Các kỹ thuật, thủ tục phân tích số liệu

Một phần của tài liệu Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tiền gửi tại ngân hàng Phương Đông - chi nhánh Khánh Hòa (Trang 48)

- Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Một trong những hình thức đo lường được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu kinh tế xã hội là thang đo do Rennis Likert giới thiệu.

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. Công thức của hệ số Cronbach α là:

α = Np/ [ 1+ p(N-1)] Trong đó:

p: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.

Vì hệ số Cronbach  chỉ là giới hạn dưới độ tin cậy của thang đo (Theo GS.TS Nguyễn Đình Thọ), và còn nhiều đại lượng tin cậy, độ hiệu lực của thang đo nên ở giai đoạn đầu khi xây dựng bảng câu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 đến 0,8 là chấp nhận được.

- Phân tích nhân tố khám phá EFA Khái niệm và ứng dụng:

Phân tích nhân tố là các thủ tục được sử dụng chủ yếu là để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Chúng ta có thể thu thập được một số 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. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản.

Mô hình phân tích nhân tố:

Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích được gọi là communality. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung (common factor) cộng với một nhân tố đặc trưng (unique factor) cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình sau:

Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + ...+ AimFm +ViUi Trong đó:

Xi: biến thứ i chuẩn hóa

Aij: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa F: các nhân tố chung

Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng đối với biến i Ui: nhân tố đặc trưng của biến i

m: số nhân tố chung

Các nhân tố đặc trưng có liên quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát.

Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + ...+ WikXk Trong đó:

Fi: ước lượng trị số của nhân tố i Wt: quyền số hay trọng số nhân tố k: số biến

Chúng ta có thể chọn quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn ra một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần

lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất. Nguyên tắc này được tiếp tục áp dụng như vậy để tiếp tục chọn ra các quyền số của nhân tố tiếp theo. Do vậy các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không có tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích được nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì...

Một số tham số thống kê đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này:

- Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. - Correlation Matrix: cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.

- Factor loadings (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.

- Kaiser – Meyer – Olin (KMO): 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, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

- Phân tích tƣơng quan và hồi quy bội

Nếu kết luận được hai biến có liên hệ chặt chẽ với nhau, đồng thời giả định rằng đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa hai biến, và xem như đã xác định đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng thì ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích - Y) và biến kia là biến độc lập (hay biến được giải thích - X). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập.

Mô hình hồi quy tuyến tính bội

Mô hình hồi quy bội mở rộng mô hình hồi quy tuyến tính hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc.

Mô hình có dạng như sau:

Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + ...+ pXpi + ei Trong đó:

Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i

k: hệ số hồi quy riêng phần

Ei: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn đối với bất kỳ kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình.

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội

Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng không được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn).

Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ở đây biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không? Giả thuyết H0 là 1 = 2 = 3 = 4.

Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì ta kết luận rằng: kết hợp các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được những thay đổi của Y, điều này có nghĩa là mô hình ta xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu.

Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình

Trong hồi quy bội có nhiều biến độc lập, ta có thể muốn xác định với các biến được đưa vào mô hình. Biến nào có vai trò quan trọng hơn trong việc dự đoán giá trị lý thuyết của Y hay chúng quan trọng như nhau.

- Phân tích ANOVA một nhân tố

Có một số giả định sau đối với phân tích phương sai một yếu tố:

 Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.

 Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.

 Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.

Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis se là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho ANOVA.

Một cách tổng quát, giả sử từ một biến phân loại ta chia tổng thể mẫu thành k nhóm độc lập gồm n1, n2,…, nk quan sát tương ứng trong từng nhóm. N là số quan sát của tổng thể mẫu.

Ta ký hiệu:

xij: giá trị của biến định lượng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j thuộc nhóm i.

1

x , x2,…,xk là các trung bình nhóm, và µ1 µ2 µk là các trung bình thực của các tổng thể nhóm mà từ đó ta rút ra được các mẫu tương ứng.

x là trung bình chung của tất cả các nhóm theo biến định lượng đang nghiên cứu tức trung bình tính chung cho mẫu không phân tách thành nhóm.

Giả thiết Ho cần kiểm định là trung bình thực (trung bình tổng thể) của k nhóm này bằng nhau:

(Nghĩa là không có sự khác biệt giữa các trung bình của các nhóm được phân loại theo biến định tính).

Ta có thể tính toán đại lƣợng kiểm định theo trình tự sau:

- Tổng các chênh lệch bình phương (sum of squares) được xác định như sau:

+ Tổng các chênh lệch bình phương trong nội bộ nhóm (Within-groups sum of squares): phản ánh biến thiên ngẫu nhiên do ảnh hưởng của các yếu tố khác

SSW=     k i n j i ij i x x 1 1 2 ) (

+ Tổng các chênh lệch bình phương giữa các nhóm (Between-groups sum of squares): phản ánh biến thiên của biến định lượng đang nghiên cứu do tác động của biến phân loại xem xét:

SSG = 2 1 ) (x x k i i   

+ Tổng các chênh lệch bình phương toàn bộ (Total sum of squares): phản ánh toàn bộ biến thiên của biến định lượng đang nghiên cứu.

SST= 2 1 1 ) (x x k i n j ij i    

Bằng các biến đổi toán học chúng ta có: SST=SSW+SSG.

- Các chênh lệch bình phương bình quân hay còn gọi là chênh lệch quân phương (mean squares) được xác định như sau:

+ Phương sai trong nội bộ các nhóm (Within-groups mean squaares): MSW=

k n SSW

+ Phương sai giữa các nhóm (Between – groups mean squares): Nguyên tắc quyết định mức ý nghĩa α là:

Bác bỏ Ho nếu:

MSW MSG

> Fk-1,n-k,α Trong đó :

Fk-1,n-k,α làgiá trị sao cho P(Fk-1,n-k > Fk-1,n-k, α ) = α

Fk-1,n-k có phân phối F với bậc tự do của tử số là (k-1) và bậc tự do của mẫu số là (n-k).

Nếu kết quả kiểm định dẫn đến việc bác bỏ Ho thì ta phải làm tiếp phân tích sâu (thủ tục Post Hoc) để xác định trung bình của nhóm nào khác với nhóm nào, tức là tìm xem sự khác biệt xảy ra ở đâu và xác định hướng cũng như độ lớn của khác biệt.

Kết luận chƣơng 2

Trong chương này toàn bộ phương pháp nghiên cứu đã được trình bày. Nghiên cứu sơ bộ với kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm khám phá ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng ngoài những yếu tố được đưa ra trong mô hình nghiên cứu đề xuất để hoàn chỉnh thang đo lường. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn. Phần mềm xử lý dữ liệu SPSS phiên bản 15.0 được sử dụng để mô tả dữ liệu, đánh giá độ tin cậy, độ giá trị của thang đo lường cũng như thực hiện các thống kê suy luận khác. Chương tiếp theo sẽ tiến hành phân tích dữ liệu và trình bày các kết quả nghiên cứu.

Chƣơng 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trong chương 2 đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu. Trong chương 3 này trước hết sẽ giới thiệu sơ lược về Ngân hàng Phương Đông – Chi nhánh Khánh Hòa, sau đó sẽ trình bày kết quả đánh giá, hoàn chỉnh các thang đo và kết quả kiểm nghiệm mô hình lý thuyết cũng như các giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra. Bên cạnh đó cũng trình bày một số phân tích mô tả về mẫu nghiên cứu, và kết quả định lượng các thang đo.

Nội dung của chương này gồm các phần chính như sau: (1) Khái quát về Ngân hàng Phương Đông – Chi nhánh Khánh Hòa, (2) thông tin về mẫu nghiên cứu, (3) đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu, (4) phân tích tương quan, phân tích hồi quy bội, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy, kiểm định các giả thuyết, (5) và cuối cùng là các đánh giá về sự hài lòng của khách hàng theo từng yếu tố.

3.1. Khái quát về Ngân hàng Phƣơng Đông – Chi nhánh Khánh Hòa

Hình 3.1. Ngân hàng Phương Đông

3.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Đông mở chi nhánh tại Nha Trang với tên gọi và địa chỉ: Ngân hàng Phương Đông – Chi nhánh Khánh Hòa tại 100 Hoàng Văn Thụ phường Vạn Thắng, TP Nha Trang, Tỉnh Khánh Hòa.

OCB Khánh Hòa đã chính thức đi vào hoạt động từ ngày 23/09/2005.

Nhận thức rõ trách nhiệm của mình trong việc cung cấp các dịch vụ kinh doanh tiền tệ, tín dụng, dịch vụ ngân hàng và các dịch vụ khác nhằm đáp ứng yêu cầu phát triển hoạt động kinh doanh và yêu cầu mở rộng mạng lưới chi nhánh của Ngân hàng Phương Đông. Đồng thời tạo điều kiện thuận lợi trong việc cung cấp các dịch vụ của ngân hàng đến với khách hàng, chi nhánh Ngân hàng OCB Khánh Hòa đã nhanh chóng khai thác nguồn vốn để đầu tư trang thiết bị hiện đại, cơ sở hạ tầng khang trang, sạch đẹp.

3.1.2. Chức năng, nhiệm vụ của OCB Khánh Hòa

* Chức năng:

- Hoạt động huy động vốn dưới các hình thức: nhận tiền gửi của các tổ chức, cá nhân và các tổ chức tín dụng khác dưới các hình thức tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm và các loại tiền gửi khác bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ theo quy định của OCB và thực hiện các hình thức huy động vốn khác theo quy định của pháp luật và của OCB.

- Cấp tín dụng cho các tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước bằng Đồng Việt Nam, ngoại tệ theo quy định của pháp luật và ủy quyền của OCB dưới các hình thức:

+ Cho vay;

+ Chiết khấu, tái chiết khấu công cụ chuyển nhượng và giấy tờ có giá khác; + Bảo lãnh ngân hàng;

+ Phát hành thẻ tín dụng;

+ Các hình thức cấp tín dụng khác sau khi được OCB ủy quyền. - Mở các tài khoản thanh toán cho khách hàng.

- Cung ứng các phương tiện thanh toán.

- Cung ứng các dịch vụ thanh toán trong nước và quốc tế bao gồm: séc, lệnh chi, ủy nhiệm chi, nhờ thu, ủy nhiệm thu, thư tín dụng, thẻ ngân hàng, dịch vụ thu hộ và chi hộ và các dịch vụ thanh toán khác theo ủy quyền của OCB.

- Các hoạt động kinh doanh khác của Ngân hàng Thương mại:

+ Dịch vụ quản lý tiền mặt, tư vấn ngân hàng, tài chính; các dịch vụ quản lý, bảo quản tài sản.

+ Tư vấn tài chính doanh nghiệp, tư vấn mua bán, hợp nhất, sát nhập doanh nghiệp và tư vấn đầu tư.

+ Cung cấp dịch vụ môi giới tiền tệ.

- Thực hiện các hoạt động kinh doanh theo ủy quyền, sau khi được cấp có thẩm quyền OCB chấp thuận hoặc giao nhiệm vụ trực tiếp, bao gồm:

+ Vay vốn các tổ chức tín dụng, tổ chức tài chính trong nước và nước ngoài theo quy định của pháp luật;

+ Phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, tín phiếu, trái phiếu để huy động vốn trong nước và nước ngoài;

+ Mở tài khoản tiền gửi, tài khoản thanh toán ở nước ngoài theo quy định của pháp luật về ngoại hối;

+ Đầu tư dưới hình thức góp vốn, liên doanh, mua cổ phần và các hình thức đầu tư khác ra ngoài OCB;

+ Kinh doanh, cung ứng dịch vụ ngoại hối và sản phẩm phái sinh về tỷ giá, lãi suất, ngoại hối, tiền tệ và tài sản tài chính khác.

+ Đầu tư sữa chữa, cải tạo, nâng cấp tài sản thế chấp, cầm cố đã chuyển thành tài sản do OCB quản lý để sử dụng hoặc khai thác kinh doanh. - Thực hiện các hoạt động khác do OCB giao/ ủy quyền.

* Nhiệm vụ

- Đa dạng hóa các sản phẩm huy động vốn, đẩy mạnh các giải pháp nhằm triển khai ứng dụng có hiệu quả các sản phẩm mới, đặc biệt là các sản phẩm đi kèm khuyến mãi.

- Tăng trưởng dư nợ tín dụng, hạn chế nợ quá hạn, nợ xấu.

- Xây dựng văn hóa kinh doanh riêng nhằm nâng cao danh tiếng thương hiệu

Một phần của tài liệu Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tiền gửi tại ngân hàng Phương Đông - chi nhánh Khánh Hòa (Trang 48)