4. Phươngpháp nghiêncứu củađềtài
2.3 Kiểmđịnh cácnhân tố ảnhhưởngđếnquyếtđịnhgửitiết kiệm
Nghiên cứu này gồm hai bước chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính và nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng.
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng hình thức trao đổi trực tiếp với người
được phỏng vấn dựa trên những câu hỏi đã gợi ý sẵn.
Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thơng qua hình thức phỏng vấn trực tiếp các khách hàng cá nhân gửi tiết kiệm tại ACB khu vực TPHCM. Quy trình nghiên cứu được thực hiện như sau:
Hình 2.1: Quy trình nghiên cứu
2.3.2 Phương pháp thu thập thơng tin và cỡ mẫu
Thông tin nghiên cứu được thu thập bằng cách phát bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp đến tay các khách hàng đến giao dịch gửi tiền tiết kiệm tại ACB.
Vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu chính thức
Giải pháp
-Phân tích Cronbach Alpha -Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện - phi xác suất. Chọn mẫu theo
phương pháp thuận tiện là phương pháp chọn mẫu phi xác suất mà nhà nghiên cứu
có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011, trang 240).
Kích thước mẫu trong phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội cũng là một
vấn đề quan tâm. Một công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho mơ hình hồi quy tuyến tính bội như sau (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011, trang 499):
n ≥ 50 +8p
Trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu cấn thiết và p là số lượng biến độc
lập trong mô hình.
Dựa theo quy luật kinh nghiệm (Green, 1991), công thức trên chỉ phù hợp nếu p <7. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội trong nghiên cứu với p = 5 nên công thức trên hồn tồn sử dụng được. Và kích thước mẫu tối thiểu cần cho nghiên cứu này
là 90 ( 50+8*5 = 90). Để đạt được kích thước mẫu cho nghiên cứu, 300 phiếu thu
thập thông tin đã được gởi đi khảo sát bằng hình thức trực tiếp. Kết quả thu về được 205 phiếu hợp lệ. Do đó, mẫu nghiên cứu chính thức là n = 205. Với cỡ mẫu thu
được đủ đảm bảo độ tin cậy để phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội.
2.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích dữ liệu.
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phân tích hệ số Cronbach Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế
được các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) nhỏ hơn .3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn
thang đo khi hệ số Cronbach Alpha ≥ .6 (Nunnally & Bernstein 1994).
Phân tích nhân tố EFA là bước tiếp theo sau khi phân tích hệ số Cronbach Alpha, các thang đo lúc này được đánh giá bằng EFA để thu nhỏ và gom các biến
lại thành các nhân tố. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố nhỏ hơn .5 sẽ bị loại.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội được tiến hành dựa trên các bước ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1):
- Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính bội cũng là xem xét các mối
tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến: mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan
Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. - Kiểm định độ phù hợp của mơ hình bằng kiểm định F. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mơ hình. Kiểm định t trong bảng các thông số thống kê của từng biến trong mơ hình dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội và kiểm định với mức ý nghĩa 5% QD = β0+β1TH +β2LS +β3KPP+β4CLDV +β5HM
Trong đó:
- QD: Biến phụ thuộc (Y) thể hiện quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng. - Các biến độc lập (Xi): (TH) thương hiệu ngân hàng, (LS) lãi suất tiết kiệm, (KPP) kênh phân phối, (CLDV) chất lượng dịch vụ, (HM) chính sách hậu mãi.
- β0: Hệ số tự do, thể hiện quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng khi các biến độc lập trong mơ hình bằng 0.
- βi (i=1,n): Hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng TH, LS, KPP, CLDV, HM.