LI MU
2.2NGHIÊN CU NH TÍNH
Nghiên c u đnh tính là m t d ng nghiên c u khám phá trong đĩ d li u
đ c thu th p d ng đnh tính thơng qua k thu t th o lu n và di n d ch (Th & Trang, 2007). Thơng tin trong quá trình th o lu n v i đ i t ng nghiên c u s đ c t ng h p và làm c s cho vi c xây d ng mơ hình nghiên c u.
Bên c nh đĩ, các khái ni m trong mơ hình nghiên c u (hình 1.4) bao g m Thi t k trang web, đ tin c y, đ an tồn, d ch v khách hàng đ c đo l ng b ng các thang đo trong nghiên c u c a Wolfinbarger và Gilly (2003), đ ng th i cĩ s đi u ch nh, b sung cho phù h p v i m c đích đi u tra c a đ tài.
2.2.2 Cách th c hi n
Trong nghiên c u này, d a trên B ng câu h i nghiên c u đ nh tính (đ c trình bày Ph l c 1), th o lu n tay đơi đ c th c hi n v i giao d ch viên, nhân viên kinh doanh, tr ng/phĩ phịng giao d ch, Giám đ c, phĩ giám đ c và m t s khách hàng c a Ngân hàng đ c l a ch n theo ph ng pháp thu n ti n.
2.2.3 K t qu
T b ng câu h i th o lu n tay đơi Ph l c 1, tác gi hồn thi n đ c các thang đo đ th c hi n đo l ng các khái ni m trong mơ hình nghiên c u. ây là c s cho vi c thi t l p b ng câu h i kh o sát đ ti n hành thu th p d li u ph c v cho phân tích đnh l ng ti p theo.
2.3 NGHIÊN C U NH L NG 2.3.1 Thang đo 2.3.1 Thang đo
T k t qu nghiên c u đ nh tính, các thang đo dùng đ đo l ng nh ng khái ni m trong nghiên c u này đ c xây d ng nh sau:
2.3.1.1 Thang đo thành ph n “Thi t k trang web”
thang đo này tác gi s d ng 06 bi n quan sát đ đo l ng khái ni m Thi t k trang web đ c mã hĩa bi t t TKW1 đ n TKW6, c th nh sau:
B ng 2.1: Thang đo thành ph n Thi t k trang web
Mã bi n Tên bi n
TKW1 Trang web https://home.pgbank.com.vn cung c p đ y đ các thơng tin liên quan đ n các s n ph m d ch v ngân hàng tr c tuy n
TKW2 Vi c truy c p vào trang web https://home.pgbank.com.vn khơng làm m t nhi u th i gian
TKW3 R t là nhanh chĩng đ hồn t t m t giao d ch tr c tuy n t i trang web https://home.pgbank.com.vn
TKW4 Các thao tác trong trang web https://home.pgbank.com.vnđ th c hi n m t giao d ch tr c tuy n r t d dàng
TKW5 Khi hồn t t m t giao d ch tr c tuy n thì ngay l p t c h th ng thơng báo k t qu giao d ch cho tơi
TKW6 Giao di n và b c c c a trang web https://home.pgbank.com.vn
trơng th t b t m t
2.3.1.2 Thang đo thành ph n “ tin c y”
Thang đo này đo l ng m c đ tin t ng c a khách hàng đ i v i d ch v c a ngân hàng, cĩ 04 bi n quan sát đ c mã hĩa bi n t DTC7 đ n DTC10.
B ng 2.2: Thang đo thành ph n tin c y
Mã bi n Tên bi n
DTC7 Th i gian hồn thành giao d ch tr c tuy n t i trang web
https://home.pgbank.com.vn luơn đúng nh nh ng gì ngân hàng cam k t DTC8 Vi c th c hi n giao d ch tr c tuy n thơng qua trang web
https://home.pgbank.com.vn gi ng nh tơi th c hi n tr c ti p v i nhân viên ngân hàng t i qu y giao d ch
DTC9 Các giao d ch tr c tuy n c a tơi th c hi n t i trang web
https://home.pgbank.com.vn luơn đúng nh mong mu n c a tơi
DTC10 Ngân hàng tơi s d ng d ch v tr c tuy n là ngân hàng cĩ uy tín trên th tr ng
2.3.1.3 Thang đo thành phân “ an tồn” (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thang đo này đo l ng m c đ c m nh n v s an tồn c a khách hàng s d ng d ch v ngân hàng, cĩ 04 bi n quan sát đ c dùng đ đo l ng khái ni m “ an tồn”, đ c mã hĩa t DAT11 đ n DAT14.
B ng 2.3: Thang đo thành ph n an tồn
Mã bi n Tên bi n
DAT11 b o m t thơng tin cá nhân c a tơi t i trang web https://home.pgbank.com.vn cao
DAT12 Tơi c m th y th t an tồn khi th c hi n các giao d ch ngân hàng tr c tuy n t i trang web https://home.pgbank.com.vn
DAT13 Trang web https://home.pgbank.com.vn cĩ đ b o m t cao DAT14 Tơi c m th y tin t ng vào trang web này
2.3.1.4 Thang đo thành ph n D ch v khách hàng
Thang đo này đo l ng m c đ h tr khách hàng c a doanh nghi p, tác gi s d ng 04 bi n quan sát đ c dùng đ đo l ng khái ni m D ch v khách hàng,
đ c mã bi n t DVKH15 đ n DVKH18.
B ng 2.4: Thang đo thành ph n d ch v khách hàng THANG O D CH V KHÁCH HÀNG THANG O D CH V KHÁCH HÀNG
Mã bi n Tên bi n
DVKH15 R t d dàng liên h ngân hàng qua đi n tho i
DVKH16 Nhân viên ngân hàng r t nhi t tình và h tr tơi trong nh ng lúc tơi g p s c c n giúp đ
DVKH17 Nh ng yêu c u c a tơi luơn đ c ngân hàng ph n h i m t cách nhanh chĩng DVKH
18
Tơi cĩ th th c hi n các giao d ch ngân hàng tr c tuy n t i trang web https://home.pgbank.com.vn vào b t c th i gian nào trong ngày
2.3.1.5 Thang do Th a mãn ch t l ng d ch v ngân hàng tr c tuy n
Thang đo này nh m th c hi n đo l ng m c đ th a mãn c a khách hàng sau khi s d ng d ch v ngân hàng tr c tuy n c a PGBank.
thang đo này tác gi s d ng 03 bi n quan sát đ đo l ng khái ni m s th a mãn, đ c mã bi n t TMCL19 đ n TMCL21.
Bàng 2.5: Thang do Th a mãn ch t l ng d ch v ngân hàng tr c tuy n
Mã bi n Tên bi n
TMCL19 Tơi r t hài lịng v i d ch v ngân hàng tr c tuy n mà PGBank cung c p t i trang web https://home.pgbank.com.vn
TMCL20 Tơi s ti p t c s d ng d ch v ngân hàng tr c tuy n do PGBank cung c p t i trang web https://home.pgbank.com.vn
TMCL21 Tơi s gi i thi u d ch v ngân hàng tr c tuy n này cho nh ng ng i cĩ nhu c u mà tơi bi t.
Các bi n quan sát trong nh ng thang đo trên đ u đ c đo b ng thang đo Likert v i 05 m c: 1 2 3 4 5 Hồn tồn khơng đ ng ý T ng đ i khơng đ ng ý Bình th ng/trung hịa T ng đ i đ ng ý Hồn tồn đ ng ý
2.3.2 Thi t k m u
T ng th nghiên c u là các khách hàng đã s d ng d ch v ngân hàng tr c tuy n c a PGBank cung c p t i trang web https://home.pgbank.com.vn trong tồn h th ng ngân hàng PGBank.
Kích th c m u th ng tùy thu c vào các ph ng pháp c l ng trong nghiên c u và cĩ nhi u quan đi m khác nhau, ch ng h n nh Hair & c ng s (1998) thì kích th c m u t i thi u ph i t 100 đ n 150, Hoetler (1983) cho r ng kích th c m u t i h n ph i là 200 hay Bollen (1989) cho r ng kích th c m u t i thi u là 05 m u cho 01 tham s c n c l ng.
V i mơ hình nghiên c u và 21 thang đo đ c xây d ng, tác gi ti n hành
đi u tra v i m u t i thi u n ả 210 nh m t ng tính đ i di n c a m u. Tác gi th c hi n l y m u phi xác su t theo ph ng pháp thu n ti n. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.3.3 Ph ng pháp thu th p d li u
D li u đ c thu th p thơng qua b ng câu h i đ c g i tr c ti p, fax, email. i t ng tr l i b ng câu h i là các khách hàng đã s d ng d ch v ngân hàng tr c tuy n do PGBank cung c p cĩ đ tu i trên 18. ây là đ tu i mà tác gi nh n th y
đ i t ng đi u tra cĩ đ n ng l c hành vi dân s , do đĩ nh ng nh n xét, đánh giá t các đ i t ng này mang tính chính xác cao.
2.3.4 Ph ng pháp phân tích d li u
2.3.4.1 Ki m đnh đ tin c y c a các thang đo
u tiên chúng ta c n phân tích đ tin c y Cronbach’s Alpha cho t ng nhĩm bi n thu c các nhân t khác nhau. tin c y Cronbach’s Alpha ph i n m trong kho ng t 0.6 đ n 1.0 đ đ m b o các bi n trong cùng m t nhĩm nhân t cĩ t ng quan v ý ngh a (Tr ng & Ng c, 2008).
Trong m i thang đo, h s t ng quan bi n t ng th hi n s t ng quan gi a m t bi n quan sát v i t t c các bi n khác trong thang đo. H s này càng cao thì s t ng quan c a bi n v i các bi n khác càng cao. Các bi n cĩ h s t ng quan bi n-t ng nh h n 0.3 b coi là bi n rác và b lo i kh i thang đo (Nunnally và Bernstein, 1994).
2.3.4.2 Phân tích nhân t
Trong nghiên c u, chúng ta cĩ th thu th p đ c m t l ng bi n khá l n và h u h t các bi n này cĩ liên h v i nhau. Phân tích nhân t là m t nhĩm các th t c
đ c s d ng đ thu nh và tĩm t c d li u. Sau khi phân tích nhân t s l ng bi n s đ c gi m xu ng và đ c trình bày d i d ng m t s ít nhân t c b n chúng ta cĩ th s d ng đ c nh ng v n cĩ th đ i di n cho ph n l n ý ngh a các bi n thu th p. Theo Tr ng & Ng c (2008), các tham s th ng kê quan tr ng trong phân tích nhân t bao g m:
• Bartlett’s test of sphericity: đ i l ng Bartlett là m t đ i l ng th ng kê dùng đ xem xét gi thuy t các bi n khơng cĩ t ng quan trong t ng th .
• Correlation matrix: cho bi t h s t ng quan gi a t t c các c p bi n trong phân tích.
• Communality: là đ i l ng bi n thiên c a m t bi n đ c gi i thích chung v i các bi n khác đ c xem xét trong phân tích. ây c ng chính là ph n bi n thiên đ c gi i thích b i các nhân t chung.
• Ch s Eigenvalue: đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Ch nh ng nhân t cĩ Eigenvalue l n h n 1 m i đ c gi l i trong mơ hình phân tích, các nhân t cĩ Eigenvalue nh h n 1 s b lo i kh i mơ hình (Hair và c ng s , 1995).
• H s t i nhân t (factor loadings): là h s t ng quan đ n gi a các bi n và nhân t . H s này càng l n cho bi t các bi n và nhân t càng cĩ quan h ch t ch v i nhau. H s chuy n t i c a nhân t (factor loading) nh h n 0.5 s b lo i (tu tr ng h p c th ) (Gerbing & Anderson, 1998).
• Factor matrix (ma tr n nhân t ): ch a các h s t i nhân t c a t t c các bi n đ i v i các nhân t đ c rút ra.
• Factor scores: là các đi m s nhân t t ng h p đ c c l ng cho t ng quan sát trên các nhân t đ c rút ra.
• Ch s Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): ki m đnh s thích h p c a phân tích nhân t . Ch s KMO ph i đ l n (>0.5) thì phân tích nhân t là thích h p, cịn n u nh h n 0.5 thì phân tích nhân t cĩ kh n ng khơng thích h p v i d li u.
• Percentage of variance: ph n tr m ph ng sai tồn b đ c gi i thích b i t ng nhân t . Ngh a là cho bi n thiên là 100% thì giá tr này cho bi t phân tích nhân t cơ đ ng đ c bao nhiêu ph n tr m và b th t thốt bao nhiêu ph n tr m.
• Residuals: là các chênh l ch gi a các h s t ng quan trong ma tr n t ng quan đ u vào (input correlation matrix) và các h s t ng quan sau khi phân tích (reproduced correlations) đ c c l ng t ma tr n nhân t .
• Ph ng sai trích (Variance Explained Criteria): t ng ph ng sai trích ph i l n h n 50%.
Trong nghiên c u này, tác gi s d ng ph ng pháp phân tích nhân t Principle Components và phép quay gĩc Varimax đ tìm ra các nhân t đ i di n cho các bi n. Varimax cho phép xoay nguyên gĩc các nhân t đ t i thi u hố s l ng bi n cĩ h s l n t i cùng m t nhân t , vì v y s t ng c ng kh n ng gi i thích các nhân t .
2.3.4.3 Ki m đnh phân ph i chu n
Trong quá trình ch y mơ hình h i qui đa bi n thì m u thu th p ph i đ m b o các bi n th a mãn gi đnh v tính phân ph i chu n. Vì v y vi c ki m đ nh phân ph i chu n là c n thi t.
Th c hi n ki m tra tính phân ph i chu n các bi n b ng cách xem d ng phân ph i t n s c a các m u c ng nh các thơng s Skewness và Kurtosis (Hair và c ng s , 1995). N u Skewness và Kurtosis n m trong kho ng ±1 đ c xem là t t, trong
kho ng ±2 thì bi n đĩ v n đ c ch p nh n đ s d ng th c hi n các k thu t th ng kê.
2.3.4.4 Phân tích t ng quan và h i qui đa bi n
Phân tích t ng quanđ ki m tra liên h gi a nh ng bi n đnh l ng thơng qua h s t ng quan Pearson (ký hi u r). Tr tuy t đ i c a r cho bi t m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính. Giá tr tuy t đ i c a r ti n g n đ n 1 khi hai bi n cĩ m i t ng quan tuy n tính ch t ch . Giá tr r = 0 ch ra hai bi n khơng cĩ m i liên h tuy n tính. Theo Tr ng và Ng c (2008), khi phân tích h s t ng quan c n chú ý m t s đ c đi m c a r:
• Giá tr c a r cho bi t khơng cĩ m i liên h tuy n tính gi a hai bi n ch a h n cĩ ngh a là hai bi n đĩ khơng cĩ m i liên h . Do đĩ h s t ng quan tuy n tính ch nên đ c s d ng đ bi u th m c đ ch t ch c a liên h t ng quan tuy n tính.
• Ngồi ra c n ph i c n th n xem xét đ ng th i h s t ng quan và c (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đ th b i vì h s t ng quan cĩ th cĩ cùng m t giá tr trong khi hình d ng c a m i quan h l i r t khác nhau.
• M t l i thơng th ng khi gi i thích h s t ng quan tuy n tính là c cho r ng cĩ liên h t ng quan cĩ ngh a là lúc nào c ng cĩ m i liên h nhân qu .
• C n c nh giác v i nh ng m i quan h g i là t ng quan gi . Hai bi n
đnh l ng cĩ th cĩ h s t ng quan r r t cao nh ng th c t l i ch ng cĩ quan h gì, giá tr r cao tính đ c ch do m t s ng u nhiên
Phân tích h i qui đa bi n: Theo Tr ng và Ng c (2008), phân tích h i qui là nghiên c u m i liên h ph thu c c a m t bi n (g i là bi n ph thu c) vào nhi u bi n khác (g i là các bi n đ c l p), v i ý t ng c l ng và/ho c d đốn giá tr trung bình (t ng th ) c a bi n ph thu c trên c s giá tr bi t tr c (trong m u) c a các bi n đ c l p.
Theo Tr ng & Ng c (2008), khi ch y h i qui c n quan tâm đ n các thơng s sau:
- H s Beta: h s h i qui chu n hố cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s d a trên m i quan h gi i thích c a chúng v i bi n ph thu c.
- H s R2 (R Square): đánh giá ph n bi n đ ng c a bi n ph thu c đ c gi i thích b i các bi n d báo hay bi n đ c l p. H s này cĩ th thay
đ i t 0 đ n 1.
- H s R2 đi u ch nh (Adjusted R square): c s d ng đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mơ hình h i qui tuy n tính đa bi n. R2 đi u ch nh khơng nh t thi t t ng lên khi nhi u bi n đ c thêm vào ph ng trình, nĩ là th c đo s phù h p đ c s d ng cho tình hu ng h i qui tuy n tính đa bi n vì nĩ khơng ph thu c vào đ l ch phĩng đ i c a R2. - Ki m đ nh ANOVA đ ki m tra tính phù h p c a mơ hình v i t p d
li u g c. N u m c ý ngh a c a ki m đ nh <0.05 thì ta cĩ th k t lu n