CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu thu thập được sau khi nhập liệu và làm sạch, được xử lý bằng phần mềm SPSS thông qua các kỹ thuật chính bao gồm phương pháp hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, và sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để xác định những yếu tố nào thực sự tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT của Agribank CN Vũng Tàu.
3.2.1 Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến rác trước. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ 0.6 trở lên.
3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu.
Trong nghiên cứu có thể thu thập được một 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 quá trình phân tích nhân tố (EFA), ta phân tích chọn lọc một vài yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến sự quan tâm của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ NHĐT. Các nhân tố chung có thể diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát: Fi = WiiXi + Wi2X2 + ...+WlkXk
Trong đó: Fi: ước lượng trị số của nhân tố thứ I, W: quyền số hay trọng số nhân tố, k: số biến
Điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến có tương quan với nhau. Để xác dịnh các biến có tương quan như thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết:
H0: các biến không có liên quan lẫn nhau H1: có sự tương quan giữa các biến
Chúng ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận giả thuyết H1 các biến có tương quan với nhau. Điều này có được khi giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý a. Đồng thời, phân tích nhân tố được xem là thích
hợp khi giá trị hệ KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) trong khoảng từ 0.5 đến 1, khi đó các tương quan đủ lớn để có thể áp dụng phân tích nhân tố.
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.
3.2.3 Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập: Independent variable) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc: Dependent variable) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của biến giải thích.
Đề tài sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố chất lượng dịch vụ NHĐT của Agribank đến mức độ hài lòng của khách hàng (biến phụ thuộc).
Phương trình hồi quy có dạng: Y = Po + P1X1 + P2X2 + ...+ PkXk
Trong đó: Y (biến phụ thuộc): mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ NHĐT tại Agribank chi nhánh Vũng Tàu.
Xi, X2 ...Xk : (các biến độc lập, là các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc).
Dự kiến ban đầu thang đo chất lượng dịch vụ gồm 6 thành phần với 28 biến.
Do đó, việc kiểm định thang đo sẽ được tiến hành bằng cách đánh giá độ tin cậy của từng thành phần, phân tích nhân tố để sắp xếp lại các thành phần là các nhân tố giải thích được các liên hệ trong thang đo. Sau khi phân tích nhân tố, các nhân tố mới được rút ra từ phân tích nhân tố sẽ được đưa vào mô hình hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ hài lòng của khách hàng.
po: hệ số chặn của hàm hồi quy
pi (với i=1,2,...,k): các tham số hồi quy, đo lường độ lớn và chiều hướng ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc, được tính bằng phần mềm SPSS
3.2.4 Kiểm định sự khác biệt về các nhóm biến kiểm soát có đặc điểm khác nhau
Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T - Test hoặc phân tích phương sai (ANOVA). Trong đó:
- Independent - Sample T - Test: được sử dụng trong trường hợp các đặc điểm các nhân của khách hàng có hai thuộc tính (giới tính bao gồm: giới tính nam và giới tính nam), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt.
- Phân tích phương sai(ANOVA): được sử dụng trong trường hợp đặc điểm các nhân của khách hàng có ba tuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm riêng biệt (ví dụ: trình độ học vấn bao gồm: Trung học phổ
thông, trung cấp và cao đẳng, đại học và cao hơn). Phương pháp thực hiện là kiểm định có hay không sự khác biệt giữa các nhóm tổng thể được xác định theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr. 113-114, 122-133)
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này tác giả đã trình bày khái quát về hoạt động dịch vụ NHĐT tại Agribank CN Vũng Tàu, và đồng thời đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất, sử dụng thang đo likert 5 mức độ để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng. Quy trình nghiên cứu được tiến hành qua 2 bước là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Từ đó, tác giả đã xây dựng được bảng câu hỏi chính thức dùng để tiến hành khảo sát khách hàng và thu thập dữ liệu đầy đủ phục vụ cho công tác nghiên cứu.