CỨU 2.1 Xây dựng giả thuyết và mơ hình nghiên cứu đề nghị
2.1.1 Xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Theo Parasuraman (1998), sự tranh cãi phát sinh từ việc đánh giá chất lƣợng và sự hài lịng đó là đánh giá giữa giao dịch cụ thể với đánh giá chung. Trong khi các nhà nghiên cứu chất lƣợng dịch vụ bắt đầu từ giả định rằng sự hài lòng là sự đánh giá dựa vào một giao dịch cụ thể và chất lƣợng là sự đánh giá chung đƣợc đƣa ra sau một q trình đánh giá tích lũy thì các nhà nghiên cứu về sự hài lịng lại có quan điểm đối lập.
Trong nghiên cứu này, tác giả cũng thống nhất với quan điểm là không thể đánh giá chất lƣợng dịch vụ một cách chung chung nhƣ chất lƣợng dịch vụ này cao hay thấp mà chất lƣợng dịch vụ phải đƣợc đo bằng một tập hợp nhiều thang đo để đo lƣờng các khái niệm thành phần có liên hệ với nhau và nó tạo nên chất lƣợng dịch vụ.
Sau khi cân nhắc lựa chọn giữa các mơ hình, tác giả nhận thấy mỗi mơ hình có một chỉ tiêu đo lƣờng riêng, mơ hình SERVEFE và PSQM phù hợp đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ cịn mơ hình SERVQUAL phù hợp với đo lƣờng sự hài lịng hơn cả. Cụ thể, trong mơ hình đo lƣờng sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trên địa bàn tỉnh Bắc Ninh, các giả thuyết về ảnh hƣởng của các yếu tố chất lƣợng dịch vụ cảm nhận đƣợc nhận định nhƣ sau:
H1: Sự tin cậy có ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lịng của khách hàng, khi độ tin cậy của dịch vụ ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
H2: Sự cảm thông của khách hàng ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi sự đồng cảm của khách hàng về dịch vụ ngân hàng tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
H3: Phương tiện hữu hình ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lịng của khách hàng, khi tài sản hữu hình của dịch vụ ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
H4: Sự đáp ứng ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi hiệu quả phục vụ của ngân hàng về các dịch vụ ngân hàng được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
H5: Năng lực phục vụ ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng, khi sự đảm bảo của ngân hàng về dịch vụ được khách hàng đánh giá tăng thì mức độ hài lịng của khách hàng sẽ tăng và ngược lại.
2.1.2 Mơ hình nghiên cứu đề nghị
Qua tham khảo các nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng tác giả đề xuất xây dựng mơ hình khung nghiên cứu sự hài lịng của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng, bài viết này dựa vào mơ hình SERVQUAL có hiệu chỉnh phù hợp lĩnh vực nghiên cứu để xây dựng mơ hình nhƣ sau:
Sự tin cậy Sự cảm thơng
Phƣơng tiện hữu hình Sự đáp ứng Sự hài lịng của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng Năng lực phục vụ
Hình 2.1: Mơ hình nghiên cứu sử dụng
2.2 Quy trình nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý luận
- Lý thuyết về dịch vụ, chất lƣợng dịch vụ, - Các mơ hình chất lƣợng dịch vụ SERVQUAL, SERVPERF, PSQM
Xác định mơ hình nghiên cứu và các thang đo
Nghiên cứu sơ bộ
-Thảo luận nhóm, phỏng vấn chuyên gia, phỏng vấn sơ bộ khách hàng
- Điều chỉnh thang đo
Nghiên cứu chính thức
- Thiết kế bảng câu hỏi
- Thu thập số liệu, xử lý số liệu
- Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Đƣa ra kết quả nghiên cứu thơng qua:
-Phân tích Cronbach Alpha -Phân tích EFA
-Kiểm định mơ hình nghiên cứu
2.3 Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này đƣợc tiến hành theo hai bƣớc chính: (1) Nghiên cứu sơ bộ và (2) Nghiên cứu chính thức.
2.3.1 Nghiên cứu sơ bộ
Mục đích của nghiên cứu sơ bộ dùng để khám phá các yếu tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ cũng nhƣ sự hài lòng của khách hàng để hiệu chỉnh, bổ sung vào thang đo SERVQUAL cho phù hợp với đặc thù của dịch vụ ngân hàng trên địa bàn, qua đó xây dựng các thang đo đƣa vào mơ hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi.
2.3.1.1 Quy trình
Nghiên cứu sơ bộ đƣợc thực hiện tại Bắc Ninh vào đầu tháng 7/2015 bằng phƣơng pháp định tính để lựa chọn các câu hỏi đƣa vào bảng câu hỏi khảo sát, tham khảo ý kiến về vấn đề nghiên cứu từ phía ngân hàng và khách hàng sử dụng dịch vụ.
Với mục đích điều chỉnh thang đo SERVQUAL cho phù hợp với lĩnh vực ngân hàng, tác giả đã có buổi tham khảo ý kiến từ các chuyên viên, các lãnh đạo, nhân viên một số ngân hàng đóng tại địa bàn. Nội dung trao đổi tập trung vào một số câu hỏi đƣợc chuẩn bị sẵn dựa trên những vấn đề sau:
- Anh/Chị có thể đánh giá khách hàng nhận xét nhƣ thế nào đối với chất lƣợng dịch vụ ngân hàng hiện nay?
- Ngân hàng có nhận định gì về mong đợi của khách hàng?
- Anh/Chị nhận xét nhƣ thế nào về các mơ hình chất lƣợng dịch vụ?
- Anh/Chị cho ý kiến về tiêu chí đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ đƣợc đề xuất.
- Các thang đo về chất lƣợng dịch vụ đƣợc trình bày có hợp lý chƣa?
- Ngân hàng sử dụng tiêu chí nào để đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ của mình?
- Dự đốn nhu cầu của khách hàng về dịch vụ của ngân hàng trong tƣơng lai. Sau khi hiệu chỉnh bảng câu hỏi, tác giả tiến hành phỏng vấn khoảng 20 khách hàng đƣợc chọn ngẫu nhiên để kiểm tra độ thích hợp của ngơn từ. Qua đó, ghi nhận ý kiến đóng góp của những khách hàng này về chất lƣợng dịch vụ và mong muốn của họ đối với các sản phẩm dịch vụ.
2.3.1.2 Kết quả
Sau khi tiến hành phỏng vấn, 5 nhân tố của mơ hình nghiên cứu về sự hài lịng khách hàng đƣợc đồng tình và có thể dùng cho nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu chính thức. .
Đây là bƣớc nghiên cứu sơ bộ để sàng lọc lại các biến đƣa vào mơ hình nghiên cứu, kiểm tra các thang đo sử dụng, tham khảo ý kiến từ phía các chuyên gia của một số ngân hàng và khách hàng về vấn đề nghiên cứu, qua đó xây dựng các thang đo đƣa vào mơ hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi.
2.3.1.3 Thiết kế bảng câu hỏi
Sau khi trải qua bƣớc nghiên cứu sơ bộ, các thang đo đã đƣợc xác định gồm 26 thang đo của 5 nhân tố tác động đến chất lƣợng dịch vụ. Dựa trên cơ sở này, bảng câu hỏi điều tra đƣợc thiết kế. (Xem thêm phần phụ lục 1,2)
Bảng câu hỏi dùng để phỏng vấn khách hàng bao gồm 3 phần chính: Phần I: Phần giới thiệu họ tên, địa chỉ
Phần II: bao gồm 2 phần chính:
- Phần sàng lọc khách hàng với mục đích tìm hiểu xem khách hàng có đang sử dụng dịch vụ ngân hàng hay khơng.
- Phần đánh giá sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng. Các câu hỏi khảo sát đƣợc xây dựng theo mơ hình SERVQUAL, bao gồm 26 biến quan sát của 5 nhân tố. Khách hàng đƣợc phỏng vấn và đƣa ra mức độ đồng ý của mình qua 26 phát biểu bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Phần III: là một số câu hỏi về thông tin về cá nhân của khách hàng, nhƣ giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập… Có mục đích cho thống kê phân loại sau này.
2.3.2 Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức đƣợc tiến hành ngay khi bảng câu hỏi đƣợc chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ. Sau khi hiệu chỉnh, bảng phỏng vấn chính thức đã đƣợc đƣa ra nhằm khảo sát trực tiếp khách hàng để thu thập dữ liệu khảo sát. Đối tƣợng khảo sát là khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng trên địa bàn tỉnh Bắc Ninh. Mục tiêu nhằm kiểm định lại các thang đo trong mơ hình nghiên cứu, đây là
bƣớc phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập đƣợc thông qua phiếu điều tra gửi cho khách hàng để xác định tính logic, tƣơng quan của các nhân tố với nhau và từ đó đƣa ra kết luận cụ thể về sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng.
Quy trình:
- Xác định số lƣợng mẫu cần thiết cho nghiên cứu
- Gửi phiếu điều tra cho khách hàng
- Liên hệ với khách hàng để theo dõi kết quả trả lời
- Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng
- Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS 22
`2.3.2.1 Mẫu nghiên cứu
Kích thƣớc mẫu phụ thuộc thuộc vào phƣơng 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 (Hair & ctg, 1998) .
Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định kích cỡ mẫu cho phân tích nhân tố thƣờng ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến (Trích từ trang 263 theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS, XNB Thống kê 2005). Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức: n ≥ 8k + 50 = 8 x 26+ 50 = 258
Trong đó: n là số mẫu
k là 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. Nhƣ vậy, với 26 biến quan sát, nghiên cứu cần khảo sát ít nhất 260 mẫu để đạt kích thƣớc mẫu cần cho phân tích EFA. Phƣơng 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.
Cách thức chọn mẫu:
Do các chi nhánh đang hoạt động theo cơ chế vốn tập trung, các khách hàng doanh nghiệp đƣợc chuyển về hội sở để xử lý, các chi nhánh tập trung vào mảng
khách hàng cá nhân. Nên đề tài nghiên cứu đã lựa chọn đối tƣợng nghiên cứu là khách hàng cá nhân. Khách hàng cá nhân rất quan trọng, giúp Ngân hàng bán chéo đƣợc nhiều sản phẩm ngân hàng.
Để đảm bảo độ tin cậy của tập dữ liệu và thể hiện đƣợc tính đại diện mẫu, tác giả đã lựa chọn một số đối tƣợng là cán bộ công chức, viên chức công tác tại cơ quan nhà nƣớc nhƣ Sở Lao động - Thƣơng binh và Xã hội tỉnh Bắc Ninh, công an tỉnh Bắc Ninh, công nhân các công ty: may Việt Hàn, công ty Sam sung Việt Nam, Công ty cổ phần thuốc lá Ngân Sơn và một số đối tƣợng đang sinh sống trên địa bàn phƣờng Hạp Lĩnh (Thành phố Bắc Ninh), Thị Trấn Lim (Huyện Tiên Du). Nhƣ đã nói ở trên, đối tƣợng tác giả hƣớng đến là khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Bắc Ninh. Họ sinh sống và làm việc ở tại thành phố và các huyện lân cận. Số lƣợng bảng câu hỏi phát ra là 300 phiếu, mỗi câu hỏi đƣợc đo lƣờng dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Có tất cả 300 bảng câu hỏi đƣợc gửi cho khách hàng. Q trình thu thập thơng tin đƣợc thực hiện từ 05/07/2015 đến 15/8/2015.
Kết quả : Sau khi quá trình thu thập thơng tin được tiến hành, sàng lọc các bảng
hỏi khơng phù hợp, đã có 286 phiếu trả lời hợp lệ ( chiếm 95,33%). Thông tin nghiên cứu tiến hành nhập liệu vào phần mềm và phân tích dữ liệu khảo sát để kết luận các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu. Kết quả cuối cùng từ SPSS 22 sẽ được phân tích, giải thích và trình bày thành bản báo cáo nghiên cứu.
2.3.2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp thống kê mơ tả:
- Giá trị trung bình: Mean, Average : bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
- Số trung vị (Median, KH: Me): là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy số đã đƣợc sắp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần.
-Mode (KH: Mo): là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay trong một dãy số phân phối.
- Phƣơng sai : là trung bình giữa bình phƣơng các độ lệch giữa các biến và giá trị trung bình của các biến đó.
- Độ lệch chuẩn: là căn bậc hai của phƣơng sai.
Sau khi thu thập thông tin qua phiếu điều tra, số liệu sẽ đƣợc nhập vào phần mềm SPSS và thống kê mơ tả mẫu nghiên cứu bằng phần mềm đó.
Kiểm định Cronbach’s Alpha
Là kiểm định cho phép đánh giá mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiều biến đơn.
Công thức của hệ số Cronbach‟s alpha là: α = Np/[1 + p(N – 1)]
Trong đó p là hệ số tƣơng quan trung bình giữa các mục hỏi. Ký tự Hy Lạp p trong cơng thức tƣợng trƣng cho tƣơng quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi đƣợc kiểm tra.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach‟s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các biến quan sát cùng đo lƣờng một biến tiềm ẩn phải có tƣơng quan với nhau, vì vậy phƣơng pháp đánh giá tính nhất quán nội tại sử dụng hệ số Cronbach‟s 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‟s alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Tuy nhiên, nếu Cronbach‟s alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy, nhƣng khơng đƣợc lớn hơn 0,95 vì bị
vi phạm trùng lặp trong đo lƣờng. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Nguyễn Đình Thọ (2011) đã trích dẫn từ Nunnally & Bernstein (1994).
Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên là chấp nhận đƣợc. Tính tốn Cronbach‟s alpha giúp ngƣời phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu.
Với dữ liệu thu thập đƣợc từ bảng câu hỏi, để tiến hành phân tích Cronbach‟s Alpha trong SPSS, chúng ta vào menu Analyze/ Scale/ Reliability
Analysis. Sau đó đƣa các biến cần phân tích Cronbach‟s Alpha vào hộp thoại Items;
số liệu phân tích Cronbach‟s Alpha sẽ hiện ra trong cửa sổ Output. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Đƣợc sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tƣơng quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Phƣơng pháp trích nhân tố đƣợc sử dụng là Principal Axis Factoring đƣợc sử dụng kèm với phép quay khơng vng góc Promax. Điểm dừng trích khi các yếu tố có “Initial Eigenvalues” > 1.
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 nhƣ rất cần thiết trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Mức độ thích hợp của tƣơng quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu đƣợc thể hiện bằng hệ số Kaiser-Myer- Olkin (KMO) đo lƣờng 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 đƣợc thực hiện bằng