CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ
2.3.1 Thiết kế nghiên cứu
2.3.1.1 Nghiên cứu định tính
Dựa trên cơ sở lý thuyết về NHĐT, dịch vụ NHĐT, phát triển NHĐT và nghiên cứu của Shorabi và cộng sự (2013) và nghiên cứu của Grandon và Pearson (2004), dàn bài thảo luận tay đôi (phụ lục 2) được xây dựng làm cơng cụ cho nghiên cứu định tính.
Hình 2.4: Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận tay đôi với 10 người hiện đang sử dụng dịch vụ NHĐT tại MB. Bảng câu hỏi được hình thành sơ bộ cho nghiên cứu định lượng. Bảng câu hỏi này được dùng để khảo sát thử với 6 người có tài khoản cá nhân tại MB, có hoặc chưa sử dụng dịch vụ NHĐT tại MB nhằm xác định mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi lần cuối trước khi ra bảng câu hỏi chính thức dùng cho nghiên cứu định lượng.
Kết quả nghiên cứu định tính như sau: 40 biến quan sát đo lường 6 nhân tố ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ NHĐT đã có ý kiến các đáp viên chỉ cịn 29 biến quan sát và cũng được sắp xếp trong 6 nhân tố và mơ hình lý thuyết như đã trình bày trong chương 1 vẫn giữ nguyên. Một số biến quan sát được cũng thay đổi cho phù hợp với Việt Nam mà cụ thể là tại MB
Trong đó, nhân tố an ninh gồm 5 biến quan sát, nhân tố bảo mật gồm 4 biến, nhân tố sự tin tưởng gồm 7 biến, nhân tố lệ phí gồm 6 biến, nhân tố dễ sử dụng cảm nhận gồm 4 biến, nhân tố hữu dụng cảm nhận gồm 3 biến. Bốn biến quan sát nằm trong thang đo nhân tố phát triển dịch vụ NHĐT vẫn giữ nguyên.
Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế gồm ba phần như sau: Phần I: phần chọn lọc
Phần II: 29 biến quan sát được sắp xếp trong 6 nhân tố ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ NHĐT cộng với 4 biến quan sát nằm trong thang đo phát triển dịch vụ NHĐT
Phần III: Thông tin cá nhân.
Từ kết quả hiệu chỉnh thang đo, bảng câu hỏi được điều chỉnh đề hồn thiện dựa vào những ý kiến đóng góp của người trả lời. Thang đo Likert 5 điểm từ 1 đến 5 với mức ý nghĩa lần lượt từ “hồn tồn khơng đồng ý” cho đến “hoàn toàn đồng ý” với các phát biểu trong bảng câu hỏi.
2.3.1.2 Phương pháp chọn mẫu
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì cần ít nhất 5 lần trên 1 biến quan sát. Trong nghiên cứu này có 33 biến quan sát, vậy cỡ mẫu cần thiết cho phân tích nhân tố khám phá ít
nhất là 165 (33 x 5). Theo Tabachnick & Fidel, (1996) phân tích hồi qui một cách tốt nhất thì cỡ mẫu cần thiết phải là: n >= 8m + 50
Trong đó:
- n là cỡ mẫu, m là biến số độc lập của mơ hình.
- Cỡ mẫu cho phân tích hồi qui là: 8 x 6 + 50 = 98
Cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu này từ 160 trở lên. Do đó, cỡ mẫu chính thức cho nghiên cứu này (n = 196) là thích hợp
2.3.1.3 Phương pháp xử lý số liệu
Quá trình xử lý số liệu trên phầm mềm SPSS 16.0 theo 3 giai đoạn sau:
Giai đoạn 1: kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha
Độ tin cậy của các thang đo được kiểm định thông qua công cụ Cronbach’s alpha. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên. (Nunnally và Burnstein, 1994)
Giai đoạn 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt được giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO lớn hơn 0.5. Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Ngoài ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giai đoạn 3: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính
Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính để biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, kiểm tra được độ thích hợp của mơ hình, xây dựng mơ hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết. Vấn đề chấp nhận và
diễn giải các kết quả hồi quy được xem xét trong mối liên hệ với các giả thuyết nghiên cứu. Do đó mà trong phân tích hồi quy nhóm có kiểm định các giả thuyết của hàm hồi quy, nếu như các giả thuyết đó bị vi phạm thì các kết quả ước lượng các tham số trong hàm hồi quy không đạt được giá trị tin cậy.