2.3.1. Bảng câu hỏi
Sau quá trình thảo luận nhóm, bảng câu hỏi được thiết kế gửi đi phỏng vấn chính thức (xem phụ lục 2) gồm hai phần:
Phần 1 bảng câu hỏi được thiết kế để thu thập sự đánh giá của khách hàng đối với các thành phần chất lượng dịch vụ NH, yếu tố giá, yếu tố tin cậy cũng như sự hài lòng, đáp ứng nhu cầu của khách hàng, các yếu tố chăm sóc khách hàng. Phần này gồm 40 mục hỏi, trong đó 20 mục hỏi đầu tiên được sử dụng đo lường chất lượng dịch vụ NH dựa trên sự tiếp cận mô hình SERVQUAL nhằm đánh giá sự trung thành của khách hàng, 6 mục hỏi kế tiếp để đánh giá tầm quan trọng trong mối quan hệ giữa khách hàng và Ngân hàng nhằm giữ chân được khách hàng truyền thống và tạo nên mối quan hệ với khách hàng mới thông qua nhân sự trong Ngân hàng.
Phần 2 bảng câu hỏi được thiết kế để phân loại đối tượng phỏng vấn. Các thông tin về đáp viên như giới tính, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp, thu nhập, trình độ học vấn…theo thang đo danh xưng để đo lường sự khác biệt khi đánh giá mức độ ảnh hưởng trong mối quan hệ giữa khách hàng và Ngân hàng và điều đó cũng đánh giá được lòng trung thành của khách hàng với Ngân hàng ảnh hưởng như thế nào.
2.3.2. Cỡ mẫu và quy cách lấy mẫu
EFA. Theo Gorsuch (1983) phân tích nhân tố cần có mẫu ít nhất 200 quan sát.
Theo Hair và cộng sự (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu theo tỷ lệ 10 mẫu trên 1 biến quan sát. Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 24. Nếu theo tiêu chuẩn năm mẫu cho một biến quan sát thì kích thước mẫu cần thiết là n = 240 (24 x 10).
Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA, thông thường thì kích thước mẫu ít nhất phải từ 5 đến 10 lần số biến quan sát. Vậy kích thước mẫu cần thiết cho nghiên cứu này tối thiểu là 240 mẫu.
2.3.3 Kỹ thuật thu thập thông tin
Dữ liệu được thu thập thông qua điều tra trực tiếp những khách hàng đang giao dịch tại các PGD và CN tại NH TMCP Kiên Long ở Kiên Giang. Bảng câu hỏi được gửi đến khách hàng các điểm được chọn khảo sát, với tỉ lệ phân đều. Để đánh giá một cách toàn diện về dịch vụ NH, bảng câu hỏi cũng được phân đều ở từng quầy khách hàng nghiệp vụ như: cho vay, tiền gởi, thẻ, thanh toán. Để đảm bảo tính khách quan và bảo mật thông tin của đáp viên, trên bảng hỏi không yêu cầu đáp viên cung cấp thông tin về họ tên.
Đối tượng nghiên cứu chính của đề tài là khách hàng cá nhân. Thời gian thu mẫu điều tra diễn ra trong tháng 7/2013.
Trong số 14 điểm giao dịch và hai chi nhánh NH đang hoạt động tại Kiên Giang. Nghiên cứu chọn ra 01 chi nhánh và 04 phòng giao dịch của NH chiếm thị phần lớn trong hoạt động tín dụng, huy động vốn, thanh toán và là các điểm nằm ở các vị trí đặc thù khác nhau trong Tỉnh như CN Rạch Giá, PGD Rạch Sỏi, PGD An Biên, PGD Hà Tiên và PGD Tân Hiệp.
Dữ liệu sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0. 2.3.3a Xử lý số liệu
Làm sạch số liệu:
Các bảng câu hỏi khảo sát sau khi thu thập cần thực hiện việc kiểm soát lỗi, chỉnh sửa trước khi nhập liệu vào phần mềm SPSS 18. Dữ liệu sau khi nhập cần kiểm tra các sai sót trong khi nhập liệu, kiểm tra chất lượng của việc phỏng vấn có sai sót hay hiểu nhầm không. Để làm sạch dữ liệu cần sử dụng bảng tần số, bảng phối hợp nhiều biến và kiểm tra ngay trên của sổ dữ liệu của phần mềm SPSS 18.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo và độ giá trị của thang đo: - Đánh giá hệ số Cronbach's alpha:
Hệ số Cronbach alpha là hệ số đo lường độ tin cậy của thang đo tổng chứ không phải là hệ số tin cậy của từng thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tr 251, 2005).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronchbach alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1997; Slater, 1995, dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, trang 258, 2005).
Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số Crobach alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phương pháp phân tích phám khá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các biến có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (theo Nunnally & Burntein (1994). Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 được sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các item, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các item phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.4, tổng phương sai trích ≥ 0.50, hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) > 0.05 (Hair và cộng sự, 2006 dẫn theo Lê Văn Huy, 2009).
Thống kê mô tả:
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết (Huysamen, 1990). Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng trong nghiên cứu này. Do đó, để thuận tiện cho việc nhận xét khi sử dụng giá trị trung bình (Mean) đánh giá mức độ thỏa mãn
đối với từng yếu tố và sự thỏa mãn chung được quy ước: - Mean < 3.00 mức thấp - Mean = 3.00 – 3.24 mức trung bình - Mean = 3.25 – 3.49 mức trung bình khá - Mean = 3.50 – 3.74 mức khá cao - Mean = 3.75 – 3.99 mức cao - Mean > 4.00 mức rất cao
Kiểm định giải thích đo lường mức độ thỏa mãn: - Hệ số tương quan Pearson:
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Nhìn chung r được sử dụng để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau, ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối.
-1 ≤ r + ≤ 1
Diễn giải hệ số tương quan (r): (Fraenkel & Wallen, 2006): từ + .75 đến + 1.0 có mối quan hệ rất chặt chẽ
từ + .50 đến + .75 có mối quan hệ chặt chẽ vừa phải từ + .25 đến + .50 có mối quan hệ yếu
từ + .00 đến + .25 có mối quan hệ kém chặt chẽ
Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. (giá trị của r cho biết không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến chưa hẳn có nghĩa là 2 biến đó không có mối liên hệ). Do đó hệ số tương quan tuyến tính chỉ nên được sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến tính. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tương quan Pearson là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến khoảng cách/tỷ lệ. Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến sự thỏa mãn của KH.
Hầu hết theo các nhà nghiên cứu, kích cỡ mẫu tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30 (Fraenkel & Wallen, 2006).
Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ 240 trường hợp vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r.
Để kiểm định giả thuyết theo nghiên cứu về mối quan hệ giữa sự thỏa mãn chung và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài sử dụng phép kiểm định t của Student (T-Test) kết hợp với đồ thị phân tán (Scatterplots) tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.
- Phân tích phương sai ANOVA:
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung và các biến độc lập thuộc đặc tính từng cá nhân như: giới tính, tuổi tác, trình độ học vấn, thời gian công tác, vị trí công tác, đơn vị công tác và thu nhập của KH.
Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levene được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Significance là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm.
Tiêu chuẩn Fishier F trong phép phân tích phương sai ANOVA với mốc để so sánh các xác suất ý nghĩa Sig. là 5% được áp dụng. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5% thì ta có quyền bác bỏ giả thuyết.
- Phân tích hồi quy tuyến tính:
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy để dự đoán cường độ tác động của các yếu tố thỏa mãn công việc đến sự thỏa mãn chung của KH. Biến phụ thuộc là yếu tố “mức độ thỏa mãn công việc” và biến độc lập là các yếu tố thỏa mãn được rút ra từ quá trình phân tích EFA và kiểm định với mức ý nghĩa 5%. Mô hình dự đoán có thể là:
Yi = β0 + β1 X1i +β2 X2i +β3 X3i + … βk Xki + εi Trong đó:
Yi = biến phụ thuộc (mức độ thỏa mãn của KH)
Xk = các biến độc lập (các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn của KH) β0 = hằng số βk = các hệ số hồi quy (i > 0)
εi = thành phần ngẫu nhiên hay yếu tố nhiễu
Biến phụ thuộc là yếu tố sự thỏa mãn chung và biến độc lập là các yếu tố thỏa mãn được rút ra từ quá trình phân tích nhân tố EFA và có ý nghĩa trong phân tích
tương quan Pearson. Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc của KH. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp Enter, trong đó biến phụ thuộc là sự thỏa mãn công việc nói chung, biến độc lập là các biến được xác định sau khi phân tích nhân tố khám phá.
Trong phương pháp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, dò tìm sự vi phạm của giả định trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và P-P plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
2.4. Mô tả cơ sở dữ liệu thu thập
Căn cứ bảng câu hỏi khảo sát đã được xây dựng, tác giả đã tiến hành khảo sát và thu thập dữ liệu đối với khách hàng tại các đơn vị trực thuộc Ngân hàng TMCP Kiên Long – CN Rạch Giá. Quá trình phát phiếu khảo sát và thu thập dữ liệu được thực hiện từ ngày 01/07/2013 đến ngày 31/07/2013 với tổng số mẫu phát ra 250 mẫu, thu về 250 mẫu, số mẫu hợp lệ là 240 mẫu. Như vậy cơ sở dữ liệu đưa vào xử lý và phân tích là 240 mẫu.
Số mẫu hợp lệ được tiến hành xử lý và phân tích qua phần mềm Pasw Statistics16 (SPSS 16). Trước hết, cần thực hiện việc kiểm tra và làm sạch dữ liệu do quá trình nhập sai, trả lời không phù hợp với nội dung hỏi hoặc trả lời không đầy đủ, ... Sử dụng bảng phân tích tần số để rà soát tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến có những thông tin bị sai lệch hay thiếu sót bằng phần mềm SPSS 16. Kết quả cho thấy, không tìm thấy biến nào có thông tin sai lệch. Như vậy, dữ liệu đã được làm sạch và được đưa vào phân tích.
2.5. Mô tả mẫu
240 mẫu. 10 mẫu phải bỏ đi là do không hợp lệ (chủ yếu là do trả lời thông tin sai, không đầy đủ,...). Mẫu đưa vào khảo sát là 240 lớn hơn yêu cầu tối thiểu là 200, do đó đạt yêu cầu đặt ra về kích thước mẫu cần thiết.
TÓM TẮT CHƯƠNG:
Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu. Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn, nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính thông qua kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm, nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn. Đồng thời xây dựng thang đo để đo lường các yếu tố trong mô hình. Trong chương này tác giả cũng đã trình bày phương pháp lấy mẫu và thu thập dữ liệu. Dữ liệu thu thập được xử lý trên phần mềm SPSS phiên bản 16.00 với các phương pháp phân tích như: hệ số tin cậy Cronbach alpha, nhân tố khám phá EFA, nhân tố khẳng định CFA và phân tích hồi quy bội.
CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thông qua việc sử dụng phần mềm Pasw Statistics18 để phân tích dữ liệu đã thu thập được. Các bước thực hiện bao gồm: kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; xây dựng mô hình nghiên cứu điều chỉnh bằng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm định các giả thiết của mô hình: Một số nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ khách hàng và nhân viên tại Ngân hàng TMCP Kiên Long CN Rạch Giá-Kiên Giang.
3.1. Thống kê mô tả theo đặc điểm cá nhân 3.1.1. Giới tính 3.1.1. Giới tính
Kết quả cho thấy kết cấu mẫu có 106 nam (44.2 %) và 134 nữ (55.8 %) trong tổng số 240 người tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát. Số lượng nam giới được khảo sát ít hơn nữ giới do đặc thù của ngành Ngân hàng là hoạt động trong lĩnh vực phục vụ kinh doanh tiền tệ . Vì vậy, tỷ trọng nam, nữ của mẫu khảo sát là phù hợp với cơ cấu tỷ trọng giữa nam và nữ trong tổng số khách hàng có giao dịch với ngành Ngân hàng.
Bảng 3.1: Bảng phân bổ mẫu theo giới tính Diễn giải Số người Phần trăm
(%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Nam 106 44.2 44.2 44.2
Nữ 134 55.8 55.8 100.0
Giá trị
Tổng 240 100.0 100.0