CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thơng qua nghiên cứu định tính dùng để khám phá các yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ cũng như sự hài lòng, niềm tin và lòng trung thành của khách hàng để hiệu chỉnh, bổ sung thang đo cho phù hợp với ngành ngân hàng. Về chất lượng dịch vụ, tác giả sử dụng thang đo của Parasuraman vì Angur và cộng sự (1999) đánh giá là thang đo tốt nhất cho ngành ngân hàng, ngoài ra, tác giả cũng sử dụng thang đo giá cả cảm nhận của Lien Ti Bei và Yu Ching Chiao, thang đo sự hài lòng của Golrou Abdollahi, thang đo lòng trung thành của Beerli, Martin và Qintana làm thang đo để hiệu chỉnh và bổ sung cho đề tài nghiên cứu vì các thang đo này cũng đã được thực hiện nghiên cứu cho ngành ngân hàng tại thị trường nước ngoài. Riêng thang đo niềm tin, tác giả sử dụng thang đo của Achim Walter vì thang đo này được Achim Walter nghiên cứu về ảnh hưởng của sự hài lòng, niềm tin, giá trị mối quan hệ đến sự cam kết của khách hàng, một trong những hình thức để có mối quan hệ bền vững, trung thành với nhau. Do sự khác biệt về văn hóa, nên trong q trình nghiên cứu tác giả đã bổ sung, hiệu chỉnh cho phù hợp với mục tiêu của đề tài.
Nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm chun đề tập trung với các chuyên gia trong ngành ngân hàng bao gồm 1 giám đốc, 2 chuyên viên cao cấp về hỗ trợ dịch vụ khách hàng và 2 các chuyên viên cao cấp về quản lý khách hàng. Nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp kết hợp vừa khám phá vừa khẳng định. Trước tiên, tác giả thảo luận với các chuyên gia các câu hỏi mở có tính chất khám phá để xem ý kiến của họ về các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành. Tiếp đến, tác giả cho họ xem và đánh giá lại các thang đo mà tác giả đưa ra theo các
nghiên cứu đã có. Tác giả cho họ thảo thuận các tiêu chí mà họ lựa chọn để xem tiêu chí nào là quan trọng nhất. Ngoài ra, do nghi ngờ về khả năng dịch thuật câu chữ chưa thốt ý khiến khách hàng khơng hiểu đúng ý của các mục hỏi để trả lời hoặc nội dung mục hỏi có thể quá xa lạ, khó hiểu với người trả lời nên tác giả đã thảo luận thêm và điều chỉnh cho phù hợp với thị trường ngân hàng Việt Nam và tiến hành phỏng vấn thử với một số khách hàng để điều chỉnh thêm. Cuối cùng, kết quả của nghiên cứu này là xây dựng một bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức dùng cho nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng).
3.3 Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng tiến hành ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ (bảng phỏng vấn chính thức). Nghiên cứu này khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát. Đối tượng khảo sát là khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ của các ngân hàng TMCP trên địa bàn TP HCM.
3.3.1 Xây dựng thang đo
Các tập biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo Likert 5 điểm được dùng để sắp xếp từ nhỏ đến lớn với số càng lớn là càng đồng ý (1-hồn tồn khơng đồng ý; 2-không đồng ý; 3-không ý kiến; 4-đồng ý; 5-hoàn toàn đồng ý).
3.3.1.1 Thang đo chất lượng dịch vụ cảm nhận
Thang đo chất lượng dịch vụ trong nghiên cứu này được xây dựng dựa trên thang đo Servqual của Parasuraman (1988) bao gồm 22 biến quan sát cụ thể :
Thành phần phương tiện hữu hình: được đo bằng 4 biến quan sát, mã hóa từ HH1 đến HH4.
Thành phần đồng cảm: được đo bằng 5 biến quan sát, mã hóa từ ĐC1 đến ĐC5.
Năng lực phục vụ: được đo bằng 4 biến quan sát, mã hóa từ NL1 đến NL4.
Tin cậy: được đo bằng 5 biến quan sát, mã hóa từ TC1 đến TC5.
Bảng 3.1: Thang đo các thành phần chất lượng dịch vụ cảm nhận
MÃ HÓA NỘI DUNG BIẾN QUAN SÁT
HH Phương tiện hữu hình
HH1 Văn phịng trụ sở ngân hàng khang trang, bắt mắt. HH2 Ngân hàng có trang thiết bị, cơng nghệ hiện đại. HH3 Nhân viên ngân hàng có đồng phục đẹp, chỉnh tề.
HH4 Tờ rơi các sản phẩm ngân hàng rõ ràng và đầy đủ thông tin.
ĐC Đồng cảm
ĐC1 Ngân hàng quan tâm đến những mong muốn nhất của anh chị. ĐC2 Ngân hàng ln có nhiều chính sách chăm sóc anh chị (ngày sinh
nhật, ngày 8/3, tết....).
ĐC3 Nhân viên ngân hàng luôn quan tâm, hỏi thăm anh chị. ĐC4 Nhân viên ngân hàng hiểu được nhu cầu của anh chị. ĐC5 Thời gian giao dịch của ngân hàng thuận tiện cho anh chị.
NL Năng lực phục vụ
NL1 Nhân viên ngân hàng tạo được sự tin tưởng cho anh chị. NL2 Nhân viên ngân hàng luôn lịch sự, nhã nhặn với anh chị.
NL3 Nhân viên ngân hàng tạo cho anh chị cảm giác thoải mái, thân thiện khi giao dịch.
NL4 Nhân viên ngân hàng có đủ trình độ, kiến thức chun mơn để trả lời tất cả các câu hỏi của anh chị.
TC Tin cậy
TC1 Ngân hàng cung cấp các dịch vụ đúng như cam kết.
TC2 Ngân hàng giải quyết khiếu nại, thắc mắc cho anh chị nhanh chóng
TC3 Ngân hàng cung cấp dịch vụ đúng thời gian đã hứa
TC4 Ngân hàng cung cấp dịch vụ phù hợp với nhu cầu của anh chị ngay lần đầu tiên.
ĐU Đáp ứng
ĐU1 Ngân hàng thực hiện dịch vụ nhanh chóng.
ĐU2 Nhân viên ngân hàng ln sẵn sàng hỗ trợ, giúp đỡ anh chị. ĐU3 Nhân viên ngân hàng luôn sẵn sàng trả lời các yêu cầu, thắc mắc
của anh chị.
ĐU4 Nhân viên ngân hàng luôn thông báo cho anh chị biết thời gian dịch vụ sẽ được thực hiện.
3.3.1.2 Thang đo giá cả cảm nhận
Như đã trình bày trong chương 2, giá cả được khách hàng đánh giá dựa trên cảm nhận chủ quan của họ so với các ngân hàng khác. Theo Lien Ti Bei và Yu Ching Chiao (2006) giá cả cảm nhận trong ngành ngân hàng chính là lãi suất tiền gửi tiết kiệm, lãi suất vay và phí dich vụ. Vì vậy, thành phần giá cả cảm nhận được đo lường bằng 3 biến quan sát, mã hóa từ GC1 đến GC3.
Bảng 3.2: Thang đo giá cả cảm nhận
MÃ HÓA NỘI DUNG
GC1 Lãi suất tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng luôn cạnh tranh so với ngân hàng khác.
GC2 Lãi suất vay của ngân hàng phù hợp với khả năng của anh chị. GC3 Phí dịch vụ (chuyển tiền, thẻ, Internet banking…) của ngân hàng
thể hiện sự tương xứng giữa chất lượng và giá cả.
3.3.1.3 Thang đo sự hài lòng khách hàng
Thang đo sự hài lòng khách hàng được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Golrou Abdollahi (2008) về ngành ngân hàng tại Iran, bao gồm 4 biến quan sát, mã hóa từ HL1 đến HL4:
Bảng 3.3: Thang đo sự hài lòng khách hàng
MÃ HÓA NỘI DUNG
HL1 Ngân hàng đáp ứng được nhu cầu của anh chị. HL2 Ngân hàng này là ngân hàng lý tưởng của anh chị.
HL3 Dịch vụ tại ngân hàng này tốt hơn so với các ngân hàng khác. HL4 Anh chị hài lòng với ngân hàng.
3.3.1.4 Thang đo niềm tin
Thang đo niềm tin được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Achim Walter (2000) bao gồm 5 biến quan sát, mã hóa từ NT1 đến NT5.
Bảng 3.4: Thang đo niềm tin
MÃ HÓA NỘI DUNG
NT1 Khi thực hiện quyết định quan trọng gì, ngân hàng luôn luôn xem xét, cân nhắc đến lợi ích của anh chị
NT2 Khi anh chị có yêu cầu quan trọng, anh chị có thể tin vào sự hỗ trợ, giải quyết tốt của ngân hàng.
NT3 Ngân hàng cung cấp các dịch vụ rất chuyên nghiệp. NT4 Ngân hàng luôn chân thành, trung thực.
NT5 Anh chị tin vào sự cam kết và khả năng làm việc hiệu quả của ngân hàng trong việc cung cấp dịch vụ cho anh chị.
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 lịng trung thành khách hàng
MÃ HĨA NỘI DUNG
LTT1 Anh chị sẽ luôn 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 Hồng 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 qn 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 q 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 cơng cụ mơ tả, hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng như một công 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