Nghiên c u chính th c đ c th c hi n b ng ph ng pháp nghiên c u đ nh l ng ti n hành ngay khi b ng câu h i đ c ch nh s a t k t qu nghiên c u s b , nghiên c u này nh m thu th p, phân tích d li u kh o sát c ng nh
c l ng và ki m đ nh mô hình nghiên c u.
B ng câu h i do khách hàng t tr l i là công c chính đ thu th p d li u. i t ng nghiên c u là nh ng khách hàng cá nhân đang s d ng d ch v cho vay tiêu dùng t i ngân hàng VIETBANK trên đ a bàn H Chí Minh.
40
• Kích th c m u ph thu c vào ph ng pháp phân tích, nghiên c u này có s d ng nhân t khám phá (EFA). Phân tích nhân t c n có m u ít nh t là 200 quan sát (Gorsush, 1983), còn Hachter (1994) cho r ng kích th c m u ít nh t 5 l n bi n quan sát (Hair & ctg, 1998).
• Trên c s đó nghiên c u đ c ti n hành trên c s 412 m u kh o sát, ch n m u theo ph ng pháp thu n ti n, ch n nh ng khách hàng đ n th c hi n giao d ch ti n vay t i chi nhánh. Ph ng pháp thu th p d li u b ng b ng câu h i, nhà nghiên c u đã phát phi u kh o sát cho khách hàng khi khách hàng đ n giao d ch và thu l i sau khi kh o sát xong. Ngoài ra, nhà c u còn kh o sát b ng cách g i email cho khách hàng.
• đ t đ c m u nh trên 500 kh o sát đ c phát ra, b ng câu h i do đ i t ng t tr l i là công c chính đ thu th p d li u. B ng câu h i g m 35 phát bi u, trong đó có 26 phát bi u v ch t l ng d ch v , 4 phát bi u v c m nh n giá c , 5 phát bi u v s hài lòng. M i câu h i đ c đo l ng d a trên thang đo Likert 5 đi m. Cu c kh o sát đ c ti n hành vào gi a tháng 5 n m 2013. Sau 3 tháng ti n hành thu th p d li u, s ch n ra các m u tr l i h u ích nh t đ nh p vào ch ng trình SPSS ph c v cho quá trình phân tích.
+ Ph ng pháp x lý d li u: Nghiên c u s d ng nhi u công c phân tích d li u:
• đánh giá đ tin c y c a thang đo s d ng h s Cronbach alpha. Cronbach alpha là m t phép ki m đ nh th ng kê v m c đ ch t ch mà các m c h i trong thang đo t ng quan v i nhau, lo i b các bi n có h s t ng quan gi a bi n và t ng nh .
• S d ng phân tích nhân t khám phá (EFA), phân tích nhân t đ c s d ng đ ki m đnh giá tr khái ni m thang đo. Ph ng pháp phân tích nhân t là
41
m t k thu t đ gi m b t d li u, giúp rút trích t các bi n quan sát thành m t hay m t s bi n t ng h p (g i là nhân t hay thành ph n). Ph ng pháp này nh m gi m s m c h i xu ng m t t p h p nh h n, còn 3, 4 hay 5 nhân t . S d ng phân tích nhân t khám phá (EFA) đ lo i b các bi n có thông s nh b ng cách ki m tra các h s t i nhân t (factor loading) và các ph ng sai trích đ c. Sau đó đ t tên các nhân t trên c s nh n ra các bi n có h s t i nhân t (factor loading) l n cùng m t nhân t trong ma tr n nhân t sau khi xoay (Rotated Component Matrix). Ngh a là, nhân t này có th đ c gi i thích b ng các bi n có h s l n đ i v i b n thân nó.
• Sau đó s ki m tra đ thích h p c a mô hình b ng ph ng pháp h i quy b i, ki m đ nh gi thuy t v tr trung bình c a hai t ng th – tr ng h p m u đ c l p.
42
Hình 2.3 Quy trình th c hi n nghiên c s hài lòng c a khách hàng cá nhân đ i v i ch t l ng d ch v cho vay tiêu dùng.
