2.3.1. Phương pháp nghiên cứu
2.3.1.2. Bảng câu hỏi khảo sát
Bảng khảo sát được chia làm hai phần:
Phần 1 thu thập các thông tin về đối tượng khảo sát bao gồm các thông tin về
nhân khẩu học và mức độ hiểu biết, sử dụng thẻ KLB. Dữ liệu thu được từ phần này phục vụ cho phân tích thống kê mơ tả. Thơng tin thu thập gồm:
Các thông tin liên quan đến đối tượng khảo sát, như: giới tính, độ tuổi,
thu nhập, trình độ học vấn,…
Các thông tin liên quan đến mức độ hiểu biết về thẻ KLB như các thông
tin về việc biết đến thẻ KLB qua hình thức nào, đã từng sử dụng thẻ KLB hay chưa, thời gian sử dụng, mức độ sử dụng,…
Phần 2 thu thập thông tin của đối tượng khảo sát về cảm nhận, đánh giá cũng
như ý định chấp nhận sử dụng thẻ KLB. Đây là phần chính của bảng khảo sát nhằm thu thập đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng thẻ KLB theo mơ hình nghiên cứu. Trên cơ sở điều chỉnh bảng khảo sát sơ bộ, bảng khảo sát chính thức được trình bày ở phụ lục 07. Để khuyến khích khách hàng tham gia, các câu hỏi riêng tư sẽ không được sử dụng, thêm vào đó, bảng khảo sát cũng chắc chắn rằng các kết quả trả lời chỉ nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu và sẽ khơng tiết lộ thơng tin khách hàng.
2.3.1.3. Phƣơng pháp thu thập thơng tin và kích thƣớc mẫu
Tổng thể nghiên cứu: Là các khách hàng hiện hữu của ngân hàng Kiên Long, có
biết đến và đã có thẻ KLB. Thẻ được sử dụng để nghiên cứu ở đây là thẻ của Ngân hàng Kiên Long phát hành cho khách hàng Cá nhân để thực hiện giao dịch trên hệ thống ngân hàng Kiên Long hoặc ngân hàng khác.
Kích thước mẫu: Vấn đề xác định kích thước mẫu phù hợp là vấn đề phức tạp. Hair
& ctg (2006) cho rằng có kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ
quan sát/biến đo lường là 5:1 (trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr. 398). Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 23 biến, vì vậy cỡ mẫu tối thiểu cho nghiên cứu phải là 115. Tuy nhiên, cũng có ý kiến cho rằng phân tích nhân tố cần tối thiểu 200 quan sát. Vì vậy, tác giả đã gửi đi 230 bảng khảo sát, thu về 215 bảng trong đó có 207 bảng khảo sát hợp lệ được đưa vào phân tích.
Thu thập thơng tin mẫu: Phương pháp chọn mẫu theo hạn mức và phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng. Cụ thể, bảng khảo sát được sử dụng chung cho các khách hàng bên ngoài và khách hàng nội bộ của ngân hàng. Tác giả thu thập thông tin bằng cách phân bổ bảng khảo sát về các đơn vị trực thuộc ngân hàng Kiên Long trên toàn hệ thống và đề nghị đơn vị hướng dẫn, hỗ trợ khảo sát khách hàng đến giao dịch. Bình quân 2 bảng khảo sát/đơn vị. Hơn nữa có hơn 30 bảng khảo sát được phát ra cho khách hàng nội bộ là nhân viên ngân hàng Kiên Long để có đánh giá tổng quát hơn về thẻ và đảm bảo kích thước mẫu nghiên cứu.
Thời gian khảo sát chính thức được thực hiện từ ngày 16/06/2014 đến ngày 15/07/2014. Bảng khảo sát được thu lại bằng cách gửi thư trực tiếp về phòng Thẻ.
Làm sạch dữ liệu: Tám trong số 215 bảng khảo sát thu về không đạt yêu cầu và
được loại ra khi phân tích dữ liệu, chẳng hạn như:
Bảng khảo sát bỏ trống nhiều câu hỏi.
Bảng khảo sát với câu hỏi “Tại sao Anh/Chị biết đến thẻ KLB?” và câu trả lời là
chọn “kết quả khác” với nội dụng cụ thể là “không biết” nhưng vẫn trả lời đầy đủ phần 2 sẽ khơng hợp lệ.
2.3.2. Phân tích dữ liệu
2.3.2.1. Phân tích thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả của tập hợp dữ liệu khảo sát được trình bày chi tiết ở phụ lục 08. Phân tích thống kê mơ tả của tập dữ liệu khảo sát bao gồm:
Thống kê mô tả về đặc trưng các cá nhân được khảo sát
Kết quả khảo sát về giới tính: theo kết quả khảo sát có 207 người tham gia trong
đó có 98 người tham gia là nữ chiếm tỷ lệ 47,3% và 109 người là nam chiếm 52,7%.
Kết quả khảo sát về tuổi: có 47 người từ 18 đến 30 tuổi, chiếm 22,7%; 80 người
từ 32 đến 40 tuổi, chiếm 38,6%; 59 người từ 41 đến 50 tuổi, chiếm 28,5% và 21 người trên 50 tuổi, chiếm 10,1%.
Khảo sát về trình độ: có 33 người có trình độ trung cấp trở xuống, chiếm
15,9%; 56 người trình độ cao đẳng, chiếm 27,1 %, 107 người có trình độ đại học, chiếm 51,7% và 11 người trình độ trên đại học chiếm 5,3%.
Khảo sát về thu nhập: có 41 người có thu nhập hàng tháng từ 4 triệu đồng trở
xuống chiếm 19,8%; 138 trên 4 triệu đến 10 triệu đồng/tháng, chiếm 66,7%. Cịn lại là 28 người có thu nhập trên 10 triệu đồng/tháng, chiếm 13,5%.
Thống kê mô tả về đặc trưng liên quan đến thẻ của ngân hàng Kiên Long
Khảo sát mức độ hiểu biết về thẻ KLB: theo kết quả khảo sát, có 55 người biết
đến thẻ ngân hàng Kiên Long qua các kênh như tivi, báo chí, Internet chiếm 26,6%, có 84 người được người thân, bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu chiếm 40,6%, 38 người được nhân viên ngân hàng giới thiệu, chiếm 18,4%. Trong đó chỉ có 23 người chủ động tìm hiểu về thẻ của ngân hàng chiếm 11,1 % và 7 người còn lại biết đến thẻ qua các kênh khác (triển lãm, email quảng cáo) chiếm 3,4%.
Khảo sát mức độ sử dụng thẻ KLB: có 12 người được khảo sát chưa từng sử dụng thẻ KLB chiếm 5,8 %; 59 người sử dụng thẻ KLB dưới 6 tháng chiếm 28,5%; 73 người có thời gian sử dụng từ 6 tháng đến 1 năm chiếm 35,3% và 63 người sử dụng trên 1 năm chiếm 30,4%. Thêm vào đó, trong nhóm các đối tượng có sử dụng thẻ, đa số các khách hàng đều có nhu cầu sử dụng thẻ một lần trong một tháng.
2.3.2.2. Phân tích độ tin cậy
Tiếp theo chúng ta kiểm tra xem các mục hỏi nào đã có đóng góp vào việc đo lường một khái niệm lý thuyết mà ta đang nghiên cứu và những mục hỏi nào không. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là 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 (trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr. 17). Phương pháp phân tích độ tin cậy cho phép loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng chúng ta khơng thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến.
Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr. 18). Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số α từ 0,8 trở lên đến gần 1, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Tuy nhiên, cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr. 24).
Hệ số α của Cronbach sẽ cho biết các mục hỏi dùng để đo lường có liên kết với nhau khơng nhưng lại khơng cho biết mục hỏi nào cần được bỏ đi và mục hỏi nào cần được giữ lại. Để làm được điều này, cần xác định mục hỏi nào không phân biệt giữa những người cho điểm số lớn và những người cho điểm số nhỏ trong tập hợp toàn bộ các mục hỏi (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr. 19). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn 0,3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally & Bernstein,1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr. 351).
Dựa vào kết quả thu thập được, tác giả tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo như được trình bày ở phụ lục 09.
Về thang đo hiệu quả mong đợi: gồm 5 biến quan sát là PE1, PE2, PE3, PE4,
PE5 với hệ số Cronbach„s Alpha khá cao (0.871 > 0.6). Cả 5 biến quan sát này có hệ số
tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận. Ngoài ra khi xét thêm tiêu chí Cronbach„s Alpha nếu loại biến thì đều làm giảm hệ số Cronbach„s Alpha ban đầu nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Các biến này được đưa vào phân tích nhân tố.
Về thang đo nỗ lực mong đợi: gồm 4 biến quan sát là EE1, EE2, EE3, EE4 với
hệ số Cronbach„s Alpha cũng khá cao (0.846 > 0.6). Cả 4 biến quan sát này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận. Ngoài ra khi xét thêm tiêu chí Cronbach„s Alpha nếu loại biến thì đều làm giảm hệ số Cronbach„s Alpha ban đầu nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Các biến này được đưa vào phân tích nhân tố.
Về thang đo ảnh hƣởng của xã hội: gồm 3 biến quan sát là SI1, SI2, SI3 với
hệ số Cronbach„s Alpha là 0.878 (> 0.6). Cả 3 biến quan sát này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận. Ngoài ra khi xét thêm tiêu chí Cronbach„s Alpha nếu loại biến thì đều làm giảm hệ số Cronbach„s Alpha ban đầu nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Các biến này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
Về thang đo điều kiện thuận tiện: gồm 4 biến quan sát là FC1, FC2, FC3, FC4
với hệ số Cronbach„s Alpha đạt 0.875 (> 0.6). Cả 4 biến quan sát này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận. Ngồi ra khi xét thêm tiêu chí Cronbach„s Alpha nếu loại biến thì đều làm giảm hệ số Cronbach„s Alpha ban đầu nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Các biến này cũng được đưa vào phân tích nhân tố.
Về thang đo niềm tin: gồm 4 biến quan sát là TR1, TR2, TR3, TR4 với hệ số
Cronbach„s Alpha 0.897 (> 0.6). Cả 4 biến quan sát này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận. Ngồi ra khi xét thêm tiêu chí Cronbach„s Alpha nếu loại biến thì đều làm giảm hệ số Cronbach„s Alpha ban đầu nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Các biến này được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
2.3.2.3. Phân tích nhân tố
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, vấn đề tiếp theo là xác định tập hợp các biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành để rút gọn tập hợp các biến độc lập thành một tập nhỏ hơn, đại
diện cho mỗi nhóm nhân tố mà khơng làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố. Phương pháp phân tích nhân tố EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhóm nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Điều kiện để phân tích nhân tố EFA:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin): Là một chỉ số để xem xét sự thích hợp
của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr. 31).
Kiểm định Bartlett: Kiểm tra sự tương quan giữa các biến quan sát trong tổng
thể. Nếu phép kiểm định Bartlett có sig. <5% thì các biến quan sát có quan hệ với nhau, là điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr. 396).
Các vấn đề cần xem xét trong phân tích nhân tố:
Hệ số tải nhân tố: Là hệ số tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này
càng lớn thì các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 là có thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr. 402).
Tổng phương sai trích TVE: Thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần
trăm của các biến đo lường. Hệ số này phải đạt từ 50% trở lên thì mơ hình phân tích nhân tố EFA mới phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr. 403).
Hệ số Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Chỉ những nhân tố nào có hệ số eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Tiêu chí này dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr. 33 - 34).
Chi tiết kết quả phân tích nhân tố được trình bày ở phụ lục 10. Phương pháp sử dụng là phương pháp Principal component với phép quay nhân tố là Varimax. Việc
phân tích nhân tố được tiến hành lần lượt với toàn bộ các biến quan. Sau đó, nghiên cứu sẽ xem xét loại bỏ các biến có hệ số truyền tải (factor loading) thấp.
Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett và kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập được trình bày chi tiết ở phụ lục 10.
(Tham khảo phụ lục 10)
Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập cho thấy kết quả kiểm định có trị số KMO = 0.749 (giữa 0,5 và 1) và kiểm định Bartllet cho thấy giả thuyết các biến có quan hệ được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê 0% (sig. = 0,000). Như vậy các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố được đáp ứng.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, có 5 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1,513 với tổng phương sai trích đạt 73,544 %, cho biết 5 nhân tố này giải thích được 73,544% biến thiên của các biến đo lường. Theo đó, 5 nhân tố được rút trích và tổng hợp như và trình bày chi tiết ở phụ luc 10. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập cho thấy các biến đo lường được xây dựng trong mỗi thang đo ban đầu đều có ý nghĩa giải thích tốt đối với thang đo đó sau khi thực hiện quay nhân tố. Tương tự, ta cũng tiến hành phân tích nhân tố cho thang đo đo lường ý định sử dụng để đảm bảo hiệu quả của các biến đo lường.
Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett và kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc được trình bày chi tiết ở phụ lục 10.
(Tham khảo phụ lục 10)
Trị số KMO = 0.578 (giữa 0,5 và 1) và kiểm định Bartllet cho thấy giả thuyết các biến có quan hệ được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê 0% (sig. = 0,000). Như vậy các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố được đáp ứng. Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, có 1 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1,828 với tổng phương sai trích
đạt 60,949 %. Đồng thời các biến đo lường cho thang đo ý định hành vi ban đầu đều được giữ nguyên sau khi thực hiện quay nhân tố.
2.3.2.4. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập nhằm kiểm định sự phù hợp của mơ hình, qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), sau khi tiến hành phân tích hồi quy cần quan tâm:
Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa, cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số
dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các