CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu chính thức
3.3.1. Phương pháp chọn mẫu
Do giới hạn về mặt thời gian, kinh phí thực hiện và kiến thức hạn chế của tác giả, phương pháp chọn mẫu thuận tiện được tác giả sử dụng làm phương pháp chọn mẫu của Luận văn. Bằng cách phỏng vấn trực tiếp nhân viên và gửi thư khảo sát đến địa chỉ mail cho các nhân viên đang công tác trong 9 Ngân hàng TMCP có quy mơ nhân sự lớn tại khu vực TP.HCM.
Với khoảng 32 NH TMCP hiện đang hoạt động kinh doanh tại khu vực TP.HCM, trong giới hạn về thời gian, kinh phí và nhân lực để thực hiện khảo sát được tất cả các nhân viên tại các NH TMCP nói trên, vì vậy bằng phân tích định tính, 9 NH TMCP có quy mơ nhân sự lớn tại khu vực TP.HCM được tác giả lựa chọn nhằm đại diện cho các NH TMCP ở TP.HCM, cụ thể:
NH TMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV), NH TMCP Ngoại Thương Việt Nam (VCB),
NH TMCP Công Thương VIệt Nam (Vietinbank), NH TMCP Sài Gòn Thương Tín (Sacombank), NH TMPC Á Châu (ACB),
NH TMCP Quân Đội (MBBank),
NH TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank), NH TMCP Nam Á (NamABank).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 398) thì “để sử dụng EFA kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt nhất là trên 100 và tỉ lệ số biến quan sát (observations)/ biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát” theo Hair và cộng sự (2006). Đề tài có 32 biến đo lường, kích thước mẫu cần là 32*5 = 160 trở lên. Tuy nhiên, để giảm sai số do chọn mẫu, trong điều kiện cho phép thì việc thu thập càng nhiều dữ liệu nghiên cứu càng tốt, giúp tăng tính đại diện cho tổng thể. Vì vậy, kích thước mẫu mà tác giả lựa chọn trong nghiên cứu này là 270 phần tử mẫu.
3.3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Thơng qua hình thức phỏng vấn trực tiếp, gửi mail điện tử khảo sát các nhân viên đang công tác trong các NH TMCP tại khu vực TP.HCM.
3.3.3. Xử lý dữ liệu điều tra
Dữ liệu khảo sát sẽ được mã hóa và thực hiện q trình phân tích và xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 để thống kê mô tả mẫu nghiên cứu với các thông tin cá nhân của đáp viên: Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên cơng tác và chức vụ.
Đánh giá chất lượng của thang đo bằng kiểm định Cronbach’s Alpha
Theo Đinh Phi Hổ (2017, trang 304): “Sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá chất lượng của thang đo xây dựng. Thang đo được đánh giá 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 (Corrected item - total correlation)”. Theo
Nunnally và Bernstein (1994) cho rằng biến quan sát đạt yêu cầu khi có hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh lớn hơn 0.3. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện loại những thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha <0.6 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát nhỏ <0.3. Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 354) cho rằng “các biến không
phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm”. Do đó, trong nghiên cứu thực hiện đánh giá
nội dung khái niệm được xem xét cùng với con số thống kê.
Phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis)
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 364): “Phương pháp Cronbach’s Alpha để
đánh giá độ tin cậy thang đo. Vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị này”. Để mơ
hình EFA đảm bảo độ tin cậy, nghiên cứu thực hiện các kiểm định như sau:
(1) Kiểm định tính thích hợp của EFA bằng thước đo KMO: Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) trích từ Norusis (1994) KMO thỏa điều kiện ≥ 0.5 thì phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) trích từ Kaiser (1974) thì hệ số KMO <0.5 thì khơng thể chấp nhận được.
(2) Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: Theo Đinh Phi Hổ (2017, trang 304): “Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có
tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa (Sigificance, Sig.) của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện”.
(3) Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát với nhóm nhân tố: nghiên cứu sử dụng phương sai trích (Variance explained criteria) để đánh giá mức độ giải thích của các biến đo lường đối với nhân tố. “Tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa
là phần chung phải lớn hơn phần riêng và phương sai từ 60% trở lên được coi là tốt”
(Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 393, 403).
Trường hợp bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố với phép xoay Promax và số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có tiêu chí Eigenvalues tối thiểu bằng 1.
Phân tích CFA (Confirmatory Factor Analysis)
cấu trúc lý thuyết của các thang đo. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các chỉ số đánh giá là Chi-bình phương (CMIN/df) điều chỉnh theo bậc tự do; chỉ số thích hợp tốt (GFI-Good of Fitness Index); chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative Fit Index); chỉ số Tucker và Lewis (TLI – Tucker và Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Theo Hair và cộng sự (2011) mơ hình được đánh giá là phù hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-bình phương có P- value > 0.05; CMIN/df ≤ 2, các chỉ số GFI, CFI, TLI ≥ 0.9 và RMSEA ≤ 0.08. Tuy nhiên, theo quan điểm gần đây của các nhà nghiên cứu thì độ tuyệt đối phù hợp GFI vẫn có thể chấp nhận được khi nằm giữa 0.8 và 0.9 theo Hair và cộng sự (2011).
Các tiêu chí để đánh giá thang đo: (1) Hệ số tin cậy tổng hợp (CR - Composite Reliability); (2) Tổng phương sai trích (VE - Variance Extracted) và (3) Độ tin cậy Cronbach’s Alpha đảm bảo các thang đo đạt giá trị hội tụ theo Anderson và Gerbing (1988). Theo Hair và cộng sự (2011), phương sai trích của mỗi khái niệm nghiên cứu nên >0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Theo Anderson và Gerbing (1988) thang đo được cho là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều >0.5 và có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05). Theo Steenkamp và Van Trijp (1991) cho rằng giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lường. Khi đó, mơ hình đạt được sự phù hợp với dữ liệu thị trường.
Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM là sự mở rộng của mơ hình tuyến tính tổng qt cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Các tiêu chuẩn và điều kiện trong mơ hình SEM tương tự với điều kiện chạy CFA. Nghĩa là mơ hình được đánh giá phù hợp với dữ liệu thị trường khi CMIN/df ≤ 2, các chỉ số GFI, CFI, TLI ≥ 0.9 và RMSEA ≤ 0.08, trường hợp GFI <0.9 vẫn được xem xét là phù hợp.
Theo Anderson và Gerbing (1988) và Churchill và Iacobucci (2006) cho rằng:
“giá trị liên hệ lý thuyết thể hiện sự phù hợp mơ hình nghiên cứu với cơ sở lý thuyết xây dựng nên mơ hình. Giá trị liên hệ lý thuyết được đánh giá trong mơ hình lý thuyết
được coi là phù hợp khi mỗi một đo lường có mối quan hệ với các đo lường khác như đã kỳ vọng về mặt lý thuyết”.
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007, trang 42), “Một
điều cần lưu ý là trong quá trình đánh giá các tiêu chuẩn trên, phương pháp ước lượng thường được sử dụng là ML (Maximum Likelihood). Lý do, theo Muthen và Kaplan (1985), vì phép kiểm định này cho phép phân phối của các biến quan sát lệch một chút so với phân phối chuẩn đa biến, nhưng hầu hết các kurtoses và skewnesses đều nằm trong giới hạn [-1, +1]. Tuy nhiên cũng cần nhận thức rằng ít có mơ hình đo lường nào cũng đạt được tất cả các tiêu chuẩn trên. Thực tế trong nhiều nghiên cứu, giá trị P-value và tính đơn hướng thường khó đạt được trên tất cả các khái niệm nghiên cứu”.
Tóm tắt chương 3:
Chương 3 nêu phương pháp nghiên cứu mà đề tài sử dụng để xây dựng, đánh giá các thang đo của mơ hình nghiên cứu đề xuất. Phương pháp nghiên cứu tiến hành với 2 bước, cụ thể: Bước 1 – Nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu sơ bộ định tính và nghiên cứu sơ bộ định lượng); Bước 2 – Nghiên cứu chính thức định lượng. Từ cơ sở lý thuyết từ các nghiên cứu có liên quan, trên nguyên tắc tôn trọng thang đo gốc, thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm để điều chỉnh và xây dựng thang đo nháp. Thông qua nghiên cứu định lượng sơ bộ cho kết quả thang đo đạt yêu cầu và sẽ tiếp tục dùng cho nghiên cứu chính thức định lượng. Đối tượng khảo sát là nhân viên tại các NH TMCP tại TP.HCM (tác giả chọn ra 9 NH TMCP có quy mơ nhân sự lớn) với kích thước mẫu dự kiến là 270 người thơng qua khảo sát bằng bản câu hỏi in sẵn và trả lời qua mail điện tử. Số liệu khảo sát được tác xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 20.0 thông qua các phương pháp thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, EFA, CFA, mơ hình SEM. Các kết quả phân tích được trình bày ở chương tiếp theo.