CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ LUẬN VĂN
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.7. Phân tích dữ liệu
Để xử lý dữ liệu định lƣợng, tác giả sử dụng phân tích thống kê. Phân tích này giúp cho người nghiên cứu xử lý tất cả các loại dữ liệu định lượng, từ việc thu thập, sắp xếp tới mô tả. Theo Argyrous (2005), thống kê mô tả là những kỹ thuật tính toán, đồ họa và lập bảng biểu để sắp xếp, phân tích và trình bày dự liệu. Với các kỹ thuật này, các bảng, biểu đồ và các phần mềm toán học nhƣ SPSS, Stata hay Eviews đƣợc tận dụng để mô tả dữ liệu và các mối tương quan theo nhiều cách khác nhau. Không chỉ các kỹ thuật thống kê giải thích sự phân phối và giá trị trung bình của từng biến cá thể, chúng còn đƣa ra kết luận về các mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến khác nhau. Dƣa vào mục tiêu nghiên cứu, nhà nghiên cứu sẽ chọn kỹ thuật thống kê phù hợp để thực hiện.
Trong luận văn này, một trong những mục đích chính của tác giả là đo lường mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ thẻ quốc tế của BIDV Thăng Long thông qua nhận thức của họ về chất lƣợng của dịch vụ đƣợc cung cấp, và ảnh hưởng của các nhân tố nhân khẩu học và chất lượng dịch vụ tới sự hài lòng của họ.
Từ đó phần nào giúp đƣa ra các giải pháp phát triển dịch vụ. Do đó, việc sử dụng các kỹ thuật thống kê có thể thỏa mãn các mục tiêu trên.
2.2.7.1. Kiểm tra phân phối chuẩn – Skewness và Kurtosis test
Skewness và Kurtosis được coi như là một trong những phương pháp phổ biến để kiểm tra phân phối chuẩn (Hair và các tác giả, 2006). Trong khi Skewness đo lường mức độ bất đối xứng về các giá trị cá biệt của một biến bất kỳ xung quanh giá trị trung bình của nó thì Kurtosis đo lường độ nhọn của đồ thị phân phối các giá trị cá biệt đó. Nếu Skewness và Kurtosis có giá trị trong khoảng (-1,1) thì bộ dữ liệu có thể đƣợc sử dụng. Nếu chúng trong khoảng (-2,2), bộ dữ liệu vẫn đƣợc chấp nhận và sử dụng cho mô hình hồi quy.
2.2.7.2. Kiểm tra mức độ tin cậy và hiệu lực
Khi thực hiện nghiên cứu, điều quan trọng là phải xem xét tính tinh cậy và chuẩn xác.
a. Tính tin cậy
Zikmund (2000) chỉ ra rằng tính tin cậy là “một mức độ mà tại đó các công cụ không có sai sót và nhờ vậy, chúng cho kết quả thống nhất. Có hai khía cạnh của tính tin cậy là: tính tin cậy bên trong và bên ngoài.
Tính tin cậy bên ngoài thể hiện rằng các biến của mô hình ổn định theo thời gian (Hardy và Bryan, 2004). Phương pháp này khá mất thời gian, do đó, không đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này.
Tính tin cậy bên trong, đƣợc định nghĩa bởi Hardy và Bryman (2004), giả định rằng tất cả các chỉ số thành phần của một biến cùng đo lường một chỉ tiêu, tạo nên sự thống nhất cho biến đo. Trong nghiên cứu này, để đánh giá tác động của tất cả các mặt trong các khía cạnh khác nhau của chất lƣợng dịch vụ tới sự hài lòng của khách hàng, kiểm tra tin cậy bên trong được áp dụng. Một trong những phương pháp đánh giá mức độ tin cậy bên trong đƣợc sử dụng phổ biến là kiểm định Cronbach’s Alpha (Garson, 2002). Do đó, phương pháp này sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này.
Kết quả của kiểm đinh Cronbach (giá trị Alpha) sẽ cho biết các tiêu chí thuộc về mỗi khía cạnh có thống nhất với nhau hay không và có thể đƣợc sử dụng để đánh giá hay không. Theo Hinton (2004), chỉ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0 (hoàn toàn không tin cậy) cho tới 1 (hoàn toàn tin cậy). Cụ thể, nếu Alpha trên 0.75 thì mô hình có độ tin cậy cao; nếu từ 0.6 đến 0.75 thì ở mức tin cậy chấp nhận được; nếu dưới 0.6 thì độ tin cậy thấp (theo Nunnally và Bernstein, 1991). Do đó, bất kỳ nhóm chỉ tiêu của khía cạnh nào có chỉ số Alpha dưới 0.6 cần được loại bỏ trong mô hình nghiên cứu.
b. Tính có hiệu lực
Bên cạnh tính tin cậy, một nghiên cứu cần phải có hiệu lực. Tính có hiệu lực của một nghiên cứu là “khả năng một thước đo hoặc một dụng cụ đo lường có thể đo chính xác cái mà nó cần phải đo” (Erriksson và Wiederscheim-Paul, 1997). Theo Hardy và Bryman (2004), tính hiệu lực có nhiều loại: Hiệu lực bề ngoài, hiệu lực về
tiêu chuẩn và hiệu lực cấu trúc. Trong nghiên cứu này, hiệu lực bề ngoài đƣợc áp dụng.
Sự chính xác về câu chữ, kiểm tra và đánh giá lại đối tƣợng nghiên cứu đƣợc thực hiện.
2.2.7.3. Phân tích phương sai (ANOVA)
Để đánh giá sự khác nhau về mức độ hài lòng của khách hàng theo nhiều nhóm tiêu chí khác nhau nhƣ giới tính, lứa tuổi, thu nhập hàng tháng. Để đơn giản hóa, ta giả định rằng nhà nghiên cứu chỉ kiểm tra các giả thuyết để xem liệu rằng giá trị trung bình về mức độ hài lòng của từng nhóm, phân loại theo các tiêu chí nhân khẩu học khác nhau, có tương đồng không. Nếu ít nhất hai nhóm trong các nhóm giới tính, lứa tuổi và thu nhập có giá trị trung bình khác nhau, có thể kết luận rằng họ có mức độ hài lòng khác nhau đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến của BIDV. Nói cách khác, sự khác nhau về tính cách cá nhân của người được điều tra dẫn đến sự khác nhau về mức độ hài lòng của họ.
Theo Field (2005), ANOVA sẽ là một phân tích tốt khi có ba hoặc nhiều hơn các biến độc lập trong mô hình. Trong phân tích ANOVA, với mức độ tin cậy 95%, nếu giá trị P-value nhỏ hơn 0.05, thì có sự khác nhau về mức độ hài lòng của các nhóm giới tính, lứa tuổi và thu nhập.
2.2.7.4. Phân tích hồi quy tương quan a. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được thực hiện để kiểm tra xem liệu có tồn tại mối quan hệ giữa các khía cạnh trong mô hình nghiên cứu hay không và giữa các khía cạnh đó với mức độ hài lòng tổng thể có mối quan hệ nào không. Nghiên cứu này sử dụng tương quan hai biến bởi mối quan hệ giữa các khía cạnh của sự hài lòng với nhau và giữa các khía cạnh đó với mức độ hài lòng tổng thể được đo lường đồng thời và khách quan.
Với mục tiêu này, nhà nghiên cứu sẽ xây dựng một ma trận tương quan giữa các biến. Theo Kline (1998), giá trị tương quan trong khoảng (-1,1), với giá trị -1 thể hiện tương quan nghịch hoàn toàn và +1 thể hiện tương quan thuận hoàn toàn.
Bên cạnh đó, nếu giá trị sign thấp hơn 0.05, giả thuyết vô hiệu, cho rằng có tồn tại mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, được chấp nhận. Thông qua hệ số tương quan, nhà nghiên cứu có thể xác định là các biến (bao gồm cả biến phụ thuộc và độc lập) có liên hệ với nhau hay không và mức độ liên hệ nhƣ thế nào.
b. Phân tích hồi quy đa biến
Để đánh giá độ mạnh và chiều hướng của mối quan hệ giữa các khía cạnh của chất lƣợng dịch vụ với mức độ hài lòng chung đối với dịch vụ thẻ quốc tế của BIDV Thăng Long, từ đó, ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ tới mức độ hài lòng của khách hàng có thể đƣợc dự đoán, hồi quy đa biến đƣợc sử dụng vì nó là
“phương pháp phù hợp khi vấn đề nghiên cứu liên quan đến một biến phụ thuộc đo lường đơn lẻ, có khả năng liên quan tới một hoặc một vài biến độc lập khác (Hair và các tác giả, 1995). Hồi quy đa biến sẽ giúp nhà nghiên cứu xây dựng mô hình hồi quy kết hợp biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Trong nghiên cứu này, tác giả dự đoán có tồn tại một mối quan hệ tuyến tính giữa các khía cạnh của chất lƣợng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Điều đó có nghĩa là tác giả nhằm mục đích biểu diễn mô hình nghiên cứu thông qua một đường thẳng để mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Do đó, mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc sử dụng. Phân tích sẽ cho giá trị b-value, phản ánh mức độ và chiều hướng mối quan hệ giữa từng khía cạnh với sự hài lòng của khách hàng.
Hơn nữa, việc phân tích các kết quả được thực hiện thông qua sử dụng các phương pháp hỗ trợ. Ví dụ, tác giả sẽ sử dụng nghiên cứu tần suất để biểu thị thông tin chung. Tất cả các nghiên cứu đó sẽ đƣợc thực hiện nhờ sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.
Kết luận chương 2
Chương này xây dựng các bước thực hiện luận văn và các phương pháp nghiên cứu trong bài. Tác giả chỉ rõ các phương pháp được lựa chọn để nghiên cứu như: phân tích- tổng hợp số liệu, dữ liệu, phương pháp so sánh, thu thập và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, tác giả còn xây dựng mô hình khái niệm hỗ trợ cho bài nghiên cứu: các mô hình điều chỉnh E-SQ, đƣa ra bảng câu hỏi phù hợp, sử dụng mẫu gồm 200 trường hợp để đại diện cho toàn bộ khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ quốc tế ít nhất 3 tháng, thông qua các kỹ thuật thống kê để đo lường sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ quốc tế của BIDV.
CHƯƠNG 3. THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ THẺ QUỐC TẾ TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƢ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI
NHÁNH THĂNG LONG
3.1. Khái quát về Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Thăng Long