3.4.1 Mẫu nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp phỏng vấn mặt đối mặt với công cụ là bảng câu hỏi định lượng (xem phụ lục 9). Việc lấy mẫu được thực hiện theo phương pháp thuận tiện. Cá nhân có sử dụng thẻ Đa năng tại Ngân hàng Đơng Á trên địa bàn TP.HCM được chọn vào mẫu nghiên cứu. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận. (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Ưu điểm của phương thức này là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu và thường sử dụng khi bị giới hạn về thời gian và chi phí. Tuy nhiên, nhược điểm của phương thức này là không xác định được sai số do lấy mẫu.
Theo Tabachnick và Fidel (1996) phân tích hồi quy 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 cần thiết cho phân tích hồi quy là: n = 8 x 5 + 50 = 98.
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng (Hair và cộng sự, 1998). Số lượng tham số cần ước lượng của nghiên cứu này là 31, nếu theo tiêu chuẩn năm mẫu cho một tham số ước lượng thì kích thước mẫu cần là n = 155 (31 x 5). Như vậy kích thước mẫu cần thiết n ≥ 155. Nghiên cứu này được thực hiện với kích thước mẫu n = 238 là thích hợp.
Để đạt được kích thước mẫu trên, 300 khách hàng cá nhân có sử dụng dịch vụ thẻ Đa năng tại ngân hàng Đông Á được chọn vào mẫu phỏng vấn theo phương pháp mặt đối mặt được thực hiện. Thời gian tiến hành phỏng vấn diễn ra trong hai tháng 8 và 9 năm 2014. Tỉ lệ hồi đáp đạt hợp lệ khoảng 79%, 238 bảng câu hỏi đạt yêu cầu được đưa vào nghiên cứu định lượng.
3.4.2 Kế hoạch phân tích dữ liệu.
phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội.
Tiêu chuẩn phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation). Tiêu chuẩn đánh giá thang đo theo Nunnally và Burnstein (1994) và Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 353 và 404) như sau:
(1) Mức ý nghĩa của hệ số Cronbach’s alpha: 0.6 ≤ α ≤ 0.95: chấp nhận được và α từ 0.7 đến 0.9 là tốt; Nếu α > 0.95: có hiện tượng trùng lắp trong các mục hỏi nên không chấp nhận được. (2) Hệ số tương quan biến - tổng phải lớn hơn 0.3. Đây là hệ số tương quan của 1 biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao, sự tương quan của biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và bị loại khỏi thang đo.
Tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá EFA.
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện như sau:
(1) Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0.05. (Theo Hoàng
Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ- Theo Hair và Anderson (1998, 111). Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; hệ số tải nhân tố> 0.4 được xem là quan trọng; và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố > 0.75. Trong phần phân tích nhân tố này, tác giả chấp nhận hệ số tải nhân tố từ 0.5 trở lên, nếu các biến quan
sát khơng đạt u cầu này thì khơng phải là biến quan trọng trong mơ hình và bị loại để chạy tiếp phân tích nhân tố.
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
(4) Hệ số eigenvalue >1 (Hair và Anderson, 1998). Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
(5) 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 (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
Sau khi kiểm tra điều kiện (1) của phân tích nhân tố, tiến đến xác định số lượng nhân tố thông qua điều kiện (3) là phương sai trích ≥ 50% và (4) là eigenvalue >1. Tiếp đến, kiểm tra giá trị hội tụ theo điều kiện (2) và giá trị phân biệt theo điều kiện (5) của các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mơ hình tiếp theo. Kết quả phân tích EFA cuối cùng sẽ đáp ứng giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Các nhân số của các nhân tố dùng để tính tốn chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA và Cronbach’s alpha. Nhân số bằng trung bình cộng (Mean) của các biến số (hoặc items) của từng nhân tố (factors), theo Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 406.
Sau khi phân tích nhân tố, mơ hình lý thuyết được điều chỉnh và phân tích hồi quy bội được sử dụng để kiểm định sự phù hợp của mơ hình và các giả thuyết.