THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng cá nhân tại địa bàn tỉnh cà mau (Trang 35)

Trọng tâm của chương này là trình bày quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, thiết kế thang đo sơ bộ, cách tiếp cận(2 phương pháp định tính và định lượng), phương pháp thu thập dữ liệu, phương pháp chọn mẫu và phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu.

3.1. Quy trình nghiên cứu

- Kiểm tra hệ số Cronbach Alpha ( hệ số phải đạt tiêu chuẩn từ 0,6 trở lên).

- Loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến tổng

nhỏ hơn 0,3

- Loại bỏ các biến co hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 và

có chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố nhỏ

Hơn 0,3.

- kiểm tra tổng phương sai trích.

- Xác định giá trị nội dung của các nhân tố được

tải xuống căn cứ qua các mục hỏi

- Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu tổng quát.

(Nguồn: tự nghiên cứu tác giả)

Xác định vấn đề nghiên

cứu, cơ sở lý thuyết Xây dựng bộ thang đo dự kiến, đặt giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Kiểm tra sơ bộ (Cronbach Alpha, EFA) để điều chỉnh thang đo, hồn thành bảng câu

hỏi chính thức Nghiên cứu định lượng

chính thức

Kiểm tra độ tin cậy thang đo Cronbach

Alpha

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính

Báo cáo kết quả nghiên cứu - K i ể m

3.2. Thiết kế thang đo sơ bộ.

Tất cả các biến quan sát được đo được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ: (1) Hồn tồn khơng đồng ý

(2) Không đồng ý

(3) Trung lập( không ý kiến) (4) Đồng ý

(5) Hoàn toàn đồng ý

Tiếp theo, các bộ thang đo dự kiến được trình bày theo từng thành phần nghiên cứu của đề tài đều dựa trên các cơ sở lý thuyết liên quan cũng như các nghiên cứu trước.

3.2.1.Thang đo sơ bộ về cảm nhận sự dễ sử dụng, sự hữu ích

Một số mục hỏi thang đo được xây dựng dựa trên thang đo về sự cảm nhận sự dễ sử dụng, sự hữu ích của tác giả Yi-Shun Wang, Yu-Min Wang, Hsin-Hui Lin, Tzung -I Tang (2003); Praja Podder (2005);

Bảng 3.1. thang đo sơ bộ về cảm nhận sự dễ sử dụng, sự hữu ích Thang đo sơ bộ về cảm nhận sự dễ sử dụng, sự hữu ích Thang đo sơ bộ về cảm nhận sự dễ sử dụng, sự hữu ích

Hướng dẫn sử dụng IB dễ hiểu và rõ ràng để thực hiện.

Yi-Shun Wang, Yu-Min Wang, Hsin-Hui Lin, Tzung -I Tang (2003); Praja Podder (2005) Mạng Internet ln có sẵn để sử dụng IB

Một giao dịch thực hiện thành công phải qua nhiều bước

Các thao tác sử dụng IB đơn giản.

Các bước trong giao dịch IB được lập trình sẵn theo một khn mẫu, không linh hoạt như giao dịch tại quầy

Nói chung tơi thấy IB là dễ để sử dụng Sử dụng IB giúp tôi làm được nhiều việc hơn Sử dụng IB giúp tôi tiết kiệm thời gian giao dịch/ chờ đợi đến lượt giao dịch so với giao dịch tại quầy

lại nhà/ cơ quan/ hay bất cứ đâu

Sử dụng IB giúp tôi sử dụng được nhiều dịch vụ ngân hàng.

Sử dụng IB giúp tơi kiểm sốt tài chính hiệu quả hơn

Sử dụng IB tăng cường hiệu suất cơng việc của tơi

Nói chung tơi thấy IB hữu ích trong cơng việc

Nguồn: tác giả tổng hợp

3.2.2. Thang đo sơ bộ về sự cảm nhận rủi ro, chi phí

Thang đo về sự cảm nhận rủi ro, chi phí được tham khảo tác giả và Howcroft & cộng sự (2002)

Bảng 3.2.Thang đo sơ bộ về sự cảm nhận rủi ro, chi phí. Thang đo sơ bộ cảm nhận rủi ro và chi phi

Sử dụng IB giúp an toàn hơn trong chuyển khoản.

Amin (2007), Sathye (1999), Wang và các cộng

sự (2003)

Các thiết bị hỗ trợ bảo mật (Tin nhắn SMS, token…) đảm bảo an toàn.

Sử dụng IB giúp đảm bảo bí mật về các thông tin giao dịch của tôi.

Sử dụng IB tơi thấy an tồn hơn sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng.

Tôi tiết kiệm được nhiều thời gian khi sử dụng IB. Phí dịch vụ IB ít hơn phí giao dịch tại quầy.

Tơi tiết kiệm chi phí đi lại khi sử dụng IB.

Tóm lại tơi tiết kiệm được nhiều loại chi phí khi sử dụng dịch vụ IB để thanh toán.

Nguồn: tác giả tổng hợp

3.2.3. Thang đo sơ bộ về sự quyết định

Một số yếu tố quyết định quan trọng đối với việc người dùng sẽ có khả năng giao dịch IB.

Bảng 3.3.Thang đo sơ bộ về sự quyết định. Các yếu quyết định IB

Tôi sẽ sử dụng hoặc tiếp tục sử dụng dịch vụ internet banking hiện tại

Tôi sẽ giới thiệu cho nhiều người cùng sử dụng dịch vụ

internet banking Jaruwachirathanakul

và Fink (2005

Tôi sẽ thuyết phục bạn bè, đồng nghiệp và gia đình sử dụng internet banking

Nguồn: tác giả tổng hợp

3.3. Phương pháp nghiên cứu 3.3.1. Nghiên cứu sơ bộ 3.3.1. Nghiên cứu sơ bộ

Xây dựng thang đo và mơ hình nghiên cứu trên cơ sở áp dụng TAM và kết hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây về lĩnh vực dịch vụ Internet Banking. Phương pháp định tính: được sử dụng để điều chỉnh các biến quan sát, kiểm chứng lại các yếu tố tác động đến mục tiêu nghiên cứu. Ở giai đoạn này, luận văn sử dụng bảng phỏng vấn sơ bộ và thảo luận nhóm. Kết quả thu được làm cơ sở điều chỉnh thang đo sơ bộ, hiệu chỉnh bảng phỏng vấn về ngữ nghĩa, nội dung để chuẩn bị cho nghiên cứu định lượng tiếp theo.(kết quả khảo sát sơ bộ ở phụ lục 3).

3.3.2. Nghiên cứu định lượng chính thức

Sau khi đã xây dựng thang đo và mơ hình như đã trình bày ở phần nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu sẽ chọn mẫu khảo sát. Thơng thường thì số quan sát ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thang đo được thiết lập gồm 20 biến quan sát, nên yêu cầu cở mẫu nhỏ nhất là 5 x 20 = 100. Số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần theo Nguyễn Đình Thọ (2011). Như vậy, cỡ mẫu thu thập được tính theo số biến trong mơ hình với tiêu chuẩn số mẫu phải gấp 5-10 lần số biến là từ 135-270 mẫu.

8x(số nhân tố )+50 ( Tabachnick và Fidell, 1991). Dựa vào biến độc lập trong nghiên cứu này là 4 nhân tố thì số lượng mẫu cần thiết phải lớn hơn 98 mẫu.

Trong điều kiện thời gian hạn hẹp, để đảm bảo nghiên cứu có ý nghĩa, tác giả tiến hành khảo sát 300 khách hàng cá nhân đến giao dịch tại các ngân hàng Sacombank, BIBVbank,vietinbank, Đông Á bank, điện tử trên địa bàn tỉnh Cà Mau. Số phiếu trực tiếp phát ra cho khách hàng là 300 phiếu, khách hàng trực tiếp điền cung cấp thông tin trên phiếu và số phiếu khách hàng gửi lại tại quầy giao dịch là 300 phiếu đạt tỷ lệ 100%. Thông tin sau khi thu thập xong sẽ được tiến hành kiểm tra, loại bỏ Những phiếu khơng đạt u cầu sẽ được loại bỏ. Vì vậy kích thước mẫu cuối cùng là 285. Sau đó tiến hành mã hóa, nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.

3.3.3. Cơng cụ thu thập thơng tin và q trình thu thập thơng tin

Tác giả sử dụng bảng câu hỏi khảo sát để tiến hành thu thập thông tin (phụ lục 1).

Nghiên cứu này tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, phát trực tiếp khách hàng cá nhân đến giao dịch tại ngân hàng trên địa bàn tỉnh Cà Mau. Tác giả tiến hành khảo sát 300 khách hàng thực hiện giao dịch tại ngân hàng từ ngày 01/8/2017 đến ngày 31/12/2017.

Số phiếu phát ra là 300 phiếu, số phiếu thu về là 300 phiếu đạt tỷ lệ 100%. Sau khi kiểm tra loại bỏ kích thước mẫu cuối cùng là 285 mẫu.

3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu

3.4.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Chúng ta cần tính tốn hệ số tin cậy “Cronbach Alpha” xem câu hỏi có đóng góp vào việc đo lường nhân tố mà ta nghiên cứu, vào những mục hỏi nào khơng. Điều này liên quan đến 2 phép tính tốn: Tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời. Hệ số “Cronbach’s Alpha” là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số “Cronbach’s Alpha” cho biết các biến đo lường thành phần có liên kết với nhau hay

khơng nhưng nó sẽ khơng chỉ ra mục nào cần được loại bỏ và cần lưu giữ mục nào. Hệ số “Cronbach Alpha” phải có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là rất tốt, từ 0,7 đến 0,8 là tốt hoặc “Conbach’s Alpha” từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), “hệ số tương quan biến tổng” <0,3 sẽ bị loại bỏ (theo Nunnally & Burnstein, 1994).

3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá – EFA

“Phân tích nhân tố khám phá” nhằm xác định các khía cạnh hoặc các yếu tố giải thích các mối quan hệ tương quan trong một tập biến; xác định một tập hợp các biến khơng tương quan với nhau hoặc ít tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau để thực hiện phân tích đa biến tiếp theo; để xác định một tập hợp gồm một số tít các biến chiếm ưu thế từ một tập hợp nhiều biến để sử dụng trong các phân tích đa biến kế tiếp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

“Kaiser – Meyer – Olkin (KMO)”: là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị của KMO khoảng 0,5 đến 1 là điều kiện đủ để “phân tích nhân tố” là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).“Kiểm định Barlet’s test of sphericity” xem xét giả thuyết H0 các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Để áp dụng “phân tích nhân tố” thì điều kiện cần là các biến phải có tương quan với nhau. Do đó nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Giá trị sig <0,05 (bác bỏ giá trị H0) thì các biến quan sát có tương quan với nhau kiểm định có ý nghĩa thống kê.

3.4.3. Hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy: Là mơ hình thể hiện liên hệ tương quan tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mơ hình hồi quy có dạng

Trong đó:

Bp: Hệ số hồi quy riêng từng phần.

ei: Là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi α2

.

Mục đích của việc “phân tích hồi quy” là biết được mức độ của biến phụ thuộc khi giá trị của biến độc lập được biết (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008).

Hệ số R2 điều chỉnh: Được sử dụng để phản ánh sát hơn sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến. Khi nhiều biến được thêm vào phương trình R2 điều chỉnh khơng nhất thiết tăng, nó là một thước đo phù hợp được sử dụng cho hồi quy tuyến tính nhiều biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. R2 là hàm không giảm theo số lượng biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Vì vậy dùng R2

hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình sẽ chính xác hơn khi dùng R2

vì nó khơng phụ thuộc vào số nhân tố độc lập của mơ hình.

Kiểm định F trong “phân tích phương sai” là một phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết H0 của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể kết luận là sự kết hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.

Tóm tắt chương 3

Chương 3, trình bày thiết kế nghiên cứu nhằm xây dựng thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết, phương pháp lấy mẫu, thu thập và phân tích dữ liệu cũng được trình bày trong chương

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả

4.1.1. Mô tả mẫu nghiên cứu

Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, với bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho khách hàng đến giao dịch tại các ngân hàng tỉnh Cà Mau. Số phiếu phát ra là 300 phiếu và số phiếu thu về là 300 phiếu tỷ lệ đạt 100%, tỷ phiếu hợp lệ đạt 95% được thể hiện như sau:

4.1. Bảng thể hiện kết quả thu thập dữ liệu và các điểm lấy mẫu.

Số lượng

Địa điểm lấy mẫu

Tổng Sacom

bank BIBV

Viettin

bank Đông Á

Số bảng câu hỏi gửi 59 78 106 57 300

Thu thập được khảo sát 59 78 106 57 300

Số phiếu loại do khuyết 3 2 7 3 15

Tổng 56 76 99 54 285

Nguồn: tác giả tự nghiên cứu

Trong tổng số 285 phiếu khảo sát khách hàng trả lời thông tin trên phiếu nghiên cứu thì có 63,2% nam và 36,8% nữ tỷ lệ trên lệch không lớn. Các khách hàng khảo sát có độ tuổi dưới từ 30 đến 39 chiếm tỷ lệ cao nhất (58,2%), sau đó là độ tuổi 20-29(15,8%), 40-49(11,9%) và độ tuổi trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ thấp nhất(6%). Phần lớn họ kinh doanh, buôn bán (32.3%), cán bộ, viên chức(28,1%), cơng nhân (20%), nhân viên văn phịng(11,9%) và chiếm tỷ lệ thấp nhất(3,2%) và một số chỉ tiêu chi tiết về mẫu nghiên cứu được trình bày dưới bảng 4.2.

Bảng 4.2. Mô tả về mẫu nghiên cứu

Thuộc tính Số lượng Tỷ lệ(%)

Thuộc tính Số lượng Tỷ lệ(%) Nữ 105 36,8 Độ tuổi Dưới 20 23 8,1 20-29 45 15,8 30-39 166 58,2 40-49 34 11,9 Trên 50 17 6 Học vấn Phổ thông 47 16,5 Trung cấp 43 15,1 cao đẳng 41 14,4 Đại học 102 35,8 Sau đại học 39 13,7

Chưa qua đào tạo 13 4,6

Thu nhập Dưới 3 triệu 4 1,4 Từ 3-6 triệu 32 11,2 Từ 6-10 triệu 141 49,5 Từ 10-15 triệu 44 15,4 Từ 15-20 triệu 34 11,9 Trên 20 triệu 30 10,5 Nghề nghiệp

Nhân viên văn phịng

34 11,9

Bn bán, kinh doanh

Thuộc tính Số lượng Tỷ lệ(%)

Cơng nhân, viên chức 80 28,1 Sinh viên , học sinh 9 3,2 Công nhân 57 20 khác 13 4,6 Dịch vụ Có sử dụng 273 95,8 Khơng sử dụng 12 4,2 Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS

Nhìn bảng số liệu trên trong tổng mẫu khảo sát 285 giới tính nam 180 người chiếm 63,2% chiếm cao nhất còn lại là nữ 105 chiếm 36,8%.

Nếu chia theo nhóm người số người có trình độ học vấn đại học tỷ lệ 35,8% cao nhất, và 4,6% chiếu thấp.

Nếu chia theo ngành nghề nhóm thấp nhất là sinh viên học sinh sử dụng dịch vụ chiếm 3,2%, nhóm sử dụng dịch cao nhất là hoạt động kinh doanh mua bán chiếm 32,3%

Nếu chia theo thu nhập thì tổng số người có thu nhập dưới 3 triệu đồng/tháng là 4 người chiếm 1,4% thấp nhất trong quan sát, tổng số người có thu nhập trên 6 triệu đồng/tháng đến 10 triệu đồng/tháng là 141 người chiếm 49,5% cao nhất

Nếu chia theo độ tuổi thì tổng số người trong độ tuổi 30 – 39 là 166 người chiếm 58,2% cao nhất trong mẫu quan sát, tổng số người trong độ tuổi trên 50 tuổi là 17 người chiếm 6% thấp nhất.

Trong số lượng mẫu quan sát số người đã sử dụng dịch chiếm 95,8% và còn lại 4,2% chưa sử dụng dịch internet banking.

4.1.2. Thống kê mô tả các biến

Bảng 4.3: Giá trị trung bình của các nhóm nhân tố hiệu biến Yếu tố Trung bình Độ lệch chuẩn Dễ sử dụng 3.5965

DSD1 Hướng dẫn sử dụng IB dễ hiểu và rõ ràng để thực hiện 3.60 1.166 DSD2 Mạng Internet ln có sẵn để sử dụng IB 3.60 1.222 DSD3 Một giao dịch thực hiện thành công phải qua nhiều

bước 3.61 1.204

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng cá nhân tại địa bàn tỉnh cà mau (Trang 35)