CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Thiết kế nghiên cứu
3.1.1 Quy trình nghiên cứu
Kết quả lược khảo tài liệu cho thấy ý định tiếp tục sử dụng là chủ đề tương đối mới trong lĩnh vực thẻ tín dụng tại Việt Nam. Do đó, đề tài này thực hiện nghiên cứu định tính trước, nghiên cứu định lượng sau. Quy trình nghiên cứu của đề tài được diễn giải như sau:
Bước 1: Vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu
Thị trường thẻ tín dụng Việt Nam thời gian vừa qua đạt được một số thành tựu, tuy nhiên số lượng thẻ tín dụng lưu hành cũng như mức độ thâm nhập thẻ tín dụng trong xã hội còn thấp, vấn đề làm thế nào để khuyến khích người tiêu dùng có ý định tiếp tục sử dụng thẻ tín dụng trở nên cấp bách đối với các nhà quản lý. Do đó, nhóm tác giả xác định việc làm rõ các nhân tố tác động tới ý định tiếp tục sử dụng thẻ tín dụng của người tiêu dùng Việt Nam là vấn đề nghiên cứu chính của đề tài. Sau khi xác định được vấn đề nghiên cứu, đề tài xác định mục tiêu nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu của đề tài phải đáp ứng được các mục tiêu đề ra.
Bước 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Đề tài trình bày một số lý thuyết quan trọng và phù hợp với vấn đề nghiên cứu trong khung nghiên cứu hành vi tiêu dùng. Tiếp theo, đề tài thực hiện lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan và xác định khoảng trống lý thuyết cho nghiên cứu. Cuối cùng, đề tài
23
phát triển các giả thuyết nghiên cứu và đề xuất mô hình nghiên cứu nhằm lấp đầy khoảng trống lý thuyết nói trên.
Bước 3: Nghiên cứu định tính
Đề tài thực hiện nghiên cứu định tính, sử dụng phương pháp phỏng vấn tay đôi, nhằm hoàn thiện thang đo các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Điều này là cần thiết do ý định tiếp tục sử dụng là chủ đề nghiên cứu tương đối mới liên quan tới thẻ tín dụng tại Việt Nam.
Bước 4: Nghiên cứu định lượng
Đề tài sử dụng phương pháp định lượng để đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc của nghiên cứu. Đề tài thực hiện điều tra trực tuyến để thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu. Đối tượng thực hiện khảo sát là chủ thẻ tín dụng tại TP. Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh. Các công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng bao gồm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định, mô hình phương trình cấu trúc.
Bước 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Đề tài kết luận các kết quả đạt được, ghi nhận các hạn chế cần khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo. Cuối cùng, đề tài đưa ra các hàm ý quản trị dựa trên các kết quả đạt được để thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng thẻ tín dụng tại Việt Nam.
3.1.2 Phương pháp nghiên cứu
3.1.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng hình thức phỏng vấn tay đôi xác định thang đo cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất của đề tài. Các đối tượng tham gia phỏng vấn được chia làm hai nhóm, bao gồm nhóm nhân viên ngân hàng làm việc tại các bộ phận liên quan tới thẻ tín dụng và nhóm khách hàng là chủ thẻ tín dụng.
3.1.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu chính thức định lượng được thực hiện tại TP. Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh bằng phương pháp phỏng vấn trực tuyến với bảng câu hỏi được thiết kế dưới dạng web tương tác. Đối tượng tham gia khảo sát là khách hàng của ngân hàng đã và đang sử dụng thẻ tín dụng, được xác định dựa trên phương pháp chọn mẫu thuận tiện.
24
3.1.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng trong nghiên cứu này nhằm đánh giá thang đo và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu (Harrison, 2013). Nghiên cứu này sử dụng công cụ kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định, mô hình phương trình cấu trúc.
3.1.3.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo
Nghiên cứu phát triển mô hình nghiên cứu dựa trên các nhân tố tác động đến ý định tiếp tục sử dụng thẻ tín dụng. Các nhân tố này được đo lường với nhiều biến quan sát khác nhau kế thừa từ các nghiên cứu trước. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha – CA) giúp loại các biến quan sát không thích hợp (Hair và cộng sự, 2014). Biến quan sát là đáng tin cậy và có thể sử dụng được khi hệ số tin cậy CA lớn hơn 0,6 và có hệ số tương quan biến – tổng từ 0,3 trở lên (Hair và cộng sự, 2014).
3.1.3.2 Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là sự lựa chọn thích hợp để tìm kiếm sự liên kết giữa các biến quan sát (Fabrigar và cộng sự, 1999). Theo Hair và cộng sự (2014), một biến quan sát là phù hợp khi hệ số tải nhân tố từ 0,5 trở lên. Phân tích EFA thích hợp với dữ liệu khi thỏa mãn các điều kiện sau đây:
- Hệ số KMO lớn hơn 0,5
- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig. nhỏ hơn 0,05).
- Tổng phương sai trích của các nhân tố từ 50% trở lên.
3.1.3.3 Phân tích nhân tố khẳng định
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA) là sự lựa chọn thích hợp để đánh giá thang đo từ phân tích EFA. Theo Hair và cộng sự (2014), mô hình
đo lường cần đáp ứng các yêu cầu các chỉ số CFI, GFI, TLI lớn hơn 0,9, CMIN/df nhỏ hơn 2,0, RMSEA nhỏ hơn 0,05; các biến quan sát có trọng số sau chuẩn hóa lớn hơn 0,5 và có
ý nghĩa thống kê; các nhân tố tiềm ẩn có độ tin cậy tổng hợp lớn hơn 0,6, có giá trị hội tụ với phương sai trích trung bình lớn hơn 0,5 và có giá trị phân biệt.
25
3.1.3.4 Mô hình phương trình cấu trúc
Mối quan hệ phức tạp giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu được giải quyết bằng phân tích mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Model – SEM). Công
cụ này phù hợp với mô hình nghiên cứu đề xuất của đề tài. Hair và cộng sự (2014) cho rằng kết quả kiểm định bằng mô hình SEM chỉ phù hợp với dữ liệu thị trường khi chỉ số TLI, CFI lớn hơn 0,9, CMIN/df nhỏ hơn 2,0, RMSEA nhỏ hơn 0,05.