Nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua các cuộc phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi hoặc khách hàng tự trả lời hoặc gửi mail đến khách hàng bằng bảng câu hỏi (Phụ lục 2). Các dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 để mô tả mẫu nghiên cứu, đánh giá sự tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định mơ hình và kiểm định các giả thiết.
3.6.1 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ TTQT của ngân hàng. Do giới hạn về thời gian và nguồn lực, tác giả chỉ tiến hành khảo sát các đối tượng là khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ TTQT của 3 ngân hàng SAIGONBANK, ACB và VIETCOMBANK tại thành phố Hồ Chí Minh.
3.6.2 Phương pháp chọn mẫu
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn nghiên cứu sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là từ 5 mẫu trở lên cho một tham số cần ước lượng (Bollen, 1989 – dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2003). Theo quan điểm này, với 38 biến quan sát thì kích thước mẫu tối thiểu cho nghiên cứu là n = 190. Tuy nhiên, nếu chọn kích thước mẫu ở mức tối thiểu thì số lượng mẫu cho mỗi ngân hàng là khá nhỏ. Vì vậy, kích thước mẫu được đề xuất cho nghiên cứu này là khoảng 630 mẫu.
3.6.3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Các thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên thì thang đo được chấp nhận (Nunnally & Berstein, 1994 – dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010) và mỗi biến có tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ trong bước phân tích nhân tố tiếp theo.
3.6.4 Phân tích nhân tố
Khi phân tích nhân tố, kiểm định Bartlett dùng để xem xét các biến có hay khơng có tương quan trong tổng thể, điều kiện cần cho phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau, và điều kiện đủ là trị số KMO (Kaiser– Meyer–Olkin) phải từ 0,5 đến 1 (Hair & ctg, 1998). Sự rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện bằng phương pháp trích hệ số Principal components với phép quay Varimax. Nếu tất cả các hệ số tải nhân tố lớn hơn hệ số quy ước 0,5 thì các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair &
ctg, 2006 – dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010). Để đạt độ giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ số chuyển tải phải lớn hơn hoặc bằng 0.3. Các thành phần với giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 0,5 được xem như những nhân tố đại diện các biến.
Trong q trình phân tích nhân tố, một số biến quan sát không đạt yêu cầu về hệ số tải nhân tố sẽ bị loại, các nhân tố được hình thành từ các biến cịn lại, nhân tố mới được đặt tên, các thang đo sẽ được điều chỉnh và hệ số Cronbach’s alpha được tính lại.
Trên cơ sở các nhân tố mới và các thang đo đã điều chỉnh, mơ hình sẽ được hiệu chỉnh và phát biểu lại các giả thiết.
3.6.5 Phân tích hồi quy tuyến tính bội và kiểm định mơ hình
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper & Schindler, 2003 – dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010). Hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thiết trong nghiên cứu này. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ TTQT của ngân hàng và các biến độc lập có được từ mơ hình đã được hiệu chỉnh sau khi có kết quả phân tích nhân tố.
Phương pháp đưa các biến vào cùng một lúc được sử dụng cho phân tích hồi quy. Các yêu cầu trong phân tích hồi quy tuyến tính bội: (1) kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy, (2) xem xét hiện tượng đa cộng tuyến.
Sự đa cộng tuyến cao có thể làm cho kết quả khơng chính xác, do đó cần thiết phải có điều kiện về đa cộng tuyến. Theo Hair & ctg (2006 - dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010)) có hai cách đo lường để kiểm định ảnh hưởng đa cộng tuyến: (1) tính giá trị dung sai hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF) và (2) sử dụng chỉ số điều kiện. Nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại.
Theo kinh nghiệm, chỉ số điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại (John & Benet Martinez, 2000 – dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010). Như vậy, để đảm bảo khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mơ hình hồi quy phải có hệ số VIF nhỏ hơn 10 và chỉ số điều kiện nhỏ hơn 30.
Ngồi ra, phần dư chuẩn hố được kiểm tra đồng thời để xem xét có vi phạm hay không giả thiết về phân phối chuẩn. Hệ số R2 điều chỉnh nói lên rằng phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng, đánh giá các thang đo về mơ hình lý thuyết và các yếu tố tác động vào sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ TTQT của ngân hàng. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ sử dụng kỷ thuật thảo luận nhóm tập trung nhằm để khám phá các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng, dùng để điều chỉnh và bổ sung vào thang đo của mơ hình nghiên cứu. Qua nghiên cứu này, các thang đo lường các khái niệm nghiên cứu cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua phỏng vấn trực tiếp với bảng câu hỏi chi tiết đã được chuẩn bị sẵn, với mẫu có kích thước dự kiến n = 630.
Chương này đã nêu lên cơ sở lý thuyết để tiến hành phân tích dữ liệu như: đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy tuyến tính bội, kiểm định mơ hình và kiểm định giả thiết.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Sử dụng kết quả trong phần nghiên cứu sơ bộ sau khi đã điều chỉnh, tác giả tiến hành nghiên cứu mở rộng. 630 bảng câu hỏi được gửi đến khách hàng đang sử dụng dịch vụ TTQT của các NHTM. Trong đó, 300 bảng được gửi qua email và 330 bảng được gửi trực tiếp đến khách hàng. Thời hạn thu hoạch bảng trả lời là trong vòng 3 tuần (từ 17/10/2011 đến 10/11/2011). Sau thu hoạch, tổng số mẫu thu thập thực tế hợp lệ trong nghiên cứu này là 583 mẫu. Có 47 mẫu bị loại do người được khảo sát không đánh đầy đủ thông tin, không hợp lệ hay thông tin bị loại do người được điều tra đánh cùng một lựa chọn. Các đặc tính của mẫu nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.1
Trong 583 khách hàng tham gia phỏng vấn có 93 nam (chiếm 16%) và 490 nữ (chiếm 84%).
Về độ tuổi, có 195 khách hàng ở độ tuổi từ 18 đến 30 tuổi (chiếm 33.40%), 226 khách hàng ở độ tuổi từ 31 đến 40 tuổi (chiếm 38,80%), 159 khách hàng ở độ tuổi từ 40 đến 50 tuổi (chiếm 27,30%) và 3 khách hàng trên 50 tuổi (chiếm 0,5%)
Về trình độ học vấn, có 122 khách hàng có trình độ trung cấp, cao đẳng (chiếm 20,90%), 459 khách hàng có trình độ đại học (chiếm 78,70%) và 2 khách hàng có trình độ trên đại học (chiếm 0,30%)
Về ngân hàng, 204 người là khách hàng của SAIGONBANK (chiếm 35,00%) , 184 người là khách hàng của ACB (chiếm 31,60%) và 195 người là khách hàng của VIETCOMBANK (chiếm 33,40%)
Về thời gian sử dụng dịch vụ TTQT, có 19 khách hàng sử dụng dịch vụ dưới 1 năm ( chiếm 3,30%), 86 khách hàng sử dụng dịch vụ từ 1 đến dưới 2 năm (chiếm 14,80%), 347 khách hàng sử dụng dịch vụ từ 2 đến dưới 5 năm (chiếm 59,50%) và 131 khách hàng sử dụng dịch vụ từ 5 năm trở lên (chiếm 22,50%).
Bảng 4.1: Thông tin chung về mẫu nghiên cứu Mẫu n = 583 Mẫu n = 583 Các đặc điểm Tần số Phần trăm Giới tính Nam 93 16.0 Nữ 490 84.0 Tuổi Từ 18 đến 30 tuổi 195 33.4 Từ 31 đến 40 tuổi 226 38.8 Từ 41 đến 50 tuổi 159 27.3 Trên 50 tuổi 3 0.5 Học vấn Trung cấp, cao đẳng 122 20.9 Đại học 459 78.7 Trên đại học 2 0.3 Ngân hàng SAIGONBANK 204 35.0 ACB 184 31.6 VIETCOMBANK 195 33.4 Thời gian Dưới 1 năm 19 3.3
Từ 1 năm đến dưới 2 năm 86 14.8
Từ 2 năm đến dưới 5 năm 347 59.5
Từ 5 năm trở lên 131 22.5
(Nguồn: số liệu điều tra của tác giả (Phụ lục 3))