CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu chính thức
3.3.1. Phương pháp xác định mẫu
Tổng thể nghiên cứu: là những khách hàng cá nhân có giao dịch tại các Ngân hàng thương mại (xem danh sách chi tiết tại Phụ lục 2) tại TP.HCM
Kích thước mẫu:
Theo quy tắc kinh nghiệm của Nguyễn Đình Thọ (2009), cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 50 để sử dụng EFA, tốt hơn số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến và tốt nhất gấp 10 lần. Ngoài ra, theo Trung Tâm Thông tin và phân tích dữ liệu Việt Nam, với trường hợp quy mô tổng thể lớn và không biết chính xác tổng thể, có thể áp dụng công thức xác định kích thước mẫu như sau:
n = z2( p.q ) e2 Trong đó:
n = là cỡ mẫu
z = giá trị phân phối tương ứng với độ tin cậy lựa chọn (nếu độ tin cậy 95% thì giá trị z là 1,96…)
p = là ước tính tỷ lệ % của tổng thể q = 1-p
e = sai số cho phép (+-3%, +-4%,+-5%, +-7%...).
Áp dụng vào nghiên cứu, với độ tin cậy là 95% với giá trị z tương ứng là 1.96, sai số cho phép là nằm trong khoảng +5%. Giả định p*q có thể xảy ra là 0.5*0.5.Cỡ mẫu sẽ được tính là:
n = 1.962 x (0.5*0.5)
= 384 0.052
Như vậy, dựa vào các nguyên tắc trên, nghiên cứu nên thu thập 384 mẫu để đạt kích cỡ mẫu cần thiết sử dụng cho nghiên cứu phân tích.
Cách lấy mẫu: nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, sử dụng bảng câu hỏi để khảo sát mẫu trực tiếp gồm 246 khách hàng cá nhân của các ngân hàng thương mại tại TP.HCM (xem Phụ lục 2).
3.3.2. Phương pháp khảo sát và thu thập dữ liệu
Sau khi hoàn thiện phiếu khảo sát, tác giả sẽ thực hiện khảo sát trực tuyến qua công cụ Google Drive và trên phiếu câu hỏi được in ra giấy. Đối với khảo sát trực tuyến, được thực hiện bằng cách gửi đường dẫn URL câu hỏi khảo sát đến các chuyên viên tư vấn, giao dịch viên tại Ngân hàng để hỗ trợ gửi khách hàng thực hiện; sau đó sẽ thu thập dữ liệu lại từ file excel được tổng hợp tự động của Google Drive. Tương tự, đối với phiếu khảo sát bằng giấy, được thực hiện bằng cách gửi phiếu câu hỏi đến trực tiếp tại các quầy giao dịch tại Ngân hàng để gửi tới khách hàng thực hiện; kết quả sẽ được tác giả tổng hợp vào file excel. Cuối cùng, dữ liệu sẽ được tổng hợp từ hai nguồn lại để thực hiện các bước tiếp theo.
3.3.3. Phương pháp xử lý, phân tích số liệu
Dữ liệu sau khi thu thập được tiến hành phân tích dựa vào các bước sau:
(1) Đầu tiêu, dữ liệu cần được làm sạch: Trước khi xử lý, phân tích dữ liệu, các phiếu hỏi được kiểm tra để loại bỏ những bảng trả lời cẩu thả, thiếu thông tin. Số liệu sau khi nhập vào máy tính, được kiểm tra lỗi nhập dữ liệu (sai, dư, thừa), loại bỏ những quan sát có điểm số bất thường bằng các phép kiểm định thống kê mô tả (bảng tần số, bảng kết hợp).
(2) Thứ hai, dữ liệu đã mã hóa được xử lý với kỹ thuật Frequency của SPSS để tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu (các thông tin cá nhân như giới tính, khóa, ngành học,…)
(3) Thứ ba, dữ liệu đưa vào phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá sơ bộ thang đo để xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi, làm cơ sở loại bỏ những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu.
(4) Thứ tư, dữ liệu được phân tích với kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) nhằm kiểm định tính đúng đắn của các biến quan sát được dùng để đo lường các thành phần trong thang đo. Kết quả phân tích EFA cho giá trị phân biệt để xác định tính phân biệt của các khái niệm nghiên cứu.
(5) Thứ năm, dữ liệu được đưa vào phân tích hồi quy nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định được rõ ràng mức
độ ảnh hưởng của từng yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua bảo hiểm nhân thọ qua ngân hàng của khách hàng tại TP.HCM.