2.8.1 Phương pháp so sánh:
2.8.1.1 Phương pháp so sánh bằng số tuyệt đối
Là so sánh giá trị của kỳ phân tích so với kỳ gốc, là kết quả của phép trừ giữa trị số kỳ phân tích với kỳ gốc của chỉ tiêu nghiên cứu.
Cơng thức:
Trong đó:
Y0: Chỉ tiêu kỳ gốc. Y1: Chỉ tiêu kỳ phân tích.
ΔY: Là phần chênh lệch tăng, giảm của chỉ tiêu.
Phương pháp so sánh số tuyệt đối, cho thấy được sự biến động về số lượng, quy mơ giữa kỳ phân tích so với kỳ gốc của chỉ tiêu nghiên cứu.
2.8.1.2 Phương pháp so sánh bằng số tương đối
Là so sánh giá trị của kỳ phân tích so với kỳ gốc, là kết quả của phép chia giữa trị số kỳ phân tích với kỳ gốc của chỉ tiêu nghiên cứu. Số tương đối thường được biểu hiện bằng số lần hay số phần trăm (%).
Công thức:
Trong đó:
Y0: Chỉ tiêu kỳ gốc. Y1: Chỉ tiêu kỳ phân tích.
y (%): Biểu hiện biến động giữa kỳ phân tích so với kỳ gốc.
Phương pháp này cho thấy được phần trăm biến động của chỉ tiêu nghiên cứu kỳ phân tích so với kỳ gốc.
Trong đề tài này, phương pháp so sánh giúp ta thấy rõ được sự biến động của các chỉ tiêu giữa các năm trong giai đoạn nghiên cứu. Đây cũng là cơ sở để tìm nguyên nhân và đề xuất giải pháp.
2.8.2 Phương pháp chọn mẫu
Số liệu sơ cấp phục vụ cho phân tích của nghiên cứu thu được thơng qua bảng câu hỏi được thiết kế sẵn, bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp 130 khách hàng có sử dụng dịch vụ cho vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Châu Đốc.
Phương pháp chọn mẫu: Số liệu được thu thập theo phương pháp chọn mẫu phân tầng ngẫu nhiên.
Số quan sát (cỡ mẫu): Dựa vào lí thuyết thống kê cơ bản ta có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định cỡ mẫu cần chọn là: mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến độc lập. Ta có cơng thức ước lượng cỡ mẫu thích hợp cho tổng thể như sau:
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cách xác định kích thước mẫu thích hợp được xác định theo phương pháp hồi quy đa biến của Tabacknich và Fidell (1991):
N >= 50 + 8*P
Trong đó:
N là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, P là số biến độc lập trong mơ hình.
Với cơng thức trên ta có số lượng mẫu thích hợp tối thiểu là 106 quan sát (P=7). Theo điều kiện thực tế cho phép, tác giả đã tiến hành khảo sát 130 khách hàng (N=130).
Cách thức lấy mẫu: trong nghiên cứu này số mẫu được sử dụng là 130 quan sát và số mẫu được phân bố theo tỉ lệ dân số ở TP. Châu Đốc và 4 huyện An phú, Phú Tân, Châu Phú, Tịnh Biên. Đây là những nơi có mật độ dân số tập trung đông, điều kiện kinh tế - xã hội khá tốt trên địa bàn tỉnh An Giang. Theo thống kê của Ngân hàng, khách hàng giao dịch với Ngân hàng tập trung ở các huyện nêu trên, số khách hàng còn lại đến từ các huyện khác chiếm rất thấp.
2.8.3 Thiết kế bảng câu hỏi
Việc xây dựng bảng câu hỏi dựa trên nền tảng các thông tin cần thu thập trong quá trình lược khảo tài liệu. Sau đó sẽ hình thành bảng câu hỏi sơ bộ, tiếp tục kiểm tra tính hợp lý của bảng câu hỏi, tiếp theo đó là tiến hành phỏng vấn thử. Cuối cùng điều chỉnh, xây dựng bảng câu hỏi chính thức và tiến hành phỏng vấn.
Hình 2.5 Tiến trình thiết kế bảng câu hỏi Bảng câu hỏi sơ bộ Lược khảo tài liệu Điều tra thử Hiệu chỉnh bảng câu hỏi Bảng câu hỏi chính thức
Bảng câu hỏi được xây dựng thông qua thang đo lường thái độ (attiudes scales) bằng thang điểm Likert với 5 sự lựa chọn bao gồm: 1 = rất khơng thích, 2 = khơng thích, 3 = bình thường, 4= thích, 5 = rất thích, để đo lường những nhân tố tác động đến quyết định vay tiêu dùng của khách hàng.
2.8.4 Phân tích tương quan
Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số khơng có liên hệ gì với nhau, ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối. Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm (r <0) có nghĩa là khi X tăng cao thì Y giảm (và ngược lại, khi X giảm thì Y tăng), nếu giá trị hệ số tương quan là dương (r > 0) có nghĩa là khi X tăng cao thì Y cũng tăng, và khi X tăng cao thì Y cũng giảm theo.
Có nhiều hệ số tương quan, hệ số tương quan thông dụng nhất: hệ số tương quan Pearson r. Công thức của r như sau:
Trong phân tích, kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0).