6. Kết cấu của luận văn
2.3 Khảo sát sự hài lòng về dịch vụ thẻ của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương
2.3.6 Các nội dung chính cần phân tích của nghiên cứu
Nội dung chính của nghiên cứu cần phải hướng đến các mục tiêu của đề tài đã
được đề ra:
Bước 1: Đối với mục tiêu thứ nhất: “Vận dụng kết quả nghiên cứu để đánh giá
sự hài lòng của khách hàng sử dụng thẻ ngân hàng do Vietcombank HCM phát hành” (Phụ lục 2).
Để thực hiện mục tiêu này tác giả tiến hành phân tích câu hỏi số 8 với SPSS
bằng một số phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu như sau:
2.3.6.1 Thống kê mô tả (Phụ lục 2.1):
Tập dữ liệu sau khi được mã hóa và hiệu chỉnh sẽ được đưa vào mơ tả các
thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát như: giới tính, độ tuổi, thu nhập, các loại thẻ đã sử dụng, thời gian sử dụng thẻ, ngành nghề, chức vụ và sự hài lòng khách hàng.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang
đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha.
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng
được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến
gần 1 là thang đo lường tốt.
2.3.6.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis)
(Phụ lục 2.3):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại
đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được
sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới 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.
Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố.
Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated
bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.45 thì mới đạt u cầu.
Ngồi ra thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc
bằng 50% và sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải không nhỏ hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
2.3.6.4 Mô tả đặc điểm các thành phần khảo sát trong mơ hình (Phụ lục
2.4).
Phần này xem xét mức độ hài lòng chung của khách hàng về dịch vụ phát
hành thẻ, những yếu tố nào khách hàng hài lòng và chưa hài hòng tại Vietcombank HCM.
2.3.6.5 Phân tích hồi quy tuyến tính (Phụ lục 2.5)
Theo giả thiết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa khái niệm các thành phần của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Vấn đề đặt ra trong
nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng? Mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy mơ hình tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 16.0.
Bước 2: Mục tiêu thứ 2: “Khảo sát những yếu tố cần cải thiện để dịch vụ phát
hành thẻ tại ngân hàng Vietcombank HCM tốt hơn”. Đối với mục tiêu này dùng
thống kê mô tả phân tích câu hỏi số 9 (Phụ lục 3).
Bước 3: Mục tiêu thứ 3: “Khảo sát những yếu tố quan trọng khi khách hàng
chọn thẻ của một ngân hàng ”. Đối với mục tiêu này dùng thống kê mơ tả phân tích
Bước 4: Mục tiêu thứ 4: “Đánh giá sự ưa thích của khách hàng về thẻ Vietcombank so với một số đối thủ cạnh tranh trên địa bàn TP.HCM”. Tác giả cũng
dùng thống kê mô tả phân tích câu hỏi số 11 (Phụ lục 5).
Mục tiêu cuối cùng là biện pháp nâng cao sự hài lịng khách hàng được trình bày cụ thể ở chương 3 nghiên cứu này.