mại cổ phần Đông Á
2.2.1 Cơ cấu chọn mẫu
Trong bài nghiên cứu, tác giả chọn mẫu theo phƣơng pháp ngẫu nhiên thuận tiện. Cơ chế điều tra tại các chi nhánh và các phòng giao dịch của các ngân hàng, chủ yếu vẫn là ngân hàng thƣơng mại cổ phần Đông Á tại các khu vực đông dân cƣ nhƣ: quận 1, quận 3, quận Tân Bình, quận Tân Phú, quận Bình Tân theo đủ mọi thành phần nghề nghiệp, thu nhập và tình trạng hơn nhân, giới tính. Bên cạnh đó, tác giả cũng điều tra qua email và mạng internet.
Độ biến động của dữ liệu: cho biết mức độ khác biệt của các phần tử trong tổng thể là nhiều hay ít. Một tổng thể mà các phần tử tƣơng đối đồng nhất với nhau về một thuộc tính nào đó thì dữ liệu rút ra từ tổng thể đó đƣợc xem là ít biến động và ngƣợc lại
Ta có cơng thức V = p * (1-q). Trong đó : - V: là độ biến động của dữ liệu
- p: là tỷ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng nhƣ mục tiêu chọn mẫu (0<=p<=1).
Độ tin cậy trong nghiên cứu: Trong thực tế khó có kết quả nghiên cứu có độ tin cậy 100% cho dù chúng ta điều tra, xem xét tồn bộ các phần tử của tổng thể. Vì vậy, trong thực tế để tiết kiệm thời gian và chi phí ta thƣờng sử dụng độ tin cậy ở các mức 90%, 95%, 98%, trong đó phổ biết nhất là 95%. Sau đây là kết quả tóm tắt giá trị tra bảng của Z.
Bảng 2.5: Tóm tắt giá trị của Z
Gía trị α 0.5% 1% 2.5% 5% 10%
Zα 2.575 2.33 1.96 1.645 1.28
Nguồn : Phạm Chí Cao, Vũ Minh Châu, 2009, Kinh tế lượng ứng dụng, NXB Thống Kê
Tỷ lệ sai số (MOE) : Việc chọn mẫu từ tổng thể, cộng thêm vào đó là dựa trên quan sát mẫu để suy rộng, ƣớc lƣợng cho tổng thể, do vậy trong quá trình ƣớc lƣợng sẽ có sai số trong ƣớc lƣợng hoặc tỷ lệ sai số. Các sai số thông dụng thƣờng là 1%, 2%, 5%, hay 10% là tùy vào phạm vi nghiên cứu
Tổng hợp ba nhân tố ta có cơng thức nhƣ sau: N = Z2α /2 x p x (1-q)/MOE2
Trong trƣờng hợp dữ liệu biến động cao nhất (p=0,5%), với độ tin cậy 95% (hay α = 5% Zα/2 = Z2,5% = 1,96) và sai số cho phép là 10% thì ta có cỡ mẫu n đƣợc xác định nhƣ sau : n =(1.96)2 (0.25)/(0.1)2 = 96. Thông thƣờng, các nghiên cứu trong thực tế thì nhà nghiên cứu sử dụng cớ mẫu bằng hoặc lớn hơn 200. Vì vậy, mẫu phỏng vấn trong nghiên cứu này đƣợc chọn có kích cỡ là n = 251.
2.2.2 Thống kê mơ tả
Đối với dữ liệu có sẵn, tác giả dung đồ thị để mô tả tốc độ tăng trƣởng nguồn vốn huy động tiền gửi tiết kiệm của ngân hàng thƣơng mại cổ phần Đông Á, tỷ trọng nguồn vốn tiền gửi tiết kiệm so với tổng nguồn vốn, hay mô tả vị thế ngân hàng thƣơng mại cổ phần Đông Á so với các đối thủ cạnh tranh khác. Ngoài ra, dùng phƣơng pháp thống kê mơ tả để phân tích các đặc trƣng của mẫu, bao gồm: tỷ lệ, giá trị trung bình, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất…
2.2.3 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Apha
Khi đánh giá thang đo của các nhân tố, chúng ta cần sử dụng phƣơng pháp Cronbach Alpha để loại các biến rác trƣớc khi sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis) để tránh trƣờng hợp các biến rác có thể tạo ra các nhân tố giả và đánh giá độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach Alpha đƣợc sử dụng và các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn mức quy định (<0.3) sẽ bị loại. Trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới thì thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên thì đƣợc chấp nhận
2.2.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng có thể sử dụng đƣợc. Trong EFA, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích mới thích hợp. Phƣơng pháp trích hệ số đƣợc sử dụng là phƣơng pháp thành phần chính (Principal components) với các phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số trích đƣợc (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại và thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bẳng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing và Andesson 1988)
Trong q trình phân tích EFA, ta phân tích chọn lọc một vài nhân tố có ảnh hƣởng lớn nhất đến sự quan tâm của khách hàng đối với dịch vụ gửi tiền tiết kiệm các ngân hàng thƣơng mại cổ phần, đặc biệt là DongA Bank.
- Pt : Ƣớc lƣợng của nhân tố thứ i - Wt : Trọng số của nhân tố - k: Số biến quan sát
Bảng 2.6: Các nhân tố ảnh hƣởng đến đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng
NHÂN TỐ ĐỊNH NGHĨA KỲ VỌNG P1 Tin cậy + P2 Lãi suất + P3 Đáp ứng + P4 Năng lực phục vụ + P5 Đồng cảm +
P6 Phƣơng tiện hữu hình +
P7 Thƣơng hiệu +
2.2.5 Phƣơng pháp kiểm định ANOVA
Phƣơng pháp này nhằm ý định đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm để sử dụng dịch vụ tùy thuộc vào sự khác nhau theo nghề nghiệp, trình độ học vấn, hay thu nhập… Mục đích sử dụng phƣơng pháp Anova để biết phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng có bị ảnh hƣởng theo các đối tƣợng hay không, hay chỉ chịu tác động bởi các nhân tố thuộc về phía ngân hàng
2.2.6 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hƣởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị đƣợc biết trƣớc của các biến giải thích.
Đề tài sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy đa biến để ƣớc lƣợng mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố (biến giải thích) đến đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng thƣơng mại (biến kết quả). Phƣơng trình hồi quy có dạng:
Trong đó:
- Y: Biến phụ thuộc (đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm) - bj: Hệ số ƣớc lƣợng
- Xj: Biến độc lập (các nhân tố ảnh hƣởng)
Các thành phần tác động (hay nhân tố ảnh hƣởng) và thành phần đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm (hay biến phụ thuộc) đều đƣợc đo lƣờng bằng các biến quan sát, các biến quan sát này đƣợc đo bằng thang đo Likert 5 mức độ, với mức độ 1 là hồn tồn khơng đồng ý và mức độ 5 là hoàn toàn đồng ý. Cụ thể nhƣ sau: Hồn tồn khơng đồng ý Khơng đồng ý Bình thƣờng Đồng ý Hồn tồn đồng ý 1 2 3 4 5