3.3.1 Thiết ế câu hỏi nghiên cứu
Trong nghiên cứu này sử dụng các khái niệm: “Độ tin cậy của khách hàng, Sự đáp ứng, N ng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Phƣơng tiện hữu hình, Giá cả dịch vụ, Sự hài lòng”.
37
Cụ thể để đo lƣờng các khái niệm có trong mơ hình, tác giả sử dụng các thang đo nhƣ sau: “Các biến quan sát của các khái niệm sẽ đƣợc đo bằng thang đo Likert 5 điểm (Hồn tồn khơng đồng ý, Khơng đồng ý, Khơng ý kiến (trung bình), Đồng ý, Hoàn toàn đồng ý). Riêng những biến phân loại đối tƣợng khảo sát nhƣ giới tính, độ tuổi, sử dụng thang đo định danh, thang đo tỷ lệ”.
3.3.2 Mẫu nghiên cứu
Khung chọn mẫu của đề tài là: những khách hàng cá nhân đã sử dụng dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại Sacombank – chi nhánh Gò Vấp.
Đề tài này sẽ chọn mẫu theo phƣơng pháp phi xác suất, thuận tiện.
Theo Hair và cộng sự (1992) “số mẫu quan sát trong phân tích nhân tố phải lớn hơn 100 và có tỷ lệ so với biến ít nhất là 5/1, tốt nhất trong khoảng tỷ lệ 5/1. Việc xác định cỡ mẫu của nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện theo con số kinh nghiệm = (số biến cần đo) x 10 (ƣớc lƣợng 32 biến cần có ~ 320 mẫu khảo sát)”
3.3.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập sẽ đƣợc xử lí trên phần mềm SPSS 25.0 theo trình tự sau:
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo:
Để đo độ tinh cậy đối với thang đo trực tiếp, hệ số Cronbach Alpha đƣợc sử dụng trực tiếp (để xem xét các biến trong thang đo có cùng cấu trúc hay khơng). “Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ đồng nhất của các biến càng cao. Trƣớc khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến khơng phù hợp thì tác giả sử dụng hệ số tin cậy Cronbach Alpha loại bỏ những biến không phù hợp với mơ hình vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả” theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
“Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lƣờng có nhất qn với nhau hay khơng để đánh giá xem biến nào cần giữ lại biến nào cần loại bỏ” theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
38
“Hệ số tin cậy Cronbach Alpha: tác giả sử dụng trong mơ hình nghiên cứu này là từ 0,6 trở lên vì hệ số tin cậy Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên là đo lƣờng tốt, từ 0,7 – 0,8 là sử dụng đƣợc, còn từ 0,6 trở lên là sử dụng trong nghiên cứu mới hoặc là trong hoàn cảnh mới” theo Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008.
Hệ số tƣơng quan biến – tổng: các biến quan sát có tƣơng quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) đƣợc xem là biến bị loại bỏ khỏi thang đo và hệ số tƣơng quan biến – tổng lớn hơn 0,3 đƣợc chấp nhận đạt yêu cầu
Phân tích nhân tố hám phá EFA:
Sau khi sử dụng các biến phân tích đạt yêu cầu để phân tích nhân tố khám phá EFA tác giả sẽ tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố Các nhân tố này có ý nghĩa kiếm định hơn nội dung của tập hợp biến ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
“Phƣơng pháp: đối với thang đo đa hƣớng, sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1 Phƣơng pháp này đƣợc cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Đối với thang đơn hƣớng thì sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Components Thang đo chấp nhận đƣợc khi tổng phƣơng sai trích đƣợc bằng hoặc lớn hơn 50%” theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007.
Tiêu chuẩn: “Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0 5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA Đối với mơ hình nghiên cứu này tác giả chọn hệ số tải nhân lớn hơn 0,3 là mức tối thiểu chấp nhận đƣợc”.
Từ cơ sở lý thuyết trên, mơ hình sử dụng 31 biến quan sát cho phân tích nhân tố EFA và việc thực hiện tiến hành theo các bƣớc sau:
Đối với các biến quan sát đo lƣờng các khái niệm thành phần và khái niệm sự hài lòng của khách hàng đều là “các thang đo đơn hƣớng nên sử dụng phƣơng pháp
39
trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1”.
Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm: “Kiểm định Barlett: các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0 5 – 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0 5 Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho sự biến thiên của mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1 Xem xét tổng phƣơng sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%): cho biết các nhân tố đƣợc trích giải thích % sự biến thiên của các biến quan sát”.
Phân tích hồi quy bội
Phân tích tƣơng quan:
“Các thang đo đã qua đánh giá đạt yêu cầu đƣợc đƣa vào phân tích tƣơng quan Pearson Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến này và khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Hệ số tƣơng quan Pearson (r) có giá trị trong khoảng (-1,+1). Giá trị tuyệt đối của r càng tiến đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có quan hệ tuyến tính” theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008.
Phân tích hồi quy đa biến:
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). “Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter: tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan”.
“Quá trình kiểm định giả thuyết đƣợc thực hiện theo các bƣớc sau:
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2
hiệu chỉnh
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
40
Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dƣ: dựa theo biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1
Kiểm tra giả định về hiện tƣợng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) Nếu VIF > 10 thì có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Xác định mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu
Cuối cùng, kiểm định T - test và phân tích sâu ANOVA dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các thành phần theo yếu tố nhân khẩu học về mức độ hài lịng của khách hàng”.
Tóm tắt chƣơng 3
Chƣơng 3 tác giả trình bày bày chi tiết phần thiết kế nghiên cứu, phƣơng pháp thực hiện nghiên cứu. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phƣơng pháp định tính thơng qua k thuật thảo luận nhóm giữa ngƣời nghiên cứu và đối tƣợng tham gia nghiên cứu. Chƣơng 3 cũng trình bày các phần liên quan đến q trình nghiên cứu chính thức.
41
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chƣơng 3 tác giả trình bày bày chi tiết phần thiết kế nghiên cứu, phƣơng pháp thực hiện nghiên cứu Chƣơng 3 cũng trình bày các phần liên quan đến q trình nghiên cứu nhƣ: thơng tin cần thu thập, xây dựng thang đo, thiết kế mẫu, giới thiệu k thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu. Qua đó nội dung chƣơng trình tác giả trình bày các bƣớc phân tích, xử lý dữ liệu và đƣa ra các kết quả nghiên cứu: thống kê các đặc điểm về mẫu khảo sát, đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tƣơng quan, hồi quy tuyến tính bội. Từ đó, kiểm định mơ hình hồi quy, các giả thuyết và đƣa ra kết luận cuối cùng.