4.4.1. Phương pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu được thực hiện là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, đối tượng khảo sát là cán bộ tín dụng, lãnh đạo Phịng tín dụng tại Chi nhánh, chuyên viên thẩm định tín dụng, chuyên viên cao cấp và lãnh đạo Phòng PDTD TPHCM của Vietinbank. Toàn bộ đối tượng được khảo sát đều có trình độ chun mơn, có ít nhất 4 năm kinh nghiệm cơng tác tín dụng tại các TCTD (trong đó tại Vietinbank ít nhất 01 năm trở lên), đảm bảo am hiểu vấn đề nghiên cứu, từ đó đưa ra các ý kiến trả lời khách quan đối với câu hỏi khảo sát.
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích. Đề tài này sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) mà theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) số lượng mẫu cần gấp tối thiểu 5 lần số biến quan sát. Nghiên cứu được thực hiện với 23 biến quan sát thì kích thước mẫu 150 phần tử là phù hợp.
Để đạt được kích thước mẫu kỳ vọng, tác giả gửi đi 180 bảng câu hỏi khảo sát theo 02 cách: (1) phát phiếu khảo sát trực tiếp và (2) gửi qua hệ hống Lync chat nội bộ.
Kết quả thu về được 160 bảng câu hỏi được trả lời, trong đó có 150 bảng câu hỏi hợp lệ, đạt yêu cầu, cịn lại 10 bảng câu hỏi khơng hợp lệ, bị loại (do đánh theo hình zic zac hoặc bỏ trống một số câu). Số bảng trả lời hợp lệ qua phát phiếu trực tiếp là 90 bảng, qua hệ thống chat nội bộ là 60 người. Dữ liệu được mã hóa, làm sạch và phân tích thơng qua phần mềm SPSS 20.
4.4.2. Phương pháp xử lý số liệu
Như đã trình bày ở trên, quá trình xử lý số liệu được thực hiện qua 3 bước: Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua cơng cụ Cronbach’s Alpha với tiêu chí: (i) tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) >= 0,3; (ii) Hệ số Cronbach’s Alpha >= 0,6.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA để rút trích nhóm các nhân tố quan sát trong mơ hình nghiên cứu. Tiêu chí:
Kiểm định Bartlett’s test of sphericity có ý nghĩa thống kê (sig <0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải >=0,5 và <=1 thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp.
Hệ số tải nhân tố (Factoring loading) >=0,5 là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Sử dụng phép trích PCA (Principal Component Analysis) với phép quay vng góc Varimax, tổng phương sai trích (Total Varicance Explained) đạt giá trị từ 50% trở lên và Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) phải > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
Bước 3: Phân tích mơ hình hồi quy bội để biết được mức độ tác động thông qua các kiểm định hệ số hồi quy; kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình (R2
điều chỉnh); kiểm định đa cộng tuyến; kiểm định tự tương quan của phần dư; kiểm định phương sai sai số không đổi.