu 145 quan sát hợp lệ.
2.2.6. Bảng câu hỏi
2.2.6.1. Xây dựng thang đo và nội dung bảng câu hỏi
Mơ hình nghiên cứu các yếu tố tác động tới hành vi chuyển đổi ngân hàng đã được kiểm định trong nhiều bài nghiên cứu trong lĩnh vực ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy tại mỗi quốc gia thì có các kết quả khác nhau. Do đó, trong quá trình thiết kế thang đo cho nghiên cứu này thì tác giả chọn lọc các biến phù hợp với ngành ngân hàng Việt Nam, phù hợp với đề tài nghiên cứu.
Bước nghiên cứu định tính tiến hành bằng phương pháp phỏng vấn chuyên gia về các thành phần gốc của mơ hình nhằm phát hiện ra những nhân tố thực tiễn có tác động đến hành vi rời bỏ ngân hàng của khách hàng tại Vietcombank Nam Sài Gòn (nội dung liên quan đến phỏng vấn chuyên gia được nêu tại phụ lục 3, phụ lục 4, phụ lục 5). Từ đó, thang đo chính thưc được thiết kế.
Thang đo Likert, 7 cấp độ từ mức (1): mức không đồng ý cao nhất đến mức (7): mức đồng ý cao nhất.
Trong quá trình tìm kiếm các cơng cụ để thu thập dữ liệu, tác giả khảo sát nhiều nguồn tài liệu khác nhau và thấy rằng bảng câu hỏi được phát triển bởi Dongmei Zhang (2009) là thích hợp cho nghiên cứu này. Vì vậy, tác giả sử dụng bảng câu hỏi trong nghiên cứu của Dongmei Zhang để tiến hành thu thập dữ liệu cho nghiên cứu.
2.2.6.2. Định dạng bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi gồm 4 phần, người tham gia khảo sát sẽ khoanh tròn vào từng nội dung mà họ chọn. Phần 1 là hỏi xem khách hàng đã từng chuyển đổi ngân hàng trong 3 năm qua. Nếu đã chuyển đổi thì chuyển sang Phần 2 (trải nghiệm của khách hàng tại ngân hàng cũ) rồi chuyển qua Phần 4 (các yếu tố nhân khẩu học). Nếu tại Phần 1 khách hàng không chuyển đổi ngân hàng trong 3 năm thì chuyển qua Phần 3 (trải nghiệm của khách hàng ở ngân hàng hiện tại), sau đó chuyển qua Phần 4 (các yếu tố nhân khẩu học).
2.2.6.3. Kiểm tra trước bảng câu hỏi
Khảo sát 20 người bất kỳ từ 20 tuổi trở lên đến giao dịch tại Vietcombank Nam Sài Gòn về việc nhận xét mức độ hiểu các câu hỏi, nội dung có rõ ràng khơng, có những từ ngữ nào khó hiểu, mơ hồ,…. Sau đó bảng câu hỏi được chỉnh sửa lại một số từ ngữ cho phù hợp, dễ hiểu. Phiên bản chính thức cuối cùng của bảng câu hỏi được thể hiện tại phụ lục của nghiên cứu.
2.2.6.4. Cách thức khảo sát, thu thập dữ liệu
Thu thập bằng cách khảo sát các khách hàng thuộc đối tượng đã nói ở trên tới giao dịch tại Vietcombank Nam Sài Gòn (bao gồm trụ sở chính và 11 phòng
giao dịch trực thuộc ở 11 khu vực khác nhau), thời gian khảo sát trong giờ hành chính từ 8h30 sáng đến 10h30 trưa và từ 14h chiều đến 16h chiều, từ ngày 09/03/2020 đến ngày 27/03/2020. Các bảng câu hỏi được phát trực tiếp, khách hàng thực hiện làm bảng câu hỏi tại chỗ, bảng câu hỏi được thu thập ngay sau khi hoàn thành.
2.2.7. Kỹ thuật phân tích
2.2.7.1. Phân tích nhân tố, kiểm định thang đo Bước 1: Đánh giá chất lượng thang đo Bước 1: Đánh giá chất lượng thang đo
Để đánh giá sơ bộ thang đo, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007) thì sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố sẽ giúp loại các biến không phù hợp với nghiên cứu vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 là tốt nhất, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được, từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới hoặc các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Dựa trên việc tham khảo các lý thuyết về phân tích Cronbach’s Alpha, tác giả sẽ đánh giá thang đo dựa trên các tiêu chí:
- Loại các biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.3. Đây là những
biến khơng đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
- Loại bỏ các thang đo có độ tin cậy Alpha nhỏ hơn 0.6.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá phải thỏa mãn các yêu cầu:
- Hệ số KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1. Hệ số KMO là chỉ số được sử
dụng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO càng lớn càng cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân
tích nhân tố khơng thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2005)
- Hệ số tải nhân tố Factor loading > 0.5, các biến có hệ số Factor loading < 0.5
sẽ bị loại.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05). Đây là đại lượng dùng
để đánh giá việc có hay khơng việc tương quan trong tổng thể của các biến. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê thì các biến quan sát có mối tương quan trong tổng thể.
- Phần trăm phương sai trích > 50% thì thang đo được chấp nhận (Nguyễn
Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang,2007). Hệ số này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên.
2.2.7.2. Phân tích hồi quy Logistic
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố và xác nhận thang đo, các yếu tố đầu vào đã được điều chỉnh phù hợp để sử dụng trong phân tích thống kê. Trong nghiên cứu này, phản ứng về hành vi ở lại hoặc chuyển đổi ngân hàng liên quan đến hai lựa chọn định tính. Hồi quy logistics là phù hợp để áp dụng trong việc phân tích mơ hình có biến phụ thuộc là biến nhị phân. Do đó, hồi quy logistic được lựa chọn trong nghiên cứu này. Để tiện lợi cho việc hồi quy, tác giả quy ước ký hiệu cho các biến như sau:
Bảng 2.2 Ký hiệu các biến
STT Ký hiệu 1 Ký hiệu 2 Tên biến
1 X1 Chuyen_doi Chuyển đổi ngân hàng
2 X2 Gia_ca Giá cả
3 X3 Danh_tieng Danh tiếng ngân hàng
4 X4 Chat_luong_DV Chất lượng dịch vụ
5 X5 Quang_cao Truyền thông, quảng cáo
6 X6 Chuyen_doi_khong_TN Chuyển đổi không tự nguyện
8 X8 Chi_phi_chuyen_doi Chi phí chuyển đổi 9 X9 Gioi_tinh Giới tính 10 X10 Tuoi Nhóm tuổi 11 X11 Hoc_van Trình độ học vấn 12 X12 Nghe_nghiep Nghề nghiệp 13 X13 Thu_nhap Thu nhập
(Nguồn: đề xuất của tác giả)
Hàm hồi quy sẽ có dạng sau:
X1 = f(X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X13, ɛ)
Như vậy, sử dụng hồi quy Logistic sẽ tìm ra kết quả mục tiêu nghiên cứu 1 là xác định các yếu tố tác động đến hành vi chuyển đổi ngân hàng của khách hàng.
2.2.7.3. Phân tích hiệu ứng cận biên
Để phục vụ mục tiêu nghiên cứu thứ hai là xác định mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, tác giả sử dụng chỉ số Hiệu ứng cận biên (Marginal effect). Hệ số marginal effect cho biết mức tăng của xác suất xảy ra biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị (đối với biến liên tục) hoặc thay đổi trạng thái từ 0 sang 1 đối với biến nhị phân. Trong nghiên cứu này thì hệ số marginal effect sẽ xác định mức độ thay đổi xác suất khách hàng chuyển đổi ngân hàng khi các yếu tố khảo sát thay đổi 1 đơn vị, qua đó ta sẽ xác định được mức độ quan trọng của từng yếu tố lên hành vi của khách hàng.
2.2.7.4. Phân tích Anova
Để phục vụ mục tiêu nghiên cứu thứ 3 là xác định ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học, tác giả sử dụng phân tích phương sai (Analysis Of Variance - Anova). Phân tích Anova là phương pháp thống kê phân tích tổng quy mơ biến thiên được tìm thấy trong một tập dữ liệu gồm hai thành phần: các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố có hệ thống. Các yếu tố ngẫu nhiên khơng có bất kỳ ảnh hưởng thống kê nào trên tập dữ liệu đã cho, trong khi các yếu tố hệ thống thì có. Trong nghiên cứu này, Anova được tiến hành để kiểm tra giả thuyết nhân khẩu học cho sự khác biệt về cảm nhận của khách hàng của hành vi chuyển đổi ngân hàng. Dựa vào
phân tích Anova ta xác định được từng nhóm đặc điểm của từng yếu tố nhân khẩu học sẽ tác động như thế nào lên hành vi chuyển đổi ngân hàng và mức độ tương quan của từng nhóm của từng yếu tố nhân khẩu học lên các biến độc lập.
2.2.8. Kết quả nghiên cứu
Dựa trên dữ liệu thu thập được và các bước thực hiện đã nêu, ta thu được kết quả việc phân tích và nghiên cứu dữ liệu. Dữ liệu được phân tích bằng Stata 12MSI và SPSS 16.0.
2.2.8.1. Tỷ lệ mẫu phản hồi
Tổng cộng có 220 bảng câu hỏi đã được nhận về từ 235 bảng câu hỏi được phát cho các khách hàng thông qua phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Trong số các bảng câu hỏi nhận về thì có 18 bảng câu hỏi đã được loại bỏ khỏi dữ liệu do chúng không đạt được đầy đủ các u cầu nên khơng thích hợp để sử dụng trong nghiên cứu này. Vì vậy có 202 bảng câu hỏi đã hồn thành, hợp lệ, đáp ứng đủ yêu cầu và có thể sử dụng. Mặc dù khơng thu thập được số lượng mẫu như kế hoạch ban đầu nhưng số lượng mẫu hiện tại cũng đã đạt yêu cầu so với mức tối thiểu 145 đã nói ở phần 2.2.5.2. Vì vậy, kích thước mẫu thu được cuối cùng được coi là chấp nhận được cho mục đích của nghiên cứu này.
2.2.8.2. Thống kê mô tả
Dữ liệu trong phần I_Phụ lục 1 cho thấy số liệu thống kê mô tả cho những người tham gia khảo sát. Trong số 202 bảng câu hỏi có kết quả hợp lệ có 98 người, tương đương 48,5% số người được hỏi đã chuyển ngân hàng trong ba năm, còn lại 104 người, tương đương 51,5% số người khảo sát không chuyển ngân hàng. Mẫu khảo sát những người trả lời bao gồm 97 người là nam giới, tương đương 48% mẫu và 105 người là nữ giới, tương đương 52% mẫu. Trong mẫu thu về, các nhóm tuổi nhiều nhất là nhóm trên 45 tuổi (31.7%), nhóm từ 32 tuổi đến 37 tuổi (22.8%) và nhóm 20 tuổi đến 25 tuổi (17.8%). Trong những người được hỏi thì nhóm có trình độ trung cấp chiếm tỷ trọng cao nhất với 23.8%, tiếp đến là nhóm trình độ trên đại học với tỷ lệ 21.8%, các nhóm THPT trở xuống, đại học, cao đẳng có tỷ lệ thấp hơn một chút, lần lượt ở mức 19.3%, 18.3% và 16.8%. Trong mẫu khảo sát thì thu nhập
hàng tháng của khách hàng chủ yếu nằm trong mức từ 26 triệu đến 40 triệu với tỷ lệ 32.7%, tiếp đến là nhóm thu nhập trên 70 triệu đồng với tỷ lệ 21.3%, các nhóm thu nhập cịn lại có tỷ lệ tương đương nhau, ở quanh mức 15.3%. Trong số khách hàng khảo sát thì chủ yếu là nhân viên văn phòng/nhân viên bán hàng/kỹ sư với tỷ lệ 29.2%, tiếp đến là nhóm khách hàng tự kinh doanh với tỷ lệ 25.2%, đứng thứ 3 là nhóm nghề khác với tỷ lệ 15.3%. Các nhóm nghề cịn lại có tỷ lệ thấp hơn, dao động từ 2.5% đến 13.4%.
2.2.8.3. Kết quả cho mục tiêu nghiên cứu
Chất lượng thang đo
Dựa vào kết qủa phân tích thang đo của nhóm biến Giá cả (Hình 1_Phụ lục 1), hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.8838 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Khơng có biến quan sát nào sau khi bị loại bỏ có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.8838. Vì vậy, chấp nhận tất cả các biến quan sát trong thang đo và sẽ các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Tiếp tục phân tích tương tự cho các biến tiếp theo (Hình 3, Hình 4, Hình 5, Hình 6, Hình 7_Phụ lục 1) ta có kết quả là hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều lớn hơn 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Do đó, chấp nhận tồn bộ các biến quan sát của các nhóm biến Truyền thông quảng cáo, Chuyển đổi không tự nguyện, Khoảng cách, Chi phí chuyển đổi.
Theo kết quả phân tích thang đo của nhóm biến Danh tiếng ngân hàng (Hình 2a_Phụ lục 1), hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.3721 < 0.6, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thứ 4 và thứ 5 trong thang đo (cột item-rest correlation) nhỏ hơn 0.3 . Vì vậy, tác giả sẽ loại bỏ biến danh_tieng4 và danh_tieng5 và tiến hành phân tích lại thang đo. Theo kết quả phân tích lại thang đo (Hình 2b_Phụ lục 1), hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.7928 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Khơng có biến quan sát nào sau khi bị loại bỏ có thể làm cho Cronbach’s Alpha của
thang đo này lớn hơn 0.7928. Vì vậy, 3 biến quan sát còn lại đều được chấp nhận và sẽ được tác giả sử dụng trong phần phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (Hình 2.2), Hệ số KMO = 0.831, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1. điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Kết quả kiểm định Bartlett là 3101.231 với mức ý nghĩa (p_value) sig = 0.000 < 0.05 (Bảng 2.3). Như vậy các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
Bảng 2.3 Kết quả kiểm định Bartlett Bartlett test of sphericity Bartlett test of sphericity
Chi – Square 3101.231
Degrees of freedom 351
p- value 0.000
Kaisẻ-Meyer-Olkim Measure of
Sampling Adequacy (KMO) 0.831
(Nguồn: Kết quả hồi quy)
Theo kết quả phân tích tại Hình 9_Phụ lục 1, các hệ số tải nhân tố Factor loading đều > 0.5 và khơng có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau. Nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA. Khơng có sự xáo trộn các nhân tố, câu hỏi của nhân tố này không bị nằm lẫn lộn với câu hỏi của nhân tố kia. Nên sau khi phân tích nhân tố thì các nhân