Mô hình SEM: Là một kỹ thuật mô hình thống kê rất tổng quát, được sử dụng rộng rãi trong khoa học nghiên cứu hành vi. SEM là sự kết hợp giữa hồi quy đa biến và phân tích nhân tố.
Mô hình SEM có hai thành phần: Mô hình đo lường và mô hình cấu trúc.
+ Mô hình đo lường (measurement model): Liên quan đến quan hệ giữa biến đo lường (measured variables) và biến ngầm hay biến tiềm ẩn (latent variables).
+ Mô hình cấu trúc (structural model): Chỉ liên quan đến các quan hệ giữa các biến ngầm hay biến tiềm ẩn (latent variables) mà thôi.
Ký hiệu trong mô hình SEM:
- Các biến đo lường được: Hình chữ nhật hay vuông - Các biến ngầm: Elíp hay hình tròn
- Các khoản sai số: (“nhiễu” của các biến ngầm) được đưa vào biểu đồ SEM, đại diện bởi “E‟s” cho các biến đo lường và “D‟s” cho các biến ngầm. Các khoản sai số đại diện phương sai phần dư trong các biến không được tính cho các đường dẫn (pathways) được giả thiết trong mô hình.
Tham số của mô hình SEM:
- Là các biến, hệ số hồi quy và hiệp tương quan giữa các biến.
- Phương sai có thể được chỉra bằng mũi tên hai đầu kết thúc tại cùng một biến, hoặc đơn giản hơn, ký hiệu bằng số trong hộp vẽ biến hay cung tròn.
- Các hệ số hồi quy được trình bày dọc theo mũi tên một chiều chỉ ra đường dẫn được giả thiết giữa hai biến (có trọng số được áp dụng cho các biến trong các phương trình hồi quy tuyến tính)
- Hiệp phương sai được kết hợp với các mũi tên vòng cung hai đầu giữa hai biến hoặc các sai số và biểu thị vô hướng (no directionality). Data cho SEM là các
phương sai mẫu và hiệp phương sai mẫu lấy từ tổng thể (ký hiệu S, phương sai mẫu quan sát được và ma trận hiệp phương sai).
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Chương 2 đã giới thiệu cơ sở lý thuyết về các mô hình lý thuyết về mối quan hệ giữa chính sách marketing 7P trong cho vay tiêu dùng, mức độ hài lòng của KH và lòng trung thành của KH; đồng thời định hướng lựa chọn mô hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu. Đây là bước quan trọng, đặt nền tảng để nhóm tác giả thực hiện các bước tiếp theo: từ nghiên cứu định tính và định lượng, đề xuất mô hình nghiên cứu, phân tích thực trạng và tiến hành khảo sát thực tế để đi đến mục đích cuối cùng là đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động chiến lược marketing 7P vào dịch vụ cho vay tiêu dùng nhằm đáp ứng nhu cầu tốt hơn cho khách hàng của chi nhánh trong thời gian tới.
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Thiết kế nghiên cứu
3.1.1 Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này thông qua nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính: Thảo luận tay đôi với nhân viên ngân hàng, GVHD và KH sử dụng dịch vụ cho vay tiêu dùng. Thông tin thu thập từ nghiên cứu định tính nhằm khám phá, điều chỉnh, và bổ sung các thang đo của các khái niệm nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng: Nhóm tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo hình thức vay tiêu dùng: tín chấp, thế chấp và kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp KH tại nhà thông qua bảng câu hỏi chi tiết. Thông tin thu thập từ nghiên cứu định lượng này dùng để đánh giá sơ bộ về độ tin cậy và giá trị của các thang đo đã thiết kế và điều chỉnh cho phù hợp. Phương pháp độ tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thông qua phần mềm SPSS 20.0. Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân tích mô hình SEM thông qua phần mềm AMOS 20.0 nhằm khẳng định lại các thành phần cũng như giá trị, độ tin cậy của thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết. Bên cạnh đó, đề tài còn sử dụng kiểm định thống kê One Sample T-Test nhằm kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể.
3.1.2 Qui trình nghiên cứu
Qui trình nghiên cứu được trình bày trong Hình 3.1.
Xây dựng thang đo: Thang đo xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết về mô hình marketing 7P trong CVTD của Ngân hàng Thương mại, sự hài lòng của KH; lòng trung thành của KH và cách đo lường các khái niệm nghiên cứu này trên thị trường quốc tế. Trên cơ sở này, mô hình nghiên cứu và một tập biến quan sát (thang đo sơ bộ) được xây dựng để đo lường các biến tiềm ẩn ( khái niệm nghiên cứu).
Nghiên cứu định tính: Thông qua kỹ thuật thảo luận tay đôi với nhân viên tín dụng khách hàng cá nhân (PFC), GVHD, nhóm tác giả tiến hành thu thập ý kiến về thang đo sơ bộ, thiết kế bảng câu hỏi khảo sát lần 1.
Nhóm tác giả tiến hành khảo sát thử. Kích thước mẫu được chọn là n = 30, phương pháp chọn mẫu thuận tiện với các đối tượng được tiếp cận là các KH đã và
đang sử dụng dịch vụ cho vay tiêu dùng của ngân hàng TMCP Á Châu – chi nhánh Trần Khai Nguyên với ít nhất là 1 khoản vay tiêu dùng. Thông qua kết quả của nghiên cứu này, bảng câu hỏi khảo sát chính thức được hoàn thành (nhằm phục vụ cho nghiên cứu định lượng).
(Nguồn: Quy trình nghiên cứu nhóm tác giả thực hiện)
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng: Nghiên cứu định lượng với một mẫu có kích thước ( n=385) và được chọn theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng. Các thang đo này điều chỉnh thông qua kỹ thuật chính: (1) phương pháp hệ số tin cậy cronbach alpha và (2) phương pháp phân tích yếu tố khám khá EFA , (3) phương pháp phân tích yếu tố khẳng định CFA được dùng để kiểm định thang đo và (4) phương pháp
Mô hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ
Thảo luận tay đôi (NVNH, GVHD) Mục tiêu nghiên cứu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng câu hỏi khảo sát lần 1 Khảo sát thử 30 khách hàng
Bảng câu hỏi chính thức
Nghiên cứu định lƣợng (n=385)
Đánh giá sơ bộ thang đo (Cronbach‟s alpha và EFA) Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích mô hình cấu trúc SEM Kiểmđịnh mô hình bằng BOOTSTRAP
Nhận xét, kiến nghị Cơ sở lý thuyết và nghiên cứu kinh nghiệm
phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng để kiểm định độ thích ứng của mô hình lý thuyết và các giả thuyết, (5) phương pháp bootstrap được sử dụng để ước lượng lại các thang số của mô hình đã được ước lượng bằng phương pháp ML, (6) kiểm định thống kê One - Sample T-Test nhằm kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể.
3.1.3 Mô hình nghiên cứu
3.1.3.1 Giả thuyết đặt ra cho mô hình nghiên cứu
Các giả thuyết liên quan được đề xuất dựa trên kết quả nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới về mối quan hệ giữa các thành phần marketing hỗn hợp (hay phối thức tiếp thị) với sự hài lòng và lòng trung thành của KH. Các nhà nghiên cứu trên thế giới đã chứng minh rằng có một mối quan hệ mạnh mẽ, tích cực giữa các thành phần tiếp thị hỗn hợp: 7Ps (Akroush et al., 2005) hoặc 5Ps (Lại Xuân Thủy và Phan Thị Minh Lý, 2011) và sự hài lòng của khách hàng. Trên cơ sở này, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết H1:
Giả thuyết H1: “Phối thức tiếp thị 7P” tác động cùng chiều với sự hài lòng của KH. Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu trước đây đã đề cập mối quan hệ nhân quả giữa các thành phần của marketing hỗn hợp, mức độ hài lòng của KH và lòng trung thành của KH. Và các kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy có mối quan hệ tác động tích cực của các yếu tố marketing hỗn hợp và sự hài lòng của KH đến lòng trung thành của KH (Khoo Khay Hooi, 2012; Farhad Rahmati và ctg, 2013). Trên cơ sở này, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết H2:
Giả thuyết H2: Sự hài lòng của KH tác động cùng chiều với lòng trung thành của KH.
3.1.3.2 Mô hình hồi quy dự kiến Mô hình hồi quy của nhóm tác giả: Mô hình hồi quy của nhóm tác giả: Yhl = f(Xi) = β01+ β1X1 + a2
Ytt = f(Xi) = β02+ β2Yhl + a3
Trong đó:
β01, β02 lần lượt là hằng số hồi quy của Yhl ,Ytt .
Sự hài lòng của KH (Yhl) có trọng số với lòng trung thành là β2 và có sai số a2; lòng trung thành của KH (Ytt) có sai số a3.
Mô hình nghiên cứu chung
(Nguồn: nghiên cứu của nhóm tác giả)
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu đề xuất của nhóm tác giả
Các giả thuyết của mô hình:
H1 (+): “Phối thức tiếp thị 7P” tác động cùng chiều với sự hài lòng của KH.
H2 (+): Sự hài lòng của KH tác động cùng chiều với lòng trung thành của KH.
3.2Thiết kế mẫu nghiên cứu định lƣợng
Xác định tổng thể nghiên cứu:Tất cả KH cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ cho vay tiêu dùng của ngân hàng TMCP Á Châu – chi nhánh Trần Khai Nguyên với ít nhất là 1 khoản vay tiêu dùng.
Kích thước mẫu nghiên cứu: Theo Giáo sư Nguyễn Văn Lê (2001), kích thước mẫu được xác định theo công thức sau: ( ) , trong đó: n là cỡ mẫu; p là xác suất để biến cố xảy ra tỷ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng như mục tiêu chọn mẫu (0<p<1); chính là độ biến động của dữ liệu (q = 1- p); z là giá trị tra bảng của phân phối chuẩn z ứng với độ tin cậy; ε là sai số cho phép của cỡ mẫu.
Trường hợp bất lợi nhất là độ biến động của dữ liệu ở mức lớn nhất: Sản phẩm Lãi suất Phân phối Con người Quy trình Sự hài lòng Lòng trung thành H1+ Xúc tiến Hữu hình Phối thức tiếp thị 7P H2+
Ta đặt ( ) (1) Giả định: Sai số cho phép ε = 5% (2)
Với độ tin cậy 95%: (3)
Từ (1), (2), (3), ta tính kích thước mẫu: ( ) (đơn vị mẫu) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Vậy, cỡ mẫu ước tính cho nghiên cứu là 385 (đơn vị mẫu).
Đơn vị mẫu nghiên cứu:KH cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ cho vay tiêu dùng của ngân hàng TMCP Á Châu – chi nhánh Trần Khai Nguyên với ít nhất là 1 khoản vay tiêu dùng.
Thời gian khảo sát: từ 12/02/2014 đến 12/05/2014.
Địa bàn khảo sát: Quận 5, thành phố Hồ Chí Minh.
Phương pháp chọn mẫu: Trong nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (theo tỷ lệ), cụ thể là trong tổng số KH vay tiêu dùng tại chi nhánh (tính đến thời điểm 24/01/2014) là 881 KH, nhóm tác giả tiến hành chọn một mẫu ngẫu nhiên phân tầng 385 KH từ hai hình thức vay tiêu dùng : Tín chấp và thế chấp (bảng 3.1).
Bảng 3.1: Cách tính lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (theo tỷ lệ)
Hình thức vay Số KH Cách tính Số KH chọn
Tín chấp 68 (68:881) x 385 30
Thế chấp 813 (813:881) x 385 355
Tổng cộng 881 (N) 385 (n)
(Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả)
Trong danh sách KH mỗi tầng (hình thức vay) còn gọi là dàn chọn mẫu, các KH trong danh sách được đánh số thứ tự. Dựa vào danh sách này, nhóm tác giả sử dụng lệnh ngẫu nhiên Randbetween trong excel để chọn KH cần khảo sát.
Các bước tiếp cận đối tượng cần phỏng vấn
Bước 1: Điện thoại hỏi thăm sức khoẻ KH và sắp xếp thời gian, địa điểm phỏng vấn.
Bước 2: Tiếp cận KH và lấy thông tin
3.3 Xây dựng thang đo
Dựa trên cơ sở lý thuyết mô hình marketing 7P của PGS. TS Nguyễn Thị Minh Hiền và cách đo lường các khái niệm của các nhà nghiên cứu trên thế giới, nhóm tác giả xây dựng thang đo nhằm đánh giá sự hài lòng và trung thành của KH vào dịch vụ cho vay tiêu dùng của chi nhánh. (Phụ lục 6)
3.3.1 Thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi 3.3.1.1 Nội dung bảng câu hỏi 3.3.1.1 Nội dung bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi bao gồm năm phần:
Phần thứ nhất là phần giới thiệu; phần thứ hai là phần sàng lọc; phần thứ ba là hồ sơ nhân khẩu học của mẫu bao gồm giới tính, tuổi tác, tình trạng hôn nhân, thu nhập bình quân/ tháng, thời gian giao dịch với ngân hàng ACB và nghề nghiệp hiện tại; phần thứ tư là câu hỏi khảo sát; phần thứ năm là lời cám ơn.
Có 33 câu hỏi được chia làm 9 nhóm gồm 7 nhóm nhân tố độc lập và 2 nhóm nhân tố phụ thuộc theo như cơ sở lý thuyết ban đầu.
3.3.1.2 Thang đo cho bảng câu hỏi
Các biến quan sát trong các thành phần đều sử dụng thang đo Likert 5 điểm với quy ước như sau:
Bảng 3.2: Quy ước cho điểm từng câu về quan điểm của khách hàng
1 2 3 4 5 Hoàn toàn không đồng ý Không đồng ý Trung lập/ Không ý kiến Đống ý Hoàn toàn đồng ý
(Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả)
Nhóm tác giả tập hợp các biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu của các nhà nghiên cứu trên thế giới và tiến hành mã hoá thang đo.(Phụ lục 6)
3.4 Phƣơng pháp ph n t ch dữ liệu
Sau khi thu thập phiếu khảo sát và loại đi phiếu khảo sát không đạt yêu cầu. Sau đó, dữ liệu sẽ được mã hóa (Phụ lục 6), nhập liệu bằng phần mềm thống kê SPSS 20.0 và được xử lý qua hai phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 20.0.
3.4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được mô tả thông qua các bảng tần số theo các thuộc tính: giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, thu nhập bình quân/tháng, thời gian giao dịch với NH ACB, nghề nghiệp hiện tại.
Thống kê mô tả mẫu về các thành phần chính của phối thức tiếp thị 7P ảnh hƣởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của KH
Phần này bao gồm hai nội dung: Một là thống kê mô tả mẫu về các thành phần chính của phối thức tiếp thị 7P: sản phẩm, lãi suất và phí, phân phối, xúc tiến, quy trình, con người, phương tiện hữu hình; Hai là thống kê mô tả cho các biến quan sát của từng thành phần chính của phối thức tiếp thị 7P.
Thống kê mô tả về sự hài lòng và lòng trung thành của KH
Thống kê mô tả các biến phụ thuộc: sự hài lòng của KH, lòng trung thành KH.
3.4.2 Đánh giá sơ bộ thang đo th ng qua Cronbach’s Alpha
Đánh giá sơ bộ thang đo, cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu. Thông thường các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
3.4.3 Kiể định thừa biến
Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008, tr. 45), nếu một thang đo có kết quả hệ số tin cậy cronbach‟s alpha quá cao (> 0,95) thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Khi đó, biến thừa nên loại bỏ.
3.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để thu nhỏ và gom các biến thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản. Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, nhóm tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Gerbing & Anderson, 1988).
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Trọng và Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng và Ngọc, 2008).Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% và hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn nhất của mỗi biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 được xem là có ý nghĩa quan trọng (Hair & ctg 1998, 111). Tại mỗi biến quan sát, chênh lệch giữa giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố bất kỳ phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.4.5 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Tiêu chuẩn để thực hiện CFA bao gồm các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp