Phương pháp định tính và định lượng là hai cách tiếp cận chính khi thực hiện nghiên cứu. Trong khi cách tiếp cận định lượng tập trung vào tính tốn và lượng (nhiều hay ít hơn, giống hay khác nhau, thường xuyên hoặc hiếm khi) trên các khía cạnh của sự việc nghiên cứu, cách tiếp cận định lượng lại quan tâm đến việc người nghiên cứu mơ tả các hình thức đặc điểm của vấn đề thơng qua nghiên cứu (Thomas, 2003). Về cơ bản, việc áp dụng cả hai hình thức định tính và định lượng có thể hỗ trợ việc nghiên cứu và loại bỏ những hạn chế của các cách tiếp cận khác (Pole, 2007). Do đó, để đạt được kết quả tốt nhất cho nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng cả hai phương pháp tiếp cận. Mỗi cách tiếp cận được vận dụng như sau:
Phương pháp định lượng: Trước hết, khi tiếp cận định lượng, người nghiên cứu vận
dụng một phương pháp thống kê ba bước bao gồm thống kê mô tả, phép thử đa cộng tuyến và phân tích mơ hình hồi quy.
- Thống kê mô tả: Mục tiêu của thống kê mô tả là minh họa các đặc điểm cơ bản của một nhóm dữ liệu bằng số liệu cụ thể (Taylor, 2005). Trong phạm vi nội dung của
Trang 29 nghiên cứu này, tác giả sẽ tính tốn giá trị trung bình, điểm giữa và sai số chuẩn của các biến độc lập để kiểm tra việc phân bố dữ liệu thu thập.
- Phép thử đa cộng tuyến: Phép thử đa cộng tuyến tính tốn mức độ của hệ số tương liên giữa các biến độc lập. Giá trị của mối liên hệ dao động từ -1 đến 1 và kết quả càng gần 1 và -1 thì tương liên càng mạnh (Taylor, 2005). Đặc biệt rất cần phải thực hiện phép thử đa cộng tuyến đối với các biến độc lập bởi sự tương liên quan giữa các biến này có thể ảnh hưởng tới sự chính xác của kết quả nghiên cứu (Kinnear & Gray, 2008).
-Phép thử Wald: Trong nghiên cứu này, phép thử Wald nhằm mục đích phát hiện các biến khơng thích hợp trong mơ hình hồi quy. Trong phép thử Wald, chúng ta quan niệm có hai mơ hình hồi quy và giả thuyết biến giả bình phương tối thiểu dưới đây: (1) Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + …..+ βmXm + βm+1Xm+1 + ε1
(2) Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + …..+ βmXm + ε2
Với Ho: βm+1 = 0 hay khơng có mối quan hệ nào giữa Xm+1 và Y
H1: βm+1 # 0 hay có quan hệ giữa Xm+1 và Y
Bước tiếp theo là so sánh giữa giá trị p và 𝛼(tầm quan trọng- 5%). Nếu giá trị p > 𝛼,
có thể chấp nhận Ho và loại bỏ biến Xm+1 (Cameron & Trivedi, 2005).
- Phân tích mơ hình hồi quy: Cuối cùng, mức độ liên kết giữa các biến độc lập và
các biến phụ thuộc sẽ được đánh giá bởi mơ hình hồi quy biến giả bình phương tối thiểu. Thêm vào đó, giải pháp phù hợp nhất dành cho đối tượng nghiên cứu nhỏ với nhiều biến ngoại vi là vận dụng kỹ thuật dữ liệu panel để xây dựng mơ hình hồi quy và sau đó kiểm tra mơ hình qua ứng dụng Eviews. Lựa chọn mơ hình hiệu ứng cố định với dữ liệu panel rất thích hợp để đánh giá dữ liệu của 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc trong giai đoạn 8 năm bởi mơ hình này kết hợp cả thông tin thời gian và dữ liệu liên ngành. Ngoài ra, phần mềm Eviews là một trong những ứng dụng đáng tin cậy được các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều nhất để phân tích dữ liệu thống kê.
Phương pháp định tính: Thứ hai, trong tiếp cận định tính, các kết quả tìm được bởi
nghiên cứu này được trình bày dưới dạng biểu đồ và hình vẽ. Đặc biệt, tình hình chung của ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2006-2013 sẽ được trình bày dưới dạng biểu đồ nhằm chứng minh một cách rõ nét nhất.
Trang 30