CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Xây dựng thang đo
3.4.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập, tiến hành làm sạch, mã hóa và xử lý thơng qua phần mềm I M SPSS 19. Các phương pháp phân tích và đánh giá được sử dụng trong báo cáo:
- Bảng thống kê mô tả nhằm mô tả mẫu thu thập theo các biến định tính như: giới tính, ngân hàng lựa chọn, kênh thông tin, thu nhập, nghề nghiệp,…
- Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha được sử dụng để loại
bỏ những biến khơng phù hợp trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Thang đo đạt độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach Alpha nằm trong khoảng [0,7 – 0,8]. Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Nunnally and Berntein, 1994). Nếu hệ số Cronbach Alpha quá lớn (lớn hơn 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác biệt gì nhau, nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Khi xem xét kiểm tra từng biến đo lường, chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Corrected item – total correlation). Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnally and Bernstein, 1994).
- Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ
và tóm tắt dữ liệu, giúp xác định các mối tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, giá trị KMO nằm trong khoảng [0,5 – 1] thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát có bằng khơng trong tổng thể hay khơng. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Song song đó cần đánh giá eigenvalue. Số lượng nhận tố được xác định ở nhân tốt (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực tiễn hệ số tải nhân tố ≥ 0,5 chúng ta có thể chấp nhận. Tại mỗi nhân tố, chênh lệch hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố bất kỳ phải ≥ 0,3 (Jabnoun and Al-Tamimi, 2003), điều kiện này để đảm bảo giá trị phân biệt của thang đo.
Theo Gerbing and Anderson (1988) tổng phương sai trích (Total Variance Explained - TVE) ≥ 50%. Tổng này thể hiện các nhân tố trích được giải thích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường, nghĩa là phần chung lớn hơn phần riêng và sai số TVE ≥ 60% được xem là tốt. Thỏa mãn điều kiện này mơ hình EFA được xem là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Phân tích hồi quy đa biến: với mơ hình đề xuất trong chương 2 sẽ được
đưa vào phân tích hồi quy đa biến để xem xét ảnh hưởng của các biến thành phần đến giá trị thương hiệu.
- Kiểm định T – test: để xem xét giả thuyết H5 có sự khác biệt trong
đánh giá các thành phần giá trị thương hiệu giữa các nhóm ngân hàng hay khơng.
3.5. Tóm tắt
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong báo cáo bao gồm cả nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Mơ hình giá trị thương hiệu gồm 1 biến phụ thuộc là giá trị thương hiệu tổng quát (gồm 3 biến quan sát) được đo lường thông qua 4 thành phần: nhận biết thương hiệu (6 biến quan sát), chất lượng cảm nhận (6 biến quan sát), liên tưởng thương hiệu (4 biến quan sát) và trung thành thương hiệu (5 biến quan sát). Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được nhập vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS để phân tích.