3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1 Thiết kế mẫu
Phƣơng pháp chọn mẫu: Do giới hạn về mặt kinh phí cũng như nhân lực nên
tác giả chọn phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Cách chọn mẫu này được gọi là phương pháp lấy mẫu phi xác suất, nhà nghiên cứu chọn những phần tử nào mà họ
có thể tiếp cận được. Vì đây là nghiên cứu khám phá cùng với giới hạn đã trình bày ở trên, phương pháp chọn phần tử mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện là phù hợp nhất. Các bảng câu hỏi nghiên cứu sẽ được gởi trực tiếp đến khách hàng, bạn bè, người quen thông qua khảo sát trực tuyến, đồng thời sẽ được in ra và khảo sát ở nơi tập trung khách hàng cho đến khi đạt được số lượng mẫu cần thiết.
Cỡ mẫu: được lấy dựa trên cơ sở số lượng biến quan sát của các nhân tố cần
ước lượng. Theo Hair et al., (1998) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA), ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát cần thiết để thu thập bộ dữ liệu (n>=5k: Trong đó: n là cỡ mẫu, k là số biến quan sát). Mơ hình nghiên cứu này có 20 biến quan sát, do vậy kích thước mẫu tối thiểu là 20 x 5 = 100.
Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi qui một cách tốt nhất, Tabachnick and Fidell (1996) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức n>=8m + 50. Trong đó: n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mơ hình
Dựa theo số lượng mẫu tối thiểu này và theo kinh nghiệm của các nghiên cứu trước, để đảm bảo độ tin cậy cao tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 200.
Sau khi thu thập dữ liệu, các bảng phỏng vấn được xem xét và loại đi những bảng phỏng vấn khơng đạt u cầu, sau đó mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS 16.0. Với phần mềm SPSS, các bước phân tích được tiến hành theo sau:
- Thống kê mô tả dữ liệu;
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo; - Phân tích nhân tố khám phá;
- Xác định trị trung bình các nhân tố; - Phân tích hồi qui Binary Logistic.
Thời gian thực hiện nghiên cứu chính thức bắt đầu vào đầu tháng 5/2014 và kết thúc vào tháng 8/2014.
Nghiên cứu này sẽ thực hiện theo các bước trình bày như hình 3.1 dưới đây:
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu:
Bước 1: Hình thành thang đo
Phát triển thang đo Likert 5 mức độ của các biến sự thỏa mãn của khách hàng, sự tin tưởng của khách hàng và những rào cản chuyển đổi ảnh hưởng đến duy trì khách hàng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm, dựa trên biểu hiện các biến quan sát trong cơ
Mục tiêu nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu
Hình thành thang đo
Nghiên cứu sơ bộ
Thang đo hiệu chỉnh
Nghiên cứu định lƣợng.
Khảo sát 200 khách hàng. Mã hóa, nhập liệu.
Làm sạch dữ liệu. Thống kê mơ tả.
Phân tích Cronbach’s Alpha. Phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích hồi qui Binary Logistic
nhị biến.
sở lý thuyết, tham khảo nghiên cứu trước, đồng thời có bổ sung theo kết quả của nghiên cứu định tính sơ bộ.
Bước 2: Đánh giá thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha và độ giá trị của thang đo được đánh giá qua phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến khơng phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Bertein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
Phương pháp EFA được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên, các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nunnally & Bertein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
Bước 3: Phân tích kết quả
Phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng để chọn ra nhân tố chính từ cơ sở lý thuyết đưa ra. Kế đó, sử dụng phân tích hồi qui Logistic để phân tích sự mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến biến phụ thuộc.
3.3.2 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu.
Sau khi nhận về các bảng khảo sát đã được điền thông tin, tiến hành loại bỏ các phiếu không hợp lệ. Kết quả của các phiếu khảo sát được nhập liệu vào phần mềm SPSS để chuẩn bị cho việc xử lý và phân tích dữ liệu.
Để xác định những mục hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần loại bỏ khỏi mơ hình dự kiến ban đầu, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng.
Độ tin cậy của thang đo là mức độ trong đó phép đo nhất quán với nhau giữa các lần đo. Một kỹ thuật thường được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của một thang đo là hệ số Cronbach’s Apha. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally and Bertein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Đối với nghiên cứu khám phá thì Cronbach’s Apha lớn hơn 0,6 là chấp nhận được, đối với nghiên cứu ứng dụng Cronbach’s Apha lớn hơn 0,7 là chấp nhận được.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để tiếp tục loại bỏ các biến không phù hợp khỏi mơ hình, thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu (gom nhóm các biến có tương quan với nhau thành một nhân tố). Phân tích nhân tố gồm các tham số chủ yếu sau:
(i) Communality: phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung. Communality ≥ 50% thì phân tích nhân tố được xem là phù hợp.
(ii) Hệ số tải nhân tố: hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. (iii) Kaiser – Meyer – Olkin (KMO): xem xét sự thích hợp của phân tích nhân
tố. KMO≥ 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng thích hợp.
(iv) Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi một nhân tố. Nhân tố chỉ được giữ lại khi có Eigenvalue ≥ 1.
(v) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
(vi) Component Matrix: xoay nhân tố để ma trận nhân tố trở nên đơn giản và dễ giải thích hơn do phần trăm phương sai được giải thích bởi từng nhân tố có thay đổi.
Sau đó, thực hiện phân tích hồi qui Binary Logistic để xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến hành vi duy trì khách hàng sử
dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm, nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi qui logicstic có được để ước lượng xác suất khả năng duy trì khách hàng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm dựa trên những thơng tin của biến độc lập mà ta có được.
3.3.3 Xây dựng thang đo.
Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính sơ bộ, các thang đo được hiệu chỉnh và bổ sung đưa ra thang đo cuối cùng sử dụng vào nghiên cứu định lượng chính thức, bao gồm các thang đo là (1) sự thỏa mãn của khách hàng, (2) sự tin tưởng của khách hàng, (3) những rào cản chuyển đổi, (4) hành vi duy trì khách hàng.
Với thang đo của ba biến độc lập: sự thỏa mãn của khách hàng, sự tin tưởng của khách hàng, những rào cản chuyển đổi thể hiện thái độ của người trả lời nên nghiên cứu sử dụng thang đo Likert với 5 cấp quãng (hay còn gọi là thang đo Likert 5 điểm): “rất không đồng ý, không đồng ý, trung lập, đồng ý, rất đồng ý” để đo lường nhận định của khách hàng về các yếu tố tác động đến duy trì khách hàng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm với ngân hàng.
Với biến phụ thuộc: “duy trì khách hàng” thể hiện hiện tượng, sự kiện về hành vi của khách hàng trong việc có tiếp tục quan hệ giao dịch với ngân hàng hay chuyển sang ngân hàng khác nên nghiên cứu sử dụng thang đo nhị phân “1: duy trì sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm với ngân hàng hiện tại, 0: chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng khác” để đo lường cho biến thể hiện hiện trạng hành vi này.
Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng thang đo định danh (ordinal scale) và thang đo thứ bậc (norminal scale) để thu thập các thông tin cơ bản gạn lọc đối tượng khảo sát và thu thập thông tin nhân khẩu học.
3.3.3.1 Thang đo sự thỏa mãn của khách hàng.
Trên cơ sở bộ thang đo của Sharma and Patterson (2000); Jones et al., (2000); Beerli et al., (2004); Lin and Wang, (2005) và kết quả nghiên cứu định tính sơ bộ, thang đo sự thỏa mãn của khách hàng với dịch vụ gửi tiền tiết kiệm cá nhân (ký hiệu:
CS) sử dụng cho nghiên cứu bao gồm 5 biến quan sát được mã hóa từ CS01 đến CS05 và được đo bằng thang đo Likert 5 điểm. Các biến quan sát được trình bày trong bảng 3.2.
Bảng 3.2 Thang đo sự thỏa mãn của khách hàng Biến quan sát Nội dung Biến quan sát Nội dung
CS01 Tơi thấy hài lịng với dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng hiện tại mà tôi lựa chọn.
CS02 Tôi cảm thấy khôn ngoan khi quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng mà tôi đang sử dụng.
CS03 Tơi có thể sẽ thỏa mãn dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại một ngân hàng khác (R).
CS04 Dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng hiện tại mà tôi đang sử dụng là hồn hảo đối với tơi.
CS05 Dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng hiện tại đã đáp ứng sự kỳ vọng của tôi.
3.3.3.2 Thang đo sự tin tƣởng của khách hàng.
Tương tự như thang đo trên, thang đo sự tin tưởng của khách hàng (ký hiệu CT) sử dụng cho nghiên cứu bao gồm 6 biến quan sát được mã hóa từ CT06 đến CT11 và được đo bằng thang đo Likert 5 điểm. Thang đo được xây dựng dựa trên thang đo của các tác giả Colgate and Lang, (2001); Sharma and Patterson, (2000); Delgado-Ballester and Munuera-Alemán, (2001); Chaudhuri and Holbrook, (2001) và trên kết quả nghiên cứu định tính sơ bộ. Các biến quan sát được trình bày trong bảng 3.3.
Bảng 3.3 Thang đo sự tin tưởng của khách hàng Biến quan sát Nội dung Biến quan sát Nội dung
CT06 Tôi tin tưởng rằng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng hiện tại mà tôi đang sử dụng là tốt nhất.
CT07 Tôi thấy cần phải thận trọng khi sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng hiện tại mà tôi đang sử dụng (R).
CT08 Dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng mà tôi đang sử dụng được tơi rất tín nhiệm.
CT09 Đơi khi tôi cảm thấy ngân hàng tơi đang sử dụng có một chút khơng thành thật (R).
CT10 Ngân hàng tôi đang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm thì rất quan tâm tới tơi.
CT11 Tơi tin tưởng vào thương hiệu của ngân hàng mà tôi đang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm.
3.3.3.3 Thang đo rào cản chuyển đổi.
Được xây dựng từ cơ sở lý thuyết sử dụng bộ thang đo của Cohen et al., (2007) và kết quả nghiên cứu định tính sơ bộ, thang đo rào cản chuyển đổi (ký hiệu: SB) sử dụng cho nghiên cứu bao gồm 7 biến quan sát từ SB12 đến SB18 và được đo bằng thang đo Likert 5 điểm. Các biến quan sát được trình bày trong bảng 3.4
Bảng 3.4 Thang đo rào cản chuyển đổi
Biến quan sát Nội dung
SB12
Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại một ngân hàng khác bởi vì ngân hàng hiện tại đang cung cấp sản phẩm và dịch vụ tôi cần.
SB13 Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng khác bởi vì tơi cảm thấy có ít lợi ích khi chuyển đổi. SB14 Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại
ngân hàng khác bởi vì sự chuyển đổi sẽ có thể quá phức tạp.
SB15 Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng khác bởi vì tơi có mối quan hệ tốt với ngân hàng hiện tại. SB16 Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại
ngân hàng khác bởi vì sự chuyển đổi là quá bất tiện.
SB17 Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng khác bởi vì tơi sử dụng rất nhiều sản phẩm, dich vụ của ngân hàng hiện tại.
SB18 Tôi không muốn chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng khác bởi vì tơi nhận được sự ưu đãi từ ngân hàng hiện tại.
3.3.3.4 Thang đo duy trì khách hàng.
Biến phụ thuộc duy trì khách hàng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm là một hiện tượng, sự kiện rất được quan tâm trong hoạt động của ngân hàng. Biến phụ thuộc này có có hai biểu hiện là khách hàng có duy trì sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng mình hay khơng. Hai biểu hiện này được mã hóa dưới dạng biến nhị phân với hai giá trị 1 và 0 như sau:
Biến phụ thuộc nhận giá trị 1: nếu khách hàng duy trì sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng đã sử dụng trước đây (hiện tại vẫn đang sử dụng).
Biến phụ thuộc nhận giá trị 0: nếu khách hàng khơng duy trì sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng đã sử dụng trước đây (mất khách hàng).
Để đo lường hai biểu hiện của hiện tượng duy trì khách hàng này tác giả sử dụng kết hợp 2 biến quan sát được trình bày trong bảng 3.5 như sau:
Bảng 3.5 Thang đo duy trì khách hàng
Biến quan sát Nội dung
1 Anh/chị đã từng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng nào trước đây?
2 Hiện tại anh/chị đang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm của ngân hàng nào?
Nếu kết quả khảo cho thấy trước đây khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm của ngân hàng X và hiện tại khách hàng cũng vẫn đang sử dụng dịch vụ này của ngân hàng X thì biến phụ thuộc duy trì khách hàng sẽ nhận giá trị 1 (trong trường hợp này là duy trì khách hàng). Ngược lại, nếu trước đây khách hàng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm của ngân hàng X và hiện tại khách đã chuyển sang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng khác thì biến phụ thuộc duy trì khách hàng sẽ nhận giá trị 0 (trong trường hợp này là hiện tượng khơng duy trì khách hàng – mất khách hàng).
Tóm tắt: Chương này đã trình bày chi tiết về phương pháp và quy trình nghiên cứu. Nghiên cứu được tiến hành qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ định tính và nghiên cứu định lượng chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ định tính được tiến hành dựa trên bảng phỏng vấn sâu và kết quả thu được là một số thang đo được chỉnh sửa phù hợp. Nghiên cứu định lượng được tiến hành bằng việc sử dụng bảng khảo sát với mẫu nghiên cứu là N=200. Nội dung
chương đã trình bày chi tiết cách thức chọn mẫu, hình thành thang đo và phân tích dữ liệu nghiên cứu. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu với thống kê mô tả mẫu, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi qui logistic nhị biến.
CHƢƠNG 4
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mơ tả mẫu nghiên cứu.
Nghiên cứu được thực hiện trên địa bàn Tp Hồ Chí Minh, bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp và gửi email cho những người trong độ tuổi từ 18 tuổi trở lên. Bảng câu hỏi thu thập sẽ được nhập và làm sạch bằng phần mềm SPSS 16.0 sau khi kiểm tra loại bỏ những mẫu không đạt yêu cầu, số lượng bảng câu hỏi cuối cùng có giá trị đưa vào phân tích là 230 bảng câu hỏi đầy đủ và đáp ứng yêu cầu của bài nghiên