5. Thiết kế nghiên cứu
5.4 Phƣơng pháp phân tích số liệu
Phƣơng pháp thu thập thông tin và cỡ mẫu
Thông tin đƣợc thu thập bằng cách phát bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp đến tay các khách hàng có giao dịch thẻ tín dụng tại các điểm giao dịch Vietcombank trên địa bàn TP.HCM.
Mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp thuận tiện - phi xác suất, nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận.
Nhằm thu thập đƣợc thông tin mẫu mang tính chất đại diện phù hợp với bài nghiên cứu, tác giả chỉ chọn những khách hàng đang sử dụng thẻ tín dụng của Vietcombank để tiến hành khảo sát.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu đƣợc dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Dữ liệu thu thập đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.
Thống kê mô tả: Dùng phƣơng pháp thống kê mơ tả để phân tích các đặc
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha: Phân tích hệ số Cronbach alpha để
loại bỏ các yếu tố khơng phù hợp mơ hình. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên.
Phân tích nhân tố khám phá EFA: Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach
alpha, các thang đo đƣợc đánh giá tiếp theo bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA để thu nhỏ và gom các biến lại thành các yếu tố, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
Trong phân tích nhân tố, chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu . Bên cạnh đó, các yếu tố phải thõa điều kiện:
Trọng số nhân tố (factor loading) phải > 0.5. Phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Trị số eigenvalue phải lớn hơn 1.
Sau khi phân tích nhân tố xong sẽ tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phân tích hồi quy : Dựa vào các hệ số hồi quy riêng phần để xác định mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đến việc sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng, hệ số hồi quy riêng phần của yếu tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của yếu tố đó đến quyết định khách hàng càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hƣởng theo chiều thuận và ngƣợc lại.
Phƣơng trình hồi quy có dạng:
Trong đó: Y: Quyết định sử dụng
b j : Hệ số ƣớc lƣợng X j : Các yếu tố ảnh hƣởng
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1
Chƣơng I tập trung nghiên cứu các vấn đề lí luận liên quan đến dịch vụ thẻ tín dụng của NHTM. Chƣơng I đã hệ thống hóa các khái niệm liên quan đến thẻ tín dụng và phát triển thẻ tín dụng của NHTM ở Việt Nam. Đồng thời chƣơng I cũng đƣa ra đƣợc hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng tại các NHTM và các yếu tố ảnh hƣởng. Chƣơng I vạch rõ xu hƣớng tất yếu phải phát triển thẻ tín dụng và đút kết bài học kinh nghiệm cho việc phát triển thẻ tín dụng cho các NHTM ở Việc Nam từ các ngân hàng có thị phần thẻ tín dụng lớn trên thế giới.
Chƣơng 1 cũng trình bày về phƣơng pháp nghiên cứu tác giả dùng để xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến việc sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng tại Vietcombank, tìm hiểu cũng nhƣ đáp ứng nhu cầu của KH sử dụng thẻ tín dụng để mở rộng thị phần thẻ của Vietcombank trong thời gian tới.
CHƢƠNG 2: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN THẺ TÍN DỤNG TẠI NHTMCP NGOẠI THƢƠNG VIỆT NAM