Chương 1 : GIỚI THIỆU
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.3. Phương pháp phân tích số liệu
2.1.3.1 Đối với số liệu thứ cấp
1. Phương pháp so sánh
a) Khái niệm
Phương pháp so sánh là phương pháp xem xét một chỉ tiêu phân tích bằng cách dựa trên việc so sánh với một chỉ tiêu cơ sở (chỉ tiêu gốc).
b) Phương pháp thực hiện
- Phương pháp so sánh bằng số tuyệt đối: là hiệu số của hai chỉ tiêu, chỉ
tiêu kỳ phân tích và chỉ tiêu kỳ gốc.
Δy = y
1 – y
0
Trong đó:
y
0: là chỉ tiêu năm trước y
1: là chỉ tiêu năm sau
Δy: là phần chênh 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 nguyên nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế, từ đó đề ra biện pháp khắc phục.
- Phương pháp so sánh bằng số tương đối: là kết quả của phép chia giữa
trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu kinh tế.
% 100 0 0 1 y y y y Trong đó: y
0: là chỉ tiêu năm trước y
1: là chỉ tiêu năm sau
GVHD: Phan Thị Ngọc Khuyên 34 SVTH: Lê Thị Kiều Trang
Phương pháp này 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 để từ đó tìm ra nguyên nhân biến động và đề ra những biện pháp khắc phục.
2.1.3.2 Đối với số liệu sơ cấp 1. Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu được tiến hành theo các bước:
Bước 1: Nghiên cứu sơ bộ dùng nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh, chọn
lọc các câu hỏi cần đo trong bảng câu hỏi của thang đo SERVPERF. Trong q trình hiệu chỉnh có tham khảo nghiên cứu “Đánh giá mức độ hài lòng của khách
hàng đối với dịch vụ thẻ ATM trên địa bàn thành phố Cần Thơ” (Lê Long Hậu, Dương Quế Nhu, Vương Quốc Duy, Trần Thị Bạch Yến) được công bố trên số
“Chào xuân 2011” của Tạp chí Cơng nghệ ngân hàng.
Bước 2: Nghiên cứu định lượng: dùng bảng câu hỏi để định lượng tác động
của các biến xác định được lên sự hài lòng của khách hàng.
Bước 3: Dùng chương trình phân tích thống kê SPSS 16.0 để xử lý số liệu
thu thập được từ nghiên cứu định lượng.
Bước 4: Sử dụng hệ số Cronbach Alpha để kiểm định độ biến động của số
liệu để nhận diện các mục hỏi nào có đóng góp và khơng đóng góp vào việc đo
lường khái niệm mức độ hài lịng.
Bước 5: Phân tích nhân tố (Factor Analysis) để kiểm định các nhân tố ảnh
hưởng và nhận diện các yếu tố khách hàng cho là phù hợp.
Bước 6: Sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính (Regression Analysis) để nhận
diện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và đảm bảo có ý nghĩa thống kê.
2. Một số lý luận về các phương pháp được sử dụng để phân tích số liệu sơ cấp
* Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả là việc mơ tả dữ liệu bằng các phép tính và các chỉ số thống
kê thơng thường như số trung bình, số trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn,…cho
GVHD: Phan Thị Ngọc Khuyên 35 SVTH: Lê Thị Kiều Trang
Trong phương pháp thống kê mô tả, các đại lượng thống kê mơ tả chỉ được tính đối với các biến định lượng.
* Thang đo Likert
a) Khái niệm
Thang đo Likert là thang đo nhiều chỉ báo được sử dụng phổ biến nhất
trong các nghiên cứu khoa học.
b) Phân loại thang đo Likert
- Thang đo đơn hướng (unidimesional): một khái niệm có thể chỉ bao gồm một yếu tố/thành phần/khía cạnh (component/ factor/ aspect), và thang đo một khía niệm chỉ bao hàm một thành phần gọi là thang đo đơn hướng.
- Thang đo đa hướng (mutidemensional): một khái niệm có thể bao gồm nhiều yếu tố/ thành phần/ khía cạnh, và thang đo một khái niệm bao hàm nhiều thành phần gọi là thang đo đa hướng.
c) Các bước xây dựng thang đo Likert
Bước 1: Nhận diện và đặt tên biến muốn đo lường.
Bước 2: Lập ra một danh sách các phát biểu hoặc câu hỏi mang tính biểu
thị. Có thể lấy ra từ lý thuyết có liên quan, đọc sách báo, ý kiến chuyện gia, thực nghiệm.
Bước 3: Xác định loại trả lời: đồng ý – không đồng ý, ủng hộ - phản đối, hứu ích – vơ hiệu, hài lịng – khơng hài lịng…
Bước 4: Số lượng mức độ: 3, 5, hay 7 mức độ (Trong bài nghiên cứu này sử
dụng thang đo Likert 5 mức độ).
Bước 5: Kiểm tra toàn bộ các mục hỏi bằng cách kahỏ sát thử 100 – 200
người.
Bước 6: Phân tích mục hỏi trong danh sách để tìm ra một tập hợp các mục
hỏi giúp đo lường được một khía cạnh của khái niệm/ biến muốn nghiên cứu trong mơ hình.
* Phân tích nhân tố (Factor Analysis)
GVHD: Phan Thị Ngọc Khuyên 36 SVTH: Lê Thị Kiều Trang
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nỏ và tóm tắt các dữ liệu.
Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập được lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chũng phải được giảm xuống bớt đến một số lượng mà chũng ta có thể sử dụng được.
b) Điều kiện áp dụng FA
Các biến có tương quan với nhau
Barlett test of sphericity: kiểm định có tương quan hay khơng, giả thuyết
không là: khơng có tương quan giữa các biến quan sát.
Kaiser-Mayer-Olkin (KMO): từ 0,5 ->1, các tương quan đủ lớn đến mức có thể áp dụng FA
c) Tiến trình phân tích nhân tố
Hình 4: Tiến trình phân tích nhân tố
Sử dụng phần mềm SPSS 11.5 để phân tích nhân tố
Xác định các nhân Chọn nhân tố thay
Xác định mơ hình phù Xác định vấn đề
Lập ma trận tương
Giải thích nhân tố
GVHD: Phan Thị Ngọc Khuyên 37 SVTH: Lê Thị Kiều Trang
Sau khi rút được các nhân tố và lưu lại thành các biến mới, các biến này sẽ được thay cho tập hợp biến gốc để đưa vào phân tích hồi quy
* Phân tích hồi quy đa biến
Về bản chất, phương pháp hồi quy cho phép nghiên cứu một đại lượng kinh tế, chẳng hạn như nhu cầu dịch vụ viễn thông mà ta gọi là biến phụ thuộc dựa vào một hoặc nhiều đại lượng kinh tế khác gọi là biến độc lập như: GDP bình
quân đầu người, dân số, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát… Các bước tiến hành:
- Bước 1: Xác định mục đích của việc xây dựng mơ hình; trong bước này cần xác định rõ phạm vi nghiên cứu, xác định các giả thiết cơ bản.
- Bước 2: Thu thập và xử lý thông tin; tùy theo nhiệm vụ đã được xác lập mà có phương án thu thập thơng tin thích hợp, thơng tin địi hỏi phải đảm bảo
tính đồng nhất, so sánh được với nhau, nếu không ta cần phải chỉnh lý.
- Bước 3: Xây dựng mơ hình; chủ yếu sử dụng phương pháp tổng bình
phương bé nhất, vấn đề quan trọng nhất là xác định dạng mối liên hệ.
- Bước 4: Kiểm tra mơ hình
. Sai số chuẩn của hàm là nhỏ nhất.
. Miêu tả đúng mối quan hệ kinh tế - kỹ thuật . Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
. Sai số chuẩn của các tham số phải đủ độ tin cậy - Bước 5: Sử dụng mô hình đã xây dựng.
Hàm hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
Yi = α0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ...
Trong đó:
Y: sự hài lịng của khách hàng sử dụng dịch vụ điện thoại vô tuyến cố định tại
địa bàn thành phố Cần Thơ
X1, X2, X3: các nhân tố mới được rút ra từ phân tích nhân tố
α0 : hệ số chặn của hàm hồi quy β : các tham số hồi quy
GVHD: Phan Thị Ngọc Khuyên 38 SVTH: Lê Thị Kiều Trang
Ma trận SWOT là một công cụ giúp cho nhà quản trị trong việc tổng hợp các kết quả nghiên cứu của môi trường, tìm ra điểm mạnh, điểm yếu bên trong
ngân hàng, đồng thời thấy được cơ hội và mối đe dọa bên ngồi ngân hàng. Từ
đó, làm cơ sở cho việc đề ra những giải pháp và kế hoạch chiến lược.
Hình 5: Ma trận SWOT
Để lập ma trận SWOT người quản trị phải thực hiện 8 bước như sau: - Bước 1: Liệt kê các điểm mạnh chủ yếu bên trong tổ chức (S1, S2…). - Bước 2: Liệt kê các điểm yếu chủ yếu của doanh nghiệp (W1, W2…). - Bước 3: Liệt kê những cơ hội lớn từ môi trường bên ngoài (O1, O2…). -Bước 4: Liệt kê các mối đe dọa chủ yếu bên ngoài doanh nghiệp (T1,T2…).
- Bước 5: Kết hợp các điểm mạnh bên trong với những cơ hội bên ngoài để
lập các chiến lược SO.
- Bước 6: Kết hợp các điểm yếu bên trong với những cơ hội bên ngoài để
GVHD: Phan Thị Ngọc Khuyên 39 SVTH: Lê Thị Kiều Trang
- Bước 7: Kết hợp các điểm mạnh bên trong với mối đe dọa bên ngồi để hình thành các chiến lược ST.
- Bước 8: Kết hợp các điểm yếu bên trong với nguy cơ bên ngồi để hình thành các chiến lược WT.