6. Tổng quan tài liệu nghiên cứ u
2.3.QUY TRÌNH NGHIÊN CỨ U
Quy trình nghiên cứu được thông qua nghiên cứu định lượng.
Hình 2.3. Quy trình nghiên cứu 2.4. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Nghiên cứu định lượng là việc thu thập, phân tích thông tin trên cơ sở các số liệu thu được từ thị trường. Mục đích của việc nghiên cứu định lượng là đưa ra các kết luận về nghiên cứu thị trường thông qua việc sử dụng các
Cơ sở lý luận
Mô hình nghiên cứu và thang đo nháp
Nghiên cứu định lượng - Khảo sát khách hàng - Mã hóa, nhập liệu - Làm sạch dữ liệu - Thống kê mô tả - Cronbach’s Alpha
- Phân tích nhân tố khám phá EFA - Thang đo chính thức
- Phân tích hồi quy - Các phân tích khác
Kết quả nghiên cứu
phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu và số liệu. Nội dung của phân tích định lượng là thu thập số liệu từ thị trường, các số liệu này sẽ được mã hóa và làm sạch sau đó sẽđược phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS.
* Thiết kế bảng câu hỏi
Đề tài sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường mức độđánh giá của khách hàng, trong đó: 1. Rất không tốt; 2. Không tốt; 3. Bình thường; 4. Tốt; 5. Rất tốt. Với cách thiết kế bảng câu hỏi như vậy, khách hàng sẽ cho biết mong đợi và cảm nhận về chất lượng dịch vụ ngân hàng bằng cách đánh (x) vào con số thích hợp.
Dựa trên thang đo và mục tiêu nghiên cứu của đề tài, bảng câu hỏi được thiết kế làm 2 phần: Phần I: Để thu thập sự đánh giá của khách hàng, phần này chia làm 2 phần nhỏ: Mức độ mong đợi, mức độ cảm nhận của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao dịch trực tiếp tại ngân hàng Agribank Ngũ Hành Sơn. Phần II: Thông tin cá nhân của khách hàng.
BẢNG CÂU HỎI
( Phụ lục 01)
* Mẫu nghiên cứu
Đối tượng khảo sát là những khách hàng cá nhân giao dịch tại ngân hàng Agribank Ngũ Hành Sơn.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) thì số quan sát ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Mô hình nghiên cứu có 23 biến quan sát nên kích thước mẫu cần thiết tối thiểu phải là 110 (=22x5). Tuy nhiên để kết quả đạt được tốt hơn và tránh trường hợp mẫu không hợp lệ, tác giả sẽ chọn kích thước mẫu là 250 mẫu.
Thực hiện chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên. Chọn mẫu ngẫu nhiên có 2 loại đó là chọn mẫu ngẫu nhiên có sự thay thế và không có sự thay thế. Trong lấy mẫu ngẫu nhiên có sự thay thế thì một phần tử đã được chọn
luôn luôn được thay thế trước khi thực hiện sự lựa chọn kế tiếp. Cách này có khả năng lấy trên cùng một cá thể nhiều lần. Cho nên trong nghiên cứu này tác giả chọn phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên không thay thế. Kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp được sử dụng để thu thập dữ liệu.
* Thu thập dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phỏng vấn trực tiếp. Đây là phương pháp thu thập dữ liệu mà mà người phỏng vấn và người được phỏng vấn gặp nhau trực tiếp để hỏi và trả lời. Vì quan sát của nghiên cứu là khách hàng cá nhân giao dịch trực tiếp tại ngân hàng, nên tác giả nghĩ rằng nơi tốt nhất phù hợp để phát bảng câu hỏi là trước cổng ngân hàng và những khách hàng trong khu vực.
Vì bảng câu hỏi nghiên cứu được thiết kế theo dạng câu hỏi đóng nên người phỏng vấn đóng vai trò là người hướng dẫn người phỏng vấn trả lời câu hỏi và cố gắng giải thích cho những người trả lời bảng câu hỏi ngắn gọn để không làm cho họ nhầm lẫn vì hầu hết các câu hỏi trong phần 1 và 2 nhìn rất giống nhau.
* Phương pháp phân tích dữ liệu
Kết hợp sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu như nghiên cứu định lượng, nghiên cứu mô tả, nghiên cứu phân tích. Trong quá trình nghiên cứu, nguồn dữ liệu sơ cấp, nguồn dữ liệu thứ cấp.
Trong quá trình nghiên cứu, tác giả sử dụng 2 nguồn số liệu sau: - Dữ liệu sơ cấp:
Phiếu điều tra nhận được từ khách hàng. - Dữ liệu thứ cấp:
Các đề tài nghiên cứu khoa học trong và ngoài nước về các mô hình nghiên cứu chất lượng dịch v ụ.
Các giáo trình Phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu SPSS, giáo trình marketing…
Tham khảo các luận văn trước đây.
Một số tài liệu đáng tin cậy và kết quả thực nghiệm có thể áp dụng để xây dựng chất lượng dịch vụ và làm thế nào mô hình SERVQUAL có thể được sử dụng đểđo lường. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các biến quan sát trong phiếu điều tra khách hàng được mã hóa:
(Phụ lục 02)
Dữ liệu sau khi được thu thập được nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS. Một số phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này gồm:
- Thống kê mô tả
Phương pháp này được sử dụng để mô tả mẫu thu thập được theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu.
- Phân tích Cronbach’s Alpha
Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Theo đó, những biến có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected ItemTotal Correlation) từ 0,3 trở lên, đồng thời có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đểđưa vào phân tích những bước tiếp theo.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s 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 Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng để thu nhỏ
và tóm tắt dữ liệu, giúp chúng ta rút trích từ các biến quan sát thành một hay một số biến tổng hợp. Khi phân tích nhân tố khám phá, một số tiêu chuẩn thường được các nhà nghiên cứu quan tâm:
1. Trị số KMO > 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig < 0.05.
Kiểm định Bartlett là đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau. Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
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) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
2. Đại lượng Eigenvalue >1.
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
3. Tổng phương sai trích > 50%
Tổng phương sai trích là phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm và bị thất thoát bao nhiêu %. Tổng phương sai trích tối thiểu phải bằng 50% thì phân tích nhân tố được xem là phù hợp.
4. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ
số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại.
Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng và Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
5. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0.3 đểđảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Ngoài ra, do ma trận nhân tố ít khi tạo ra những nhân tố có thể giải thích được một cách dễ dàng bởi vì các nhân tố thường có tương quan với nhiều biến nên khi phân tích nhân tố khám phá, để biến đổi ma trận nhân tố trở nên đơn giản hơn và dễ giải thích các kết quả hơn, đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax procedure để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Phương pháp xoay Varimax được chọn sử dụng bởi vì đây là phương pháp thường được sử dụng phổ biến nhất.
- Kiểm định mô hình nghiên cứu
1. Phân tích tương quan hệ số Pearson
Các phân tích thường sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị hệ số tương quan Pearson bằng 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính, ngược lại nếu giá trị càng tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Nếu giữa hai biến có sự tương quan tuyến tính chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong SPSS, hiện tượng đa cộng tuyến được chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic trong hộp thoại Linear Regression: Statistics.
2. Phân tích hồi quy
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá, việc tiến hành dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong phân tích hồi quy tuyến tính bội như giả định liên hệ tuyến tính, giả định phương sai của sai số không đổi, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số và giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện. Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Hệ số xác định R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) sẽ cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức độ nào. Hàm hồi quy sẽ cho ta biết những yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ của khách hàng cũng như mức độtác động của từng nhân tố đến chất lượng dịch vụ.
- Phân tích mức độ mong đợi và mức độ cảm nhận
Kỳ vọng và nhận thức được đo bằng cách sử dụng thang Likert 5 điểm mà trong đó các con số cao hơn cho thấy sự mong đợi hay nhận thức ở mức độ cao hơn. Điều này dẫn đến một số điểm chênh lệch âm hay dương và mang giá trị từ - 4 đến + 4 (Nhận thức - Kỳ vọng) (Parasuraman et al., 1988). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2 giới thiệu chung về hoạt động Agribank chi nhánh Ngũ Hành Sơn Đà Nẵng trong đó chú ý phân tích những thực trạng của mảng hoạt động dịch vụ. Phần chính tập trung trình bày thiết kế nghiên cứu chất lượng dịch vụ của chi nhánh Ngũ Hành Sơn Đà Nẵng.
1. Đề xuất mô hình nghiên cứu ban đầu dựa trên cơ sở tham khảo các mô hình chất lượng dịch vụ đã trình bày ở Chương 1.
2. Tiến hành nghiên cứu để xác định mô hình, các thang đo sử dụng và thiết kế bảng câu hỏi điều tra.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của việc phân tích các dữ liệu sơ cấp thu thập được từ cuộc khảo sát là để trả lời câu hỏi nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu khách hàng kỳ vọng và cảm nhận được chất lượng dịch vụ tại Agribank chi nhánh Ngũ Hành Sơn.
Các phân tích liên quan có thể được phân tích từ số liệu thu thập được từ bản câu hỏi và đồng thời tính toán điểm số nhận thức trừ kỳ vọng cho mỗi mục để xác định khoảng cách chất lượng dịch vụ (GAP5).
Kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ của mô hình SERVQUAL Cronbach Alpha được tính từđiểm GAP 5. Bryman & Bell (2007): “Có thể sử dụng một chỉ số có xu hướng liên quan đến điểm số của họ trên các chỉ số khác”.
3.1. MÔ TẢ MẪU ĐIỀU TRA
Có tất cả 250 bảng câu hỏi được gửi cho khách hàng giao dịch trực tiếp tại quầy giao dịch của Agribank chi nhánh Ngũ Hành Sơn Đà Nẵng, khách hàng sẽ được phát bảng câu hỏi và được thu lại sau khi có kết quả, có 250 bảng câu hỏi phát ra, trong đó có 25 phiếu không hợp lệ, 225 phiếu hợp lệ. Sau khi tiến hành nhập liệu và làm sạch dữ liệu, 225 phiếu hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu.
Bảng 3.1. Thống kê mô tả giới tính khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ tại Agribank Ngũ Hành Sơn
Gioi tinh
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Nam 119 52.9 52.9 52.9
Nu 106 47.1 47.1 100.0
Valid
Total 225 100.0 100.0
52.9%), 106 nữ (tỷ lệ 47.1%).
Bảng 3.2. Thống kê mô tảđộ tuổi khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ tại Agribank Ngũ Hành Sơn
Do tuoi
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
<25 tuoi 45 20.0 20.0 20.0 25 tuoi - 35 tuoi 102 45.3 45.3 65.3 35 tuoi - 45 tuoi 63 28.0 28.0 93.3 >45 tuoi 15 6.7 6.7 100.0 Valid Total 225 100.0 100.0 Về độ tuổi, mẫu khảo sát có tỷ lệ độ tuổi dưới 25 tuổi chiếm 20%, độ tuổi từ 25 đến 35 tuổi chiếm 45.3%, độ tuổi từ 35 đến 45 tuổi chiếm 28.0%, và cuối cùng là độ tuổi trên 45 tuổi với tỷ lệ 6.7%. Qua đó cho thấy mẫu khảo sát không có sự chênh lệch nhiều khi phân theo giới tính nhưng tập trung phần lớn ở nhóm đối tượng khách hàng từ 25 tuổi đến 35 tuổi, đây là độ tuổi đã trưởng thành, đi làm và thường xuyên giao dịch với ngân hàng.
Bảng 3.3. Thống kê mô tả thu nhập hàng tháng khách hàng cá nhân sử
dụng dịch vụ tại Agribank Ngũ Hành Sơn
Thu nhap
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent < 5 trieu 72 32.0 32.0 32.0 5 trieu - 10 trieu 120 53.3 53.3 85.3 >10 trieu 33 14.7 14.7 100.0 Valid Total 225 100.0 100.0
Về thu nhập hàng tháng, tỷ lệ mẫu khảo sát có mức thu nhập 5 - 10 triệu đồng chiếm đa số với tỷ lệ 53.3%. Tỷ lệ mẫu có thu nhập dưới 5 triệu đồng chiếm 32.0%, tỷ lệ thu nhập trên 10 triệu chiếm 14.7%.
Bảng 3.4. Thống kê mô tả trình độ học vấn khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ tại Agribank Ngũ Hành Sơn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trinh do hoc van
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Trung hoc 67 29.8 29.8 29.8
Trung cap, cao dang 111 49.3 49.3 79.1
Dai hoc 44 19.6 19.6 98.7
Tren dai hoc 3 1.3 1.3 100.0
Valid
Total 225 100.0 100.0
Nếu phân theo trình độ học vấn, lượng khách hàng có trình độ ở bậc phổ thông trung học chiếm tỷ lệ 29.8%, số lượng khách hàng khảo sát có trình độ Trung cấp, cao đẳng chiếm tỷ lệ cao nhất với 49.3%. Tiếp đến là trình độ đại học với tỷ lệ 19.6%. Số lượng khách hàng trên đại học chỉ chiếm 1.3%.
Như vậy mẫu khảo sát này ta thấy đa phần khách hàng có thu nhập không cao và trình độ học vấn vẫn còn ở mức thấp điều này sẽ ảnh hưởng không nhỏ đến cảm nhận của khách hàng đối với các nhân tố có tác động đến chất lư ợng dịch vụ.
3.2. KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ CRONBACH’S ALPHA (GAP 5) ALPHA (GAP 5)
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép