CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu chín hứ t hc
3.3.1.5 Thang đo lòng trung thành khách hàng
Beerli, Martin và Qintana (2004) đã sử dụng 3 biến quan sát để đo lường thành phần này, tác giả dựa trên nghiên cứu này để hoàn tất bảng câu hỏi gồm 3 biến quan sát:
Bảng 3.5: Thang đo lòng trung thành khách hàng
MÃ HĨA NỘI DUNG
LTT1 Anh chị sẽ ln sử dụng dịch vụ ngân hàng vì anh chị đánh giá caongân hàng này. LTT2 Anh chị là khách hàng trung thành của ngân hàng.
LTT3 Anh chị sẽ giới thiệu ngân hàng cho bạn bè, người thân hoặc những ai cần anh chị tư vấn.
3.3.2 Mẫu nghiên cứu
Kích thước mẫu phụ thuộc thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Gorsuch (1983), phân tích nhân tố có mẫu ít nhất 200 quan sát, Hachter (1994) cho rằng kích cỡ mẫu cần ít nhất gấp 5 lần biến quan sát.Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc thì kích cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA thường ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến. Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn cơng thức:
n>= 8k + 50
Trong đó: n là kích cỡ mẫu
k số biến độc lập của mơ hình.
Ngồi ra, theo quy tắc kinh nghiệm của Nguyễn Đình Thọ (2011) thì số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần. Như vậy, với 37 biến quan sát, nghiên cứu cần khảo sát ít nhất 370 mẫu để đạt kích thước mẫu cần cho phân tích EFA. Phương pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi, phát phiếu khảo sát trực tiếp đến khách hàng và thu lại ngay sau khi trả lời. Đồng thời, nghiên cứu cũng tiến hành khảo sát qua mạng (gửi qua mail).
Để đạt được kích thước mẫu nghiên cứu như trên, nghiên cứu tiến hành khảo sát 518 khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ của một số các ngân hàng TMCP trên
địa bàn TP.HCM với phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Bảng câu hỏi do đối tượng nghiên cứu tự trả lời bao gồm 37 phát biểu, trong đó 22 phát biểu về chất lượng dịch vụ cảm nhận, 3 phát biểu về giá cả cảm nhận, 4 phát biểu về sự hài lòng khách hàng, 5 phát biểu về niềm tin, 3 phát biểu về lòng trung thành dịch vụ. Mỗi câu hỏi được đo lường dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Quá trình thu thập thông tin được tiến hành. Sau khi sàn lọc các bảng hỏi không phù hợp, nghiêu cứu tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS 20.0 và phân tích dữ liệu khảo sát để kết luận các giả thuyết nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu. Kết quả cuối cùng từ SPSS 20.0 sẽ được phân tích, giải thích và trình bày thành bản báo cáo nghiên cứu.
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng nhiều cơng cụ phân tích dữ liệu: sử dụng cơng cụ đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha và loại bỏ các biến có độ tin cậy thấp, hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ. Sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) loại bỏ các biến có thơng số nhỏ bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố (Factor loading) và các phương sai trích hoặc các biến vi phạm giá trị (Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt). Sau đó, nghiên cứu tiến hành kiểm tra độ thích hợp của mơ hình, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
3.3.3.1 Tính tốn Cronbach alpha
Các biến quan sát cùng đo lường một biến tiềm ẩn phải có tương quan với nhau, vì vậy phương pháp đánh giá tính nhất quán nội tại sử dụng hệ số Cronbach alpha để thể hiện tính đáng tin cậy của thang đo. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, p.350) cho rằng một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Tuy nhiên, nếu Cronbach alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy, nhưng khơng được lớn hơn 0,95 vì bị vi phạm trùng lắp trong đo lường. Những biến có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Nguyễn Đình Thọ (2011) đã trích dẫn từ Nunnally & Bernstein (1994).
và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu.
3.3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như rất cần thiết trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Mức độ thích hợp của tương quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số Kaiser-Myer- Olkin (KMO) đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett. KMO có giá trị thích hợp trong khoảng [0,5;1].
Sự rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện bằng phân tích nhân tố chính với phép quay vng góc (Varimax). Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998) và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến.
Cuối cùng, để phân tích nhân tố có ý nghĩa, tất cả các hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hệ số quy ước 0,5 để các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair & ctg, 2006). Bên cạnh đó, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.3.3.3 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan tuyến tính (tương quan Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Các hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (Hoàng Trọng, 2005). Tất cả các biến được đưa vào phân tích tương quan (kể cả biến phụ thuộc trong mơ hình). Một hệ số tương quan tuyệt đối lớn chỉ ra một hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với
nhau và có thể chúng đang đo lường cùng một thứ (John và Benet-Martinez, 2000)
3.3.3.4 Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, các biến được đưa vào phân tích hồi quy. Hồi quy tuyến tính thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngồi chức năng là một công cụ mơ tả, hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng như một cơng cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu. Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp Enter.
Các hệ số cần quan tâm trong mơ hình hồi quy
+ Hệ số xác định R2: Theo Hoàng Trọng (2005), các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, nó đo lường tỉ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Ngồi ra, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Ngồi ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, phép kiểm định phân tích phương sai (ANOVA) được tiến hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.493).
+ Hệ số Durbin-Watson: dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan. Mơ hình hồi quy phù hợp khi giá trị Durbin-Watson có giá trị từ 1-3, tức là mơ hình khơng có tự
tương quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor):các biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội phải khơng có tương quan hồn tồn với nhau, kiểm tra yếu tố này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF, thông thường nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Hair & ctg, 2006). Trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.497)
+ Hệ số Beta chuẩn hóa: là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc 2005).
+ Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: cũng như hiện
tượng phương sai thay đổi, chúng ta xây dựng mối quan hệ (trong mẫu) giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy. Mối quan hệ này phù hợp khi phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi, khi đó mơ hình hồi quy là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.498).
Phân tích hồi quy bội dùng để chứng minh sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu mà tác giả đã đề nghị trong chương 2.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng, đánh giá thang đo và mơ hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thơng qua hai giai đoạn chính : Nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính) và nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng). Nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm với các chuyên gia trong ngành ngân hàng. Nghiên cứu định lượng được khảo sát với các khách hàng cá nhân, kích cỡ mẫu n=404 thơng qua bảng câu hỏi
gồm 37 biến quan sát và phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng cho nghiên cứu. Tuy nhiên, để phân tích có nghĩa địi hỏi tất cả Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu phải lớn hơn 0,7; giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, phương sai trích lớn hơn 50%, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu, như mơ tả đặc điểm mẫu nghiên cứu, kết quả kiểm định thang đo và kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày thơng tin chung về mẫu nghiên cứu, kết quả kiểm định thang đo qua Cronbach alpha và phép phân tích nhân tố EFA, kết quả kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ cảm nhận, giá cả cảm nhận đến sự hài lòng khách hàng, mối quan hệ giữa sự hài lòng, niềm tin đến lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ bán lẻ tại các NH TMCP ở TP.HCM.
4.1 Thông tin chung về mẫu nghiên cứu
Cuộc khảo sát được thực hiện với 518 bảng câu hỏi trong đó có khảo sát qua mạng. Sau khi thu về, loại đi các phiếu trả lời không đạt yêu cầu và làm sạch dữ liệu, mẫu nghiên cứu còn lại là 404 với một số đặc điểm chính như sau:
- Tỷ lệ nam nữ: có 172 người là nam, chiếm 42,6% và 232 người là nữ, chiếm 57,4%. - Xét theo độ tuổi: có 276 người trong độ tuổi từ 18-30, chiếm 68,3%; 91 người trong
độ tuổi từ 31-40, chiếm 22,5%; 21 người trong độ tuổi 41-50, chiếm 5,2%; số người trên 50 chỉ có 16 người, chiếm tỷ lệ thấp nhất chỉ 4%.
- Xét theo trình độ học vấn: đa phần các đáp viên đều có trình độ cao đẳng và đại học với 335 người, chiếm tỷ lệ 82,9%; 33 người có trình độ phổ thơng trung học, chiếm 8,2%; 24 người sau đại học, chiếm 5,9% và phần cịn lại là dưới phổ thơng trung học, chỉ có 12 người, chiếm 3%.
- Xét theo thu nhập: 78,2% những người trong mẫu có thu nhập dưới 10 triệu, thu nhập từ 10 – 20 triệu chiếm 17,1% và rất ít người có thu nhập trên 20 triệu chỉ khoảng 4,7%.
Giới tính
Bảng 4.1: Đặc điểm mẫu khảo sát
ĐẶC ĐIỂM Tần số MẫuTỷ lệ % n = 404 % Tích luỹ
Nam 172 42,6 34,4 Nữ 232 57,4 100 Độ tuổi Từ 18 – 30 tuổi 276 68,3 68,3 Từ 31 – 40 tuổi 91 22,5 90,8 Từ 41 – 50 tuổi 21 5,2 96 Trên 50 tuổi 16 4 100 Trình độ học vấn Dưới PTTH 12 3 3 PTTH 33 8,2 11,2 Đại học/Cao đẳng 335 82,9 94,1 Sau đại học 24 5,9 100 Thu nhập Dưới 10 triệu 316 78,2 78,2 Từ 10 – 20 triệu 69 17,1 95,3 Trên 20 triệu 19 4,7 100 Loại dịch vụ khách hàng đang sử dụng
Thẻ nội địa ATM 324 80,2
Thẻ quốc tế Visa hoặc Master 92 22,8
Tài khoản giao dịch nộp rút chuyển tiền 159 39,4
Tiết kiệm 156 38,6 Vay 37 9,2 Khác 8 2 Ngân hàng giao dịch Á Châu 70 17,3 17,3 Sacombank 53 13,1 30,4 Techcombank 46 11,4 41,8 Vietcombank 67 16,6 58,4 Eximbank 20 5 63,4 Ngân hàng quốc tế 50 12,4 75,7 Công thương 30 7,4 83,2 Đông Á 48 11,9 95 Ngân hàng khác 20 5 100
- Loại dịch vụ khách hàng đang sử dụng: đa phần khách hàng sử dụng thẻ nội địa ATM - 80,2%, thẻ thanh toán quốc tế Master Card hay Visa Card – 22,8%, tài khoản dùng để nộp, rút, chuyển tiền - 39,4%, sổ tiết kiệm có kỳ hạn và khơng kỳ hạn – 38,6% và vay – 9%.
- Về ngân hàng giao dịch: đa phần khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng Á Châu – 17,3%, Vietcombank – 16,6%, Sacombank – 13,1% và Ngân hàng quốc tế – 12%, Đơng Á và Techcombank có cùng tỷ lệ khoảng 11%, các ngân hàng cịn lại có số lượng khách giao dịch chỉ khoảng dưới 10% trên số mẫu được khảo sát theo phương pháp thuận tiện.
4.2 Đánh giá thang đo
Như đã trình bày trong chương 3, mơ hình nghiên cứu đề nghị gồm tất cả 7 biến độc lập và 2 biến phụ thuộc. Để đánh giá tính nhất quán nội tại và tính đơn hướng của từng khái niệm nghiên cứu, nghiên cứu thực hiện kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu. Quy trình đánh giá thang đo được thực hiện thông qua hai bước:
+ Bước đầu tiên dùng kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach alpha.
+ Bước hai dùng kiểm định giá trị thang đo bằng cơng cụ phân tích nhân tố khám phá EFA (exproratory factor analysis) để đánh giá giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo.
Trong quy trình đánh giá, biến quan sát nào khơng đạt độ tin cậy và giá trị sẽ bị loại (Hair et al., 1998).
4.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha
Kết quả Cronbach alpha của các thang đo về các thành phần của chất lượng dịch vụ cảm nhận, giá cả cảm nhận, sự hài lòng, niềm tin và lòng trung thành được thể hiện trong bảng 4.2. Các thang đo được thể hiện bằng 37 biến quan sát. Các thang đo này đều có hệ số tin cậy Cronbach alpha đạt yêu cầu.
Bảng 4.2: Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứuBiến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng hiệu chỉnh Alpha nếu loại biến Hữu hình (HH), alpha = 0,753 HH1 11,08 3,738 0,589 0,673 HH2 11,17 3,740 0,616 0,660 HH3 11,04 3,803 0,547 0,697 HH4 11,25 4,034 0,452 0,749 Đồng cảm (ĐC), alpha = 0,790