CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Mơ hình nghiên cứu
Trên cơ sở lý thuyết mơ hình của mơ hình SERVQUAL, kết hợp với đặc thù các dịch vụ của ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam
2.2.2. Phương pháp thu thập số liệu
- Số liệu thứ cấp: số liệu thứ cấp trong đề tài này được thu thập từ các tài
liệu của VietinBank, các thông tin của Ngân hàng nhà nước, Cục thống kê, các bài viết đăng trên các tạp chí và các cơng trình nghiên cứu của các tác giả trong nước nhằm phục vụ trong mực tiêu nghiên cứu.
Số liệu sơ cấp liên quan đến dịch vụ mà khách hàng đang sử dụng, thái độ của khách hàng đối với các loại dịch vụ của Ngân hàng được thu thập theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thông qua các bảng câu hỏi.
Phương pháp chọn mẫu: Chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện
các khách hàng đã sử dụng dịch vụ của ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam chi nhánh Cần Thơ .
- Bước 1: Xây dựng bảng câu hỏi
Giai đoạn 1: Xây dựng bảng câu hỏi thô (phụ lục 1) dựa trên nền tảng các thơng tin cần thu thập trong mơ hình lý thuyết và các nghiên cứu về sự hài lịng có lien quan.
Giai đoạn 2: Chọc lọc và hiệu chỉnh các câu hỏi dựa trên ý kiến đóng góp của giáo viên hướng dẫn. Phỏng vấn thử khoảng 5 khách hàng ngẫu nhiên để kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi, qua đó ghi nhận ý kiến ban đầu của họ về sản phẩm dịch vụ ngân hàng và các mong muốn của họ đối với ngân hàng.
Giai đoạn 3: Hiệu chỉnh và hoàn tất bảng câu hỏi lần cuối, tiến hành gửi bảng câu hỏi chính thức (phụ lục 2).
- Bước 2: Xác định các số lượng mẫu cần thiết và thang đo cho việc khảo sát
Kích thước mẫu dự tính là n=142. Hiện nay, thao nhiều nhà nghiên cứu, vấn đề kích thước mẫu là bao nhiêu, như thế nào là đủ lớn vẫn chưa được xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu cịn tùy thuộc vào các phương pháp ước lượng sử dụng trong nghiên cứu cụ thể. Theo một số nghiên cứu, tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn khảo sát sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho mỗi ước lượng (Hair và ctv, 2006). Mơ hình khảo sát trong luận văn bao gồm 7 nhân tố độc lập với 28 biến quan sát. Do đó, số lượng mẫu cần thiết là từ 28x5=140 mẫu trở lên. Vậy số lượng mẫu dùng trogn khảo sát là n=142 nên tính đại diện của mẫu được đảm bảo cho việc khảo sát.
Một trong những hình thức đo lường sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng là thang đo Likert. Nó bao gồm 5 cấp độ phổ biến từ 1 đến 5 để
tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời. Vì vậy, bảng câu hỏi đã được thiết kế từ 1 là “hoàn toàn đồng ý” đến 5 là “hồn tồn khơng đồng ý”.
- Bước 3: Gửi phiếu điều tra cho khách hàng
- Bước 4: Xử lý dữ liệu thơng qua việc sử dụng cơng cụ phân tích SPSS Nội dung dữ liệu
Mã hóa dữ liệu
Bảng 2.1 : Tổng hợp các thang đo được mã hóa
STT Mã hóa Diễn giải
1 Q1 Giới tính
2 Q2 Thời gian sử dụng thẻ
3 Q3.1 Sản phẩm quản lý tiền
4 Q3.2 Dịch vụ tín dụng
5 Q3.3 Dịch vụ thanh toán quốc tế
6 Q3.4 Dịch vụ kinh doanh ngoại tệ
7 Q3.5 Ngân hàng hiện đại
8 Q4 Dịch vụ khách hàng lựa chọn để sử dụng
9 Q3.6 Số lượng ngân hàng mà khách hàng giao dịch
10 Q3.7 Khách hàng có sẳn sàng tìm đến VietinBank khi có nhu cầu
ĐỘ TIN CẬY
1 DTC1 Vietinbank là ngân hàng được khách hàng tín nhiệm
2 DTC2 Vietinbank bảo mật thông tin tốt nhất của khách hàng
3 DTC3 Hệ thống máy ATM luôn thực hiện tốt
4 DTC4 Giấy tờ, biểu mẫu, phiếu sử dụng trong giao dịch được được thiết kế rõ ràng, đơn giản
5 DTC5 Thủ tục thực hiện các giao dịch tại Vietinbank đơn giản, thuận tiện
6 DTC6 Thời gian xử lý các giao dịch tại Vietinbank nhanh
7 DTC7 Thời gian khách hàng ngồi chờ giao dịch ngắn
ĐỘ PHẢN HỒI
đủ và dễ hiểu
9 DPH3 Nhân viên Vietinbank phục vụ công bằng với tất cả khách hàng của mình
10 DPH4 Nhân viên Vietinbank cẳ sàng giúp đõ khách hàng khi khách
hàng có nhu cầu
KỸ NĂNG
11 KN1 Nhân viên Vietinbank tư vấn và trả lời thỏa đáng các thắc mắc của khách hàng
12 KN2 Nhân viên Vietinbank giải quyết khiếu nại nhanh chóng, hợp
lý
13 KN3 Nhân viên Vietinbank xử lý nghiệp vụ nhanh chóng và chính
xác
ĐỘ TIẾP CẬN
14 DTCAN1 Mạng lưới giao dịch rộng khắp
15 DTCAN2 Cách bố trí các quầy giao dịch hợp lý, giúp khách hàng dễ nhận biết
16 DTCAN3 Các tiện nghi phục vụ khách hàng tốt (trang thiết bị, báo, nước,…)
17 DTCAN4 Nơi để xe thuận tiện rộng rãi.
18 DTCAN5 Các chức năng trên máy ATM, Internetbanking,…được thiết
kế dễ sử dụng
CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ
19 CLDV1 Phí giao dịch hợp lý
20 CLDV2 Mức lãi suất hấp dẫn, nhiều khuyến mãi kèm theo quà tặng hấp dẫn
21 CLDV3 Dịch vụ đa dạng, đáp ứng nhu cầu hấp dẫn
MỨC ĐỘ HÀI LÒNG KHI GIAO DỊCH VỚI VIETINBANK
22 MDHL Nhìn chung anh/chị có hồn tồn hài lịng với chất lượng dịch vụ cũng như hài lòng với giá cả dịch vụ của Vietinbank
2.2.3. Thang đo
Thang đo Likert năm hoặc bảy mức độ kết hợp với dạng câu hỏi đóng được sử dụng phổ biến nhất trong việc đo lường về thái độ. Với câu trả lời của người trả lời dưới dạng thang đo này, ta sẽ thấy được sự hài lòng của khách hàng đối với từng khía cạnh của chất lượng dịch vụ (đối với Likert năm và bảy mức độ). Đồng thời, vì thang đo Likert là thang đo khoảng nên ta có thể sử dụng số liệu thu thập được để xử lý, phân tích định lượng để xác định mối quan hệ tương quan, quan hệ tuyến tính giữa các biến nói chung, cũng như giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Trong nghiên cứu này tôi sử dụng thang đo Likert năm mức độ, với 1: Rất không đồng ý, 2: Khơng đồng ý, 3: Trung lập (bình thường), 4: Đồng ý, 5: Rất đồng ý.
2.2.4. Phương pháp xử lý và phân tích số liệu
Kết hợp giữa lý thuyết đã học ở nhà trường và tình hình thực tế của AgriBank, đề tài đã sử dụng phương pháp nghiên cứu sau:
Mục tiêu 1: Đề tài sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập từ các tài liệu, báo cáo của VietinBank, thông tin của ngân hàng nhà nước, cục thống kê, các bài viết đăng trên tạp chí. Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được tính tốn theo phương pháp so sánh để phân tích, đánh giá được tình hình hoạt động kinh doanh và cung cấp dịch vụ của V ietinBank và sử dụng một số phương pháp thong thường như:
* Phương pháp so sánh số tương đối: Nhằm xác định xu hướng, mức độ
biến động của các chỉ tiêu. Chủ yếu là so sánh kỳ phân tích với kỳ gốc để xác định xu hướng, mức độ biến động của tình hình kinh doanh, tình hình nhân sự tại ngân hàng và các yếu tố ảnh hưởng đến nhân sự. Là kết quả của phép chia giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu kinh tế.
X1 - X 0
ΔX = * 100 X 0
Trong đó:
X1 : chỉ tiêu năm sau.
ΔX : biểu hiện tốc độ tăng trưởng của các chỉ tiêu kinh tế.
Phương pháp dùng để làm rõ tình hình biến động của mức độ của các chỉ tiêu kinh tế trong thời gian nào đó. So sánh tốc độ tăng trưởng của chỉ tiêu giữa các năm và so sánh tốc độ tăng trưởng giữa các chỉ tiêu. Từ đó tìm ra ngun nhân và biện pháp khắc phục.
* Phương pháp so sánh bằng số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích với kỳ gốc của chỉ tiêu kinh tế.
ΔX = X1 - Xo Trong đó:
Xo : chỉ tiêu năm trước X1 : chỉ tiêu năm sau
ΔX : là phần chệnh lệch tăng, giảm của các chỉ tiêu kinh tế.
Phương pháp này sử dụng để so sánh số liệu năm tính với số liệu năm trước của các chỉ tiêu xem có biến động khơng và tìm ra ngun nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế, từ đó đề ra biện pháp khắc phục.
Mục tiêu 2: Đề tài sử dụng mơ hình thang đo chất lượng dịch vụ Serqual để xác định nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của VietinBan.
+ Phương pháp phân tích nhân tố
Phương pháp thống kê mô tả: Phương pháp này vận dụng để mô tả tổng
quát về các đặc điểm của mẫu, cũng như mô tả về mức độ hài lòng của khách hàng đối với năm khía cạnh của chất lượng dịch vụ thể hiện thơng qua bảng tần số, tần suất và giá trị trung bình với độ lệch chuẩn.
Phương pháp phân tích nhân tố: là tên chung của một nhóm các thủ tục
được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được.
Trong phân tích nhân tố khơng có sự phân biệt biến phụ thuộc và biến độc lập. Mối quan hệ giữa nhiều biến được xác định và đại diện bởi một vài nhân tố (hay nói cách khác một nhân tố đại diện cho một số biến). Phân tích nhân tố được sử dụng trong trường hợp người nghiên cứu cần nhận diện một tập hợp gồm một số lượng biến mới tương đối ít, khơng có tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau để thực hiện một phân tích đa biến tiếp theo sau như hồi qui hay phân tích biệt số.
Nếu các biến được chuẩn hóa thì mơ hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + … + AimFm + ViUi
Trong đó:
Xi : biến thứ i được chuẩn hóa
Aij: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i F: các nhân tố chung
Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i. Ui: nhân tố đặc trưng của biến i
m: số nhân tố chung
Các nhân tố đặc trưng có tương quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát: Fi = wi1x1 + wi2x2 + … + wikxk
Trong đó:
Fi: ước lượng nhân tố thứ i
wi: trọng số hay hệ số điểm nhân tố k: số biến
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá được ứng dụng để xác định các biến đại diện (nhân tố chung).
Các giá trị cần đo lường:
1. Ma trận tương quan
2. Hệ số tải nhân tố (Factor loading)
4. Eigenvalue
Những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
Các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1.
5. Tổng phương sai trích/ tổng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố 6. Trị số của các nhân tố hay còn gọi là trị số của các biến tổng hợp 7. Độ tin cậy của thang đo (Cronbach α).
Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo Hair & ctg (1998,111) : nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
Theo Gerbing & Anderson (1988), “An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192 cũng yêu cầu phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤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 bằng không trong tổng thể. 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 (Trọng & Ngọc, 2008).
Chúng ta cũng sẽ ứng dụng phân tích nhân tố và độ tin cậy Cronbach để xác định các biến đại diện trong các yếu tố thuộc về công việc.
Phương pháp phân tích hồi quy: là sự nghiên cứu mức độ ảnh
hưởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay độc lập: independent variables) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc: dependent variables) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích.
Phương trình hồi qui đa biến có dạng:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 +…+ βkXk+ ei Trong đó: Y là biến phụ thuộc.
Xi là các biến độc lập. β0, β1, β2,…, βk là các tham số hồi qui.
Kết quả tính tốn có các thơng số cơ bản như sau:
- Multiple R (Multiple correlation coefficient): hệ số tương quan bội. Nói lên mối quan hệ chặt chẽ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X.
- Hệ số xác định R2 (Multiple coefficient of determination): tỷ lệ % biến động của Y được giải thích bởi các biến Xi.
- Adjusted R Square: hệ số xác định đã điều chỉnh, dùng để trắc nghiệm xem có nên thêm vào một biến độc lập nữa không. Khi thêm vào một biến mà R2 tăng lên thì ta quyết định thêm biến đó vào phương trình hồi qui.
- P value (probability value): giá trị P là mức ý nghĩa α nhỏ nhất mà ở đó bắt đầu bác bỏ giả thuyết H0.
- Residual: phần dư của mơ hình, SS (sum of squares): tổng bình phương, df: độ tự do, Number of obs: số lượng các quan sát (số lượng mẫu)
Trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố (biến giải thích) đến mức độ hài lịng của khách hàng (biến kết quả) với mơ hình như sau:
MDHL = B0 + B1DTC + B2DPH + B3KN + B4DTCAN + B5TT +
B6CLDV
Kết hợp với lý thuyết, phương pháp suy luận tổng hợp được sử dụng để đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng sự thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ của ngân hàng thương mại cổ phàn Công Thương Việt Nam chi nhanh Cần Thơ.
Mục Tiêu 3: Thông qua kết quả phân tích mục tiêu 1 và 2 sẽ cho thấy những mặt mạnh, mặt yếu kém đang tồn tại, thấy rõ các nguyên nhân, từ đó sẽ đề ra được giải pháp đúng đắn nhằm cải thiện và nâng cao hơn nữa chất lượng dịch vụ của VietinBank.
CHƯƠNG 3
GIỚI THIỆU VỀ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM CHI NHÁNH CẦN THƠ