Chƣơng 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Thiết kế nghiên cứu định lƣợng
3.3.1. Nguồn dữ liệu
Dữ liệu trong nghiên cứu định lượng là dữ liệu thu được từ kết quả khảo sát trực tiếp và thông qua email sau khi loại bỏ các bảng khảo sát không đáp ứng yêu cầu.
3.3.2. Đối tƣợng khảo sát và mẫu khảo sát trong nghiên cứu định lƣợng
Để đảm bảo bảng khảo sát đem lại kết quả chính xác và gần gũi với thực tế của ngành bảo hiểm phi nhân thọ, tác giả gửi email trực tiếp đến các đồng nghiệp, đối tác trong ngành và cả những chuyên gia trong cục quản lý và giám sát BH PNT – Bộ Tài Chính. Các cơng ty đối tác trong ngành có trụ sở và chi nhánh chủ yếu tập trung ở thành phố Hồ Chí Minh, Bình Dương và Hà Nội. Số lượng mẫu khảo sát như Bảng 3.2
Bảng 3.2. Số lƣợng mẫu khảo sát định lƣợng STT Đơn vị khảo sát Số phiếu khảo sát Ghi chú Số lƣợng Tỉ lệ (%)
1 Doanh nghiệp BH PNT 190 79% Khảo sát lãnh đạo DN và trưởng các bộ phận, chi nhánh
2 Bộ Tài Chính 6 3% Cục Quản lý và giám sát BH PNT
3 Cơng ty kiểm tốn 20 8% Kiểm toán độc lập và tư vấn thuế
4 DN tác giả công tác 25 10% Khảo sát lãnh đạo DN và trưởng các bộ phận
Tổng cộng 241 100%
(Nguồn: Tác giả tự xây dựng)
3.3.3. Quy trình thu thập và phân tích dữ liệu định lƣợng
Quy trình thu thập và phương pháp phân tích dữ liệu định lượng được tác giả mơ phỏng như hình 3.5
Bước 1 Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Hình 3.5. Quy trình thu thập và phân tích dữ liệu định lƣợng
(Nguồn: Hồ Tuấn Vũ, (2016))
Bƣớc 1: Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên kết quả ở phần nghiên cứu định tính gồm 3 phần:
Phần 1: Thông tin chung về đối tượng được khảo sát
Phần 2: Đo lường ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của HTKSNB trong DN BH PNT tại Việt Nam
Phần 3: Đánh giá chung về sự hữu hiệu của HTKSNB trong các DN BH PNT Việt Nam.
Sử dụng thang đo Likert 5 cấp độ để đánh giá mức độ tác động.
Trước khi phát hành bảng câu hỏi khảo sát hoàn chỉnh, tác giả đã tham vấn ý Bước2 Xác định đối tượng khảo sát, phương pháp chọn mẫu, khảo sát mẫu Bước 3 Gửi bảng khảo sát và nhận kết quả trả lời
Bước 4 Xử lý dữ liệu thô, loại bỏ các câu trả lời không đáp ứng yêu cầu
Bước 5 Kiểm định chất lượng thang đo
Bước 6 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Bước 7 Mô hình và phân tích hồi quy
cơng tác để xem xét tính phù hợp của nội dung câu hỏi. (xem Phụ lục 4: Bảng câu
hỏi khảo sát định lượng)
Bƣớc 2: Xác định đối tượng khảo sát, phương pháp chọn mẫu, khảo sát mẫu
Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu xác suất để có thể ước lượng mơ hình hồi quy.
Đối tượng khảo sát, phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu đã được trình bày phần 3.3.2.
Bƣớc 3: Gửi bảng khảo sát và nhận kết quả trả lời
Nội dung khảo sát sẽ được gửi trực tiếp và thông qua email.
Bƣớc 4: Xử lý dữ liệu thô
Thu thập bảng khảo sát và lọc ra các khảo sát hợp lệ. Tiến hành tập hợp dữ liệu trên Excel, kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu. Dữ liệu sau khi được sàng lọc sẽ được phân tích bằng phần mềm IBM SPSS Statistic 22.
Bƣớc 5:Kiểm định chất lượng thang đo
Để kiểm định chất lượng thang đo, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha. Thang đo được coi là đạt chất lượng tốt khi: (1) Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể lớn hơn 0,6; và (2) Hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát lớn hơn 0,3 (Nunnally & Bernstein,1994).
Bƣớc 6: Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích EFA sẽ giúp rút trích thành các nhân tố phục vụ cho việc phân tích tiếp theo. Chỉ tiêu “hệ số tải nhân tố” được dùng để đo lường mức ý nghĩa của hệ số EFA. Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998) cho rằng: “ Hệ số này lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là mức quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực”.
Bƣớc 7: Trên cơ sở kết quả phân tích EFA, đề xuất mơ hình nghiên cứu, các nhân
tố được rút trích thành các nhóm nhân tố chính và được mã hóa theo các biến độc lập hoặc phụ thuộc. Để ước lượng mức độ tương quan của các nhân tố đến sự hữu hiệu của HTKSNB, tác giả sử dụng mơ hình phân tích hồi quy bội để tính tốn các tham số của các nhân tố được sử dụng trong mơ hình.
Bƣớc 8: Kiểm định mơ hình hồi quy
Nhằm đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả của mơ hình, 5 kiểm định chính được thực hiện:
(1) Kiểm định tƣơng quan từng phần của các hệ số hồi quy
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Các tác giả Nguyễn Đình Thọ (2013) và Đinh Phi Hổ (2014) cho rằng: “Khi mức ý nghĩa (Sig) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy là 95% trở lên ( Sig<= 0,05), có thể kết luận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê”.
(2) Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét rằng biến độc lập với biến phụ thuộc cịn tồn tại mối quan hệ tuyến tính với nhau hay khơng. Các tác giả Nguyễn Đình Thọ, (2013) và Đinh Phi Hổ, (2014) cho rằng: “Mơ hình được xem là khơng phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác khơng. Phân tích phương sai (Analysis of Variance – ANOVA) được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig.<0,05), mơ hình được xem là phù hợp”.
(3) Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể khơng có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor- VIF ) để kiểm định hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF<10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến Nguyễn Đình Thọ (2013), Đinh Phi Hổ (2014).
(4) Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Tác giả sử dụng trị số thống kê Durbin-Watson để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư (Residuals) của mơ hình hồi quy đã được đề xuất. Mơ hình được kết luận khơng có hiện tượng tư tương quan khi thỏa mãn điều kiện dU < d < 4 – dL. Trong đó, dU là trị số thống kê dưới, Nguyễn Đình
Thọ (2013), Đinh Phi Hổ (2014).
(5) Kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi
Phương sai của phần dư thay đổi (Heteroskedasticity) là hiện tượng các giá trị phần dư có phân bổ khơng giống nhau và giá trị phương sai không như nhau. Hiện tượng này không xảy ra khi thỏa mãn điều kiện: nR2 < giá trị Chi Bình Phương . Khi nR2 < giá trị Chi Bình Phương, kết luận: Phương sai của phần dư khơng đổi. Nguyễn Đình Thọ (2013), Đinh Phi Hổ (2014).