Chương 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng
Đây là giai đoạn nghiên cứu chính thức với phương pháp thu thập thông tin bằng cách phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Các bảng phỏng vấn sau khi thu về sẽ được xem xét, loại đi các bảng phỏng vấn khơng đạt u cầu rồi tiến hành mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS for Windows.
Mục đích của nghiên cứu định lượng là đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của nhân viên trong các NHTM trên địa bàn TP.HCM. Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố cần có mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983); cịn Hachter (1994) cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát (Hair JF, et al., 2006). Dựa vào số biến quan sát trong nghiên cứu này thì số lượng mẫu cần thiết có thể là 200 trở lên. Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tác giả đã chọn mẫu để thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu định lượng với cỡ mẫu là 220 nhân viên trong các NHTM trên địa bàn TP.HCM. Tác giả đã sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện để thu thập dữ liệu.
3.3.2 Xử lý dữ liệu:
Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0. Sau khi mã hoá và làm sạch dữ liệu, sẽ trải qua các bước sau:
Đầu tiên là đánh giá độ tin cậy các thang đo: Độ tin cậy của các thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach alpha, qua đó các biến khơng phù hợp sẽ bị loại bỏ nếu hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) nhỏ hơn 0.3 và thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy nếu hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.6. Tiếp theo là phân tích nhân tố để kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các biến thành phần. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Thang đo sẽ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
Kiểm định các giả thuyết mơ hình cấu trúc và độ phù hợp tổng thể mơ hình qua các bước như xem xét ma trận hệ số tương quan, kiểm định các giả định hồi quy (mơ hình hồi quy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, giả định phương sai của sai số không đổi, giả định phần dư phân phối ch̉n, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư).
Cuối cùng kiểm định T-Test và phân tích ANOVA (Analysis of variance) nhằm tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê của một vài nhóm cụ thể đối với lịng trung thành của nhân viên.