CHƯƠNG 2 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bảng câu hỏi phỏng vấn được xem xét và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Tiếp theo, nghiên cứu sẽ mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu. Sau đó, nghiên cứu sử dụng nhiều cơng cụ phân tích dữ liệu như thống kê mơ tả, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha), tương quan Pearson, phân tích hồi quy hồi quy tuyến tính bội, biểu đồ phân tán phần dư, biểu đồ Q-Q plot,… với phần mềm SPSS 17.0 để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.
2.4.1. Phân tích mơ tả
Phân tích mơ tả dùng để mô tả các thuộc tính của mẫu như chức vụ người được khảo sát, lĩnh vực các cơng ty đang hoạt động, loại hình dịch vụ mà cơng ty đã và đang sử dụng của ngân hàng BIDV, thâm niên sử dụng dịch vụ của ngân hàng BIDV.
2.4.2. Đánh giá độ tin cậy Cronbach Alpha của thang đo
Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của các tham số ước lượng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mơ hình.
Các biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994).
2.4.3. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để thu gọn các tham số ước lượng, nhận diện các yếu tố và chuẩn bị cho các phân tích tiếp theo. Trong phân tích nhân tố EFA, hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hair et al., 2006). Các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại
diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
2.4.4. Phân tích tương quan
Sau khi ổn định thang đo, các thành phần của chất lượng dịch vụ được kiểm định mối quan hệ bằng phương pháp tương quan với hệ số r (Pearson correlation coefficient) và hồi quy tuyến tính bội để xác định mức ý nghĩa và mối tương quan tuyến tính giữa các yếu tố trong mơ hình.
2.4.5. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Một số kiểm định nhằm đảm bảo mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là hợp lệ như kiểm tra biểu đồ phân tán phần dư, biểu đồ Q-Q plot để khảo sát phân phối của phần dư...
Tóm tắt chương 2
Trong chương này tác giả đã trình bày rõ hơn về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn gồm: nghiên cứu sơ bộ định tính và nghiên cứu chính thức định lượng và các phương pháp phân tích dự định thực hiện như Crombach’s Alpha, EFA, hồi quy tuyến tính bội,….
Trong nghiên cứu sơ bộ định tính, các thang đo đã được điều chỉnh về mặt ngữ nghĩa và ngữ cảnh để hỏi đúng và trực tiếp về dịch vụ chiết khấu BCT của ngân hàng BIDV, bên cạnh đó việc điều chỉnh cịn giúp các câu hỏi dễ hiểu hơn với đối tượng khảo sát.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thơng qua việc khảo sát bảng câu hỏi và thu thập số liệu sau đó dùng phần mềm SPSS 17.0 để phân tích. Và tiếp theo ở chương bốn, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính thức và giải thích kết quả kiểm định các giả thuyết.