Tải bản đầy đủ
Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤMÔI GIỚI CHỨNG KHOÁN

Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤMÔI GIỚI CHỨNG KHOÁN

Tải bản đầy đủ

27
3.1.2 Tiến độ thực hiện nghiên cứu
Bảng 3.1: Bảng tiến độ thực hiện nghiên cứu
Dạng

TT

nghiên cứu
Nghiên cứu

1

Sơ bộ

Nghiên cứu

2

Chính thức

Phương
pháp

Kỹ thuật thu thập
dữ liệu

Thời gian

Địa điểm

Từ 5/2013

Tp.HCM

Từ 8/2013

Tp.HCM

- Kỹ thuật liệt kê tự do
Định tính

- Thảo luận nhóm
- Phỏng vấn sâu

Định
lượng

Phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn
qua điện thoại và phát phiếu điều
tra trực tuyến bằng bảng câu hỏi
khảo sát

3.2 Nghiên cứu sơ bộ
3.2.1 Mục tiêu nghiên cứu sơ bộ
Mục tiêu nghiên cứu sơ bộ là hiệu chỉnh thang đo nghiên cứu và bổ sung các biến quan sát
dùng để đo lường sự hài lòng của khách hàng về CLDV MGCK. Từ đó, làm cơ sở đưa ra bảng
câu hỏi khảo sát để thực hiện nghiên cứu chính thức.
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu sơ bộ
Thực hiện thông qua phương pháp định tính với các kỹ thuật: kỹ thuật liệt kê tự do, kỹ
thuật thảo luận nhóm và kỹ thuật phỏng vấn sâu bán cấu trúc.
3.2.2.1 Kỹ thuật liệt kê tự do
Sử dụng kỹ thuật liệt kê tự do (Free listing) trước khi thảo luận nhóm nhằm khám phá ra
những yếu tố ảnh hưởng đến CLDV MGCK tại TTCK Việt Nam. Đây là kỹ thuật mà người
nghiên cứu yêu cầu đối tượng tham gia liệt kê mọi thông tin mà họ có thể nghĩ tới qua câu hỏi
cụ thể [19]. Ở đây người tham gia nghiên cứu đã được yêu cầu như sau: Theo anh/chị các yếu
tố nào có ảnh hưởng đến CLDV MGCK? Hãy liệt kê 20 yếu tố mà anh/chị cảm thấy.(Phụ lục
1.1)
Đối tượng tham gia liệt kê 20 yếu tố ảnh hưởng đến CLDV MGCK được chọn thuận tiện,
gồm các khách hàng đang sử dụng dịch vụ MGCK và các nhân viên của CTCK tại Tp.HCM.
Cụ thể: có 2 khách hàng và 6 nhân viên MGCK (là những ngừơi có tham gia đầu tư và có tài
khoản giao dịch chứng khoán tại các CTCK) tham gia nghiên cứu. Họ là những người trực tiếp
xây dựng, vận hành và thường xuyên sử dụng dịch vụ MGCK trên TTCK Việt Nam. Do đó,

28
nhìn chung họ có một nền tảng kiến thức, am hiểu khá rõ về TTCK và dịch vụ MGCK tại Việt
Nam.
Kết quả 8 thành viên tham gia đã liệt kê được 148 yếu tố mà họ cho rằng có ảnh hưởng đến
CLDV MGCK. Trong đó, có 2 yếu tố hoàn toàn giống nhau được lặp đi lặp lại 3 lần, 33 yếu tố
hoàn toàn giống nhau được lặp đi lặp lại 2 lần. Do đó, kết quả thu được 111 yếu tố khác nhau
được liệt kê chi tiết ở Phụ lục 1.2.
3.2.2.2 Kỹ thuật thảo luận nhóm
Sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm để thảo luận khám phá và chọn lọc những yếu tố ảnh
hưởng đến CLDV MGCK phù hợp với các thành phần đo lường sự hài lòng của khách hàng về
CLDV MGCK. Ở nghiên cứu này nhóm thảo luận đã được phát mỗi người một dàn bài thảo
luận nhóm (Phụ lục 1.3) và một Phụ lục 1.2.
Thành lập nhóm thảo luận gồm 8 người: 2 khách hàng và 6 nhân viên MGCK tham gia
thảo luận (là những ngừơi có tham gia đầu tư và có tài khoản giao dịch chứng khoán tại các
CTCK, danh sách được nêu ở Phụ lục 1.6). Sau khi các thành viên trong nhóm làm quen với
nhau, nhóm cùng nhau thảo luận theo dàn bài thảo luận nhóm đề cập ở Phụ lục 1.3 để khám
phá và chọn lọc những yếu tố ảnh hưởng đến CLDV MGCK.
Đầu tiên nhóm thảo luận tiến hành thảo luận chọn lọc các yếu tố trong Phụ lục 1.2 theo các
tiêu chí chọn lọc như sau: Phù hợp với ý nghĩa của từng thành phần của mô hình nghiên cứu
SERVPERF (tính hữu hình, sự đáp ứng, độ tin cậy, sự đảm bảo, sự cảm thông); Phù hợp với
thực tế của dịch vụ MGCK tại Việt Nam; Loại các yếu tố không phản ánh CLDV MGCK;
Chọn lọc các phát biểu tương tự nhau. Kết quả nhóm thảo luận đã chọn lọc ra 37 yếu tố phù
hợp với từng thành phần thang đo như sau: tính hữu hình - 9 yếu tố, sự đáp ứng – 9 yếu tố, độ
tin cậy – 3 yếu tố, sự đảm bảo – 11 yếu tố, sự cảm thông – 5 yếu tố (Phụ lục 1.4).
Nhóm thảo luận tiếp tục thảo luận về khả năng diễn đạt của 22 yếu tố đề xuất ban đầu và 37
yếu tố vừa chọn lọc được. Kết quả thảo luận như sau:
 Một số yếu tố được phối hợp với nhau về mặt ý nghĩa sao cho phù hợp hơn. Trong đó,
có các yếu tố được gộp lại để phát triển chi tiết và một số yếu tố cùng thể hiện một chủ
đề. Cụ thể sự phối hợp ở Phụ lục 1.7.
 Có 21 yếu tố được điều chỉnh câu chữ để đọc dễ hiểu hơn. Được trình bày cụ thể ở ở
Phụ lục 1.8.
 8 yếu tố còn lại được nhóm thảo luận thống nhất giữ nguyên, vì nhóm thảo luận thống
nhất rằng các yếu tố này có thể chấp nhận được về mặt diễn đạt và phản ánh ý nghĩa
độc lập nhau.

29
Kết quả cuối cùng của kỹ thuật thảo luận nhóm đã thu được 38 yếu tố ảnh hưởng đến
CLDV MGCK (tính hữu hình - 10 yếu tố, sự đáp ứng – 9 yếu tố, độ tin cậy – 4 yếu tố, sự đảm
bảo – 10 yếu tố, sự cảm thông – 5 yếu tố), được đính kèm ở Phụ lục 1.5. Các yếu tố này làm
cơ sở để thực hiện kỹ thuật phỏng vấn sâu một số cán bộ quản lý bộ phận MGCK tại các
CTCK.
3.2.2.3 Kỹ thuật phỏng vấn sâu bán cấu trúc
Phương pháp phỏng vấn sâu bán cấu trúc một số cán bộ quản lý bộ phận MGCK của các
CTCK được sử dụng trong nghiên cứu định tính này, nhằm một lần nữa điều chỉnh, bổ sung
thêm và loại bớt các yếu tố không ảnh hưởng đến CLDV MGCK dưới kinh nghiệm và góc độ
quản lý. Cuộc phỏng vấn sẽ đi sâu về chủ đề các yếu tố ảnh hưởng đến CLDV MGCK theo mô
hình SEVRPERF, theo danh mục các câu hỏi được nêu rõ trong Phụ lục 1.8. Dựa trên cơ sở kết
quả phát phiếu liệt kê tự do và cuộc thảo luận nhóm trước đó để có thể biết được phát biểu nào
là phù hợp với thực tế dưới cái nhìn của nhà quản lý dịch vụ MGCK. Ở đây có sự linh hoạt về
thứ tự và cách đặt câu hỏi do khác nhau về ngữ cảnh và đặc điểm của đối tượng được phỏng
vấn.
Đối tượng tham gia phỏng vấn sâu gồm 3 cán bộ quản lý bộ phận MGCK của các CTCK
nhằm điều chỉnh, hoặc bổ sung thêm, hoặc loại bỏ bớt những yếu tố thuộc 5 thành phần thang
đo đã thu được từ thảo luận nhóm. Trong 3 cán bộ quản lý: có 1 cán bộ có kinh nghiệm làm
việc trong ngành chứng khoán 8 năm với 5 năm làm quản lý bộ phận MGCK, 2 cán bộ quản lý
còn lại đều có 5 năm kinh nghiệm trong ngành và gần 3 năm ở vị trí trưởng phòng MGCK. Họ
là những người dày dặn kinh nghiệm trong TTCKVN non trẻ mới có 13 năm hình thành và
phát triển. Ngoài ra, họ cũng có thời gian làm quản lý từ 3-5 năm nên cũng có một tầm nhìn
bao quát hơn và phù hợp để tham gia trao đổi trực tiếp về chủ đề nghiên cứu này. (danh sách
được nêu ở Phụ lục 1.10)
Kết quả phỏng vấn có một số yếu tố được yêu cầu loại bỏ và một số yếu tố được chỉnh sửa
hoàn chỉnh hơn.
 Yếu tố “Nhân viên MGCK có đạo đức nghề nghiệp cao” bị yêu cầu loại bỏ. Vì theo
đánh giá của 2/3 đối tượng tham gia phỏng vấn thì yếu tố này hiện nay chưa có một
chuẩn mực nghề nghiệp nào đo lường cả nên rất khó đánh giá là nhân viên môi giới này
có đạo đức hay không, và cao hay thấp?
 Có 1/3 đối tượng tham gia phỏng vấn yêu cầu loại yếu tố “Nhân viên MGCK thường
xuyên tiếp nhận sự phản hồi của bạn về dịch vụ MGCK mọi lúc”, vì đã bao hàm ý nghĩa
trong yếu tố “Nhân viên MGCK luôn lắng nghe ý kiến của bạn”.

30
 Yếu tố “Nhân viên MGCK luôn tỏ ra là một người bạn thân thiết của bạn” được điều
chỉnh thành “Nhân viên MGCK luôn là một người bạn thân thiết của bạn”. Theo các
đối tượng phỏng vấn cụm từ “tỏ ra” nghe có vẻ giả dối, hình thức và không thể hiện
tính khẳng định cần thiết trong phát biểu này.
 Yếu tố “Nhân viên MGCK hướng dẫn chính xác và nhiệt tình cho bạn hiểu về các sản
phẩm dịch vụ MGCK tại CTCK” được điều chỉnh thành “Nhân viên MGCK hướng dẫn
nhiệt tình cho bạn hiểu về các sản phẩm dịch vụ MGCK tại CTCK”. Theo các đối
tượng phỏng thì chỉ cần thêm sự nhiệt tình vì sự chính xác đã thể hiện trong yếu tố
“Nhân viên CTCK hiểu và nắm bắt chính xác các thông tin về dịch vụ của CTCK để
trả lời thắc mắc của bạn”.
Ngoài các thay đổi và điều chỉnh nêu trên, các đối tượng tham gia phỏng vấn không bổ
sung thêm bất kỳ yếu tố ảnh hưởng CLDV nào. Và khi được hỏi ý kiến bổ sung thành phần
thang đo, tác giả có gợi ý thành phần công nghệ thông tin thì nhận được phản hồi là không nên
bổ sung vào. Vì thành phần này đã nằm rải rác trong 5 thành phần được nêu trong mô hình, thể
hiện qua các yếu tố: Giao diện phần mềm GDCK được sắp xếp khoa học; Phần mềm GDCK
tích hợp nhiều tiện ích; Bảng giá điện tử online của CTCK có tốc độ nhanh; Phương thức giao
dịch đa dạng (tại sàn, qua điện thoại, qua internet, qua tin nhắn SMS, qua phần mềm tích hợp
điện thoại và ipad…); CTCK luôn gửi tin nhắn SMS xác nhận kết quả khớp lệnh nhanh chóng
và chính xác; CTCK có cung cấp tiện ích SMS khi có bất kỳ thay đổi trên tài khoản (tiền,
quyền mua, quyền cổ tức) nhanh chóng; CTCK quản lý tách bạch tài khoản khách hàng với tài
khoản CTCK.
3.2.3 Kết quả nghiên cứu sơ bộ
Kết quả nghiên cứu sơ bộ thu được 37 yếu tố của 5 thành phần thang đo CLDV MGCK
(tính hữu hình - 10 yếu tố, sự đáp ứng – 9 yếu tố, độ tin cậy – 4 yếu tố, sự đảm bảo – 10 yếu tố,
sự cảm thông – 4 yếu tố). Đây là cơ sở để thiết kế bảng câu hỏi khảo sát sử dụng trong phần
nghiên cứu chính thức. (Phụ lục 1.11)
Từ cơ sở kết quả nghiên cứu sơ bộ tác giả xây dựng thang đo, các biến nghiên cứu được đo
lường trên thang đo Likert, Likert 5 điểm thay đổi từ “1-Rất không đồng ý” đến “5-Rất đồng
ý”. Ngoài ra, bảng câu hỏi khảo sát còn sử dụng thêm thang đo biểu danh để xác định các biến
giá trị đầu tư, thời gian tham gia đầu tư và mức độ thường xuyên giao dịch.
3.2.3.1 Thang đo về CLDV MGCK
Thang đo về CLDV MGCK được xây dựng trên cơ sở thang đo SEVRPERF, gồm 37 biến
quan sát .Trong đó: Tính hữu hình được ký hiệu là TAN được đo lường bằng 10 biến quan

31
sát, ký hiệu từ TAN1 đến TAN10; Sự đáp ứng được ký hiệu là RES được đo lường bằng 9
biến quan sát, ký hiệu từ RES1 đến RES9; Độ tin cậy được ký hiệu là REL được đo lường
bằng 4 biến quan sát, ký hiệu từ REL1 đến REL4; Sự đảm bảo được ký hiệu là ASS được đo
lường bằng 10 biến quan sát, ký hiệu từ ASS1 đến ASS10; Sự đồng cảm được ký hiệu là EMP
được đo lường bằng 4 biến quan sát, ký hiệu từ EMP1 đến EMP4.
Bảng 3.2: Thang đo về chất lượng dịch vụ MGCK
Yếu tố


hiệu
TAN1

Các biến quan sát
Nhân viên CTCK mặc đồng phục, gọn gàng, lịch sự

Các biểu mẫu phục vụ cho khách hàng GDCK tại sàn được sắp xếp
trật tự, dễ nhìn thấy
TAN3 Giao diện phần mềm GDCK được sắp xếp khoa học
TAN4 Phần mềm GDCK tích hợp nhiều tiện ích
TAN5 CTCK có sàn giao dịch rộng rãi
TAN6 Bảng giá điện tử online của CTCK có tốc độ nhanh
Phương thức giao dịch đa dạng (tại sàn, qua điện thoại, qua internet,
TAN7
qua tin nhắn SMS, qua phần mềm tích hợp điện thoại và ipad…)
CTCK và nhân viên MGCK thường xuyên gửi tới bạn các khuyến
TAN8
nghị cổ phiếu kịp thời, độ chính xác cao và hiệu quả
TAN9 Máy vi tính cho khách hàng tại sàn đầy đủ và hiện đại
CTCK thường xuyên cung cấp các báo cáo ngành, báo cáo doanh
TAN10 nghiệp chuyên sâu và nhận định thị trường của chuyên gia có độ tin
cậy cao
CTCK luôn gửi tin nhắn SMS xác nhận kết quả khớp lệnh nhanh
RES1
chóng và chính xác
CTCK có cung cấp tiện ích SMS khi có bất kỳ thay đổi trên tài khoản
RES2
(tiền, quyền mua, quyền cổ tức) nhanh chóng
CTCK có chính sách về phí, lãi suất và ưu đãi linh hoạt, phù hợp với
RES3
từng đối tượng khách hàng
CTCK có phản ứng nhanh và kịp thời với các chính sách và thay đổi
RES4
của nhà điều hành TTCK
RES5 CTCK luôn thông báo cho bạn biết thời gian thực hiện dịch vụ mới
CTCK và nhân viên MGCK luôn thông báo kịp thời cho bạn biết và
RES6 chuẩn bị khi có sự thay đổi trong quá trình thực hiện những cam kết
trong hợp đồng
Nhân viên MGCK có kỹ năng thực hiện lệnh giao dịch nhanh và
RES7
chính xác theo yêu cầu của bạn
TAN2

Tính
hữu
hình
(TAN)

Sự
đáp
ứng
(RES)

RES8

Nhân viên CTCK hiểu đúng và thực hiện nhanh các yêu cầu của bạn

32
Nhân viên MGCK luôn sẵn sàng và nhiệt tình giúp đỡ bạn mọi lúc
Nhân viên CTCK luôn giữ đúng lời hứa đối với bạn
CTCK luôn cung cấp dịch vụ MGCK đúng nội dung cam kết với
REL2
khách hàng
CTCK luôn cung cấp dịch vụ MGCK đúng thời điểm cam kết lần đầu
REL3
tiên
CTCK luôn quan tâm và giải quyết kịp thời những khiếu nại của
REL4
khách hàng
ASS1 Nhân viên CTCK luôn vui vẻ, niềm nở, lịch sự, nhã nhặn với bạn
ASS2 Nhân viên MGCK có chứng chỉ hành nghề do UBCK cấp phép
Uy tín về thương hiệu cá nhân của nhân viên MGCK làm cho bạn tin
ASS3
tưởng và luôn gắng bó với nhân viên MGCK này
ASS4 CTCK có chế độ bảo mật thông tin của bạn
ASS5 Uy tín về thương hiệu của CTCK làm cho bạn tin tưởng
ASS6 CTCK luôn tuân thủ đúng pháp luật và quy định về chứng khoán
Nhân viên MGCK có khả năng tư vấn đầu tư và quản lý danh mục
ASS7
đầu tư của khách hàng hiệu quả
Nhân viên CTCK hiểu và nắm bắt chính xác các thông tin về dịch vụ
ASS8
của CTCK để trả lời thắc mắc của bạn
Nhân viên MGCK hướng dẫn nhiệt tình cho bạn hiểu về các sản
ASS9
phẩm dịch vụ MGCK tại CTCK
ASS10 CTCK quản lý tách bạch tài khoản khách hàng với tài khoản CTCK
EMP1 Nhân viên MGCK luôn lắng nghe ý kiến của bạn
EMP2 Nhân viên MGCK luôn là một người bạn thân thiết của bạn
CTCK thường xuyên mở các buổi hội thảo kiến thức TTCK và chiến
EMP3
lược đầu tư giúp khách hàng giao dịch hiệu quả hơn
CTCK có sự thay đổi phù hợp về dịch vụ MGCK theo yêu cầu của
EMP4
bạn
RES9
REL1

Độ
tin
cậy
(REL)

Sự
đảm
bảo
(ASS)

Sự
cảm
thông
(EMP)

3.2.3.2 Thang đo về sự hài lòng CLDV MGCK
Bảng 3.3: Thang đo về sự hài lòng của khách hàng về CLDV MGCK
Yếu tố

Ký hiệu

Các biến quan sát

SAT1

Bạn hoàn toàn hài lòng về CLDV MGCK tại CTCK bạn

Sự hài lòng của

đang giao dịch?

khách hàng về
CLDV MGCK
(SAT)

SAT2

Bạn sẽ tiếp tục giao dịch chứng khoán tại CTCK này?

SAT3

Bạn sẽ giới thiệu bạn bè, người thân mở tài khoản và giao
dịch tại CTCK này?

33
Thang đo về sự hài lòng của khách hàng đối với CLDV MGCK được xây dựng trên cơ sở
đo lường của Lee Yik-Chee, Geoffrey G Meredith, Teresa Marchant (2007) [23]. Sự hài lòng
được ký hiệu là SAT, được đo lường bằng 3 biến quan sát, ký hiệu từ SAT1 đến SAT3.
3.3 Nghiên cứu chính thức
3.3.1 Mục tiêu nghiên cứu chính thức
Mục tiêu nghiên cứu chính thức nhằm kiểm định thang đo và mô hình nghiên cứu cũng
như các giả thuyết về mối quan hệ giữa CLDV MGCK và sự hài lòng của khách hàng về
CLDV MGCK tại 10 công ty này.
Nghiên cứu này thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu
thập thông tin bằng bảng câu hỏi khảo sát với đối tượng là các khách hàng có tài khoản GDCK
và đang giao dịch chứng khoán tại 10 CTCK đứng đầu thị phần môi giới CP&CCQ sàn HSX
năm 2012 tại Tp.HCM (HSC, SSI, ACBS, MBKE, VCSC, VDSC, MBS, VNDS, FPTS, PNS).
3.3.2 Kích thước mẫu và phương pháp lấy mẫu khảo sát
3.3.2.1 Kích thước mẫu
Việc ước lượng số lượng đối tượng cần thiết là một bước cực kỳ quan trọng trong việc thiết
kế nghiên cứu đảm bảo có ý nghĩa khoa học. Vì nó quyết định thành công hay thất bại của
nghiên cứu.
Theo các nhà nghiên cứu, trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá
EFA (Exploratory Factor Analysis), Hair et al. (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải
là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số biến quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo
lường cần tối thiểu 5 quan sát [21].
Với đề tài nghiên cứu này tác giả có sử dụng phương pháp phân tích nhân tố (EFA), do đó,
với số biến quan sát trong nghiên cứu là 40 thì kích thước mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên
cứu là: 40*5=200.
3.3.2.2 Phương pháp chọn mẫu khảo sát
Trong nghiên cứu này, phương pháp lấy mẫu là phi xác suất - lấy mẫu thuận tiện.
Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng trong nghiên cứu này là phỏng vấn trực tiếp,
phỏng vấn qua điện thoại và phát phiếu khảo sát qua thư điện tử theo một bảng câu hỏi chi tiết
(Phụ lục 1.11).
 Phỏng vấn trực tiếp: Phỏng vấn trực tiếp được tiến hành tại các sàn giao dịch của các
trụ sở, chi nhánh, phòng giao dịch ở 10 CTCK đứng đầu thị phần môi giới CP&CCQ
sàn HSX năm 2012 tại Tp.HCM (HSC, SSI, ACBS, MBKE, VCSC, VDSC, MBS,

34
VNDS, FPTS, PNS). Số lượng phỏng vấn viên tiến hành điều tra khảo sát qua phỏng
vấn trực tiếp là 2 người, được tác giả giải thích rõ nội dung trong bảng khảo sát và được
huấn luyện kỹ năng giao tiếp với khách hàng. Với số lượng phiếu khảo sát phát ra là 50
bảng câu hỏi khảo sát.
 Phỏng vấn qua điện thoại : Qua các mối quan hệ tác giả nghiên cứu đã cố gắng thu
thập được danh sách gồm một số các khách hàng đang có tài khoản và giao dịch thuộc
các trụ sở giao dịch chứng khoán tại Tp.HCM của 10 CTCK (HSC, SSI, ACBS,
MBKE, VCSC, VDSC, MBS, VNDS, FPTS, PNS). Bao gồm các thông tin cần thiết
cho việc tiến hành khảo sát qua điện thoại và qua thư điện tử như sau: họ và tên, số điện
thoại, địa chỉ thư điện tử. Phỏng vấn qua điện thoại được tiến hành với danh sách khách
hàng mà tác giả thu thập nêu trên. Số lượng phỏng vấn viên tiến hành điều tra khảo sát
qua phỏng vấn qua điện thoại là 4 người, được tác giả giải thích rõ nội dung trong bảng
khảo sát và được huấn luyện kỹ năng giao tiếp với khách hàng qua điện thoại. Với số
lượng phiếu khảo sát qua điện thoại là 100 bảng câu hỏi khảo sát.
 Phát phiếu khảo sát qua thư điện tử: Phương pháp phát phiếu khảo sát qua thư điện
tử được tiến hành với danh sách khách hàng mà tác giả thu thập được nêu trên. Số
lượng phỏng vấn viên tiến hành phát phiếu điều tra khảo sát qua thư điện tử là 1 người,
được huấn luyện kỹ năng giao tiếp với khách hàng qua email. Bảng câu hỏi tự trả lời
được thiết kế bằng công cụ Google Drive được sử dụng để thu thập dữ liệu trong công
cụ này. Với số mail khảo sát gửi đi là 700 bảng câu hỏi khảo sát.
3.3.3 Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, toàn bộ các bảng khảo sát được xem xét và loại đi những bảng không đạt
yêu cầu. Sau đó, dữ liệu sẽ được nhập liệu và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 16.0 qua
các phân tích sau: đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân
tích hồi qui.
3.3.3.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
Cronbach Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho
một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong thang đo thông
qua hệ số Cronbach Alpha.
Theo nhiều nhà nghiên cứu (như: Nunally (1978); Peterson (1994); Slater (1995)), đề nghị
hệ số Cronbach Alpha ≥ 0.6 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 [4]. Tuy nhiên, Cronbach
Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số

35
Cronbach Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) và
những biến nào có tương quan biến tổng <0.3 được xem là biến rác, cần loại bỏ ra khỏi thang
đo (Nunnally & Burnstein, 1994).
Với nghiên cứu này, tác giả quyết định giữ lại các thang đo có trị số Cronbach alpha ≥ 0.6
và loại các biến quan sát có tương quan biến tổng < 0.3.
3.3.3.2 Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ
biến để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố
được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía
cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân
tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:
 Hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Do đó, EFA được gọi là thích hợp
khi: 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Đồng thời, kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0 (các biến
không có tương quan với nhau trong tổng thể), nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê
(Sig. < 0.05), ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến có tương quan với nhau trong
tổng thể.
 Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được
giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân
tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing
và Anderson (1988), các nhân tố có Eigenvalue <1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông
tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân
tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥
50%. Theo Nguyễn Khánh Duy (2009), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì
có thể sử dụng phương pháp trích Pricipal components với phép xoay Varimax.
 Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với
các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair et al. (1998), Factor
loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu.
Với nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal components với phép
xoay Varimax, rút trích các nhân tố có Eigenvalue >1, với Tổng phương sai trích ≥ 50%, 0.5 ≤
KMO ≤ 1 và Bartlett’s test (Sig.) < 0.05; loại bỏ các biến quan sát có trị số Factor loading ≤
0.5 hay sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố < 0.3.

36
3.3.3.3 Phân tích hồi qui đa biến
a) Xem xét sự tương quan giữa các biến
Sử dụng hệ số Pearson để xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ
thuộc với biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa
biến phụ thuộc với các biến độc lập lớn, chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân
tích hồi qui tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan
lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [4].
b) Kiểm định các giả định của mô hình hồi qui
Phân tích hồi qui không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả
quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng
thể.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), sự chấp nhận và diễn dịch kết quả
hồi qui không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chẩn đoán về sự vi phạm các giả định
đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa. Vì
vậy, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi qui của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này
sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi qui, bao gồm: liên hệ tuyến tính; phương sai
của sai số không đổi; phân phối chuẩn của phần dư; tính độc lập của sai số; không có hiện
tượng đa cộng tuyến.
 Liên hệ tuyến tính: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phương
pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung
và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành. Nếu giả định liên hệ tuyến tính thỏa mãn, thì ta sẽ
không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu
nhiên
 Phương sai của sai số không đổi: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008, trang 226), hiện tượng phương sai của sai số thay đổi có thể làm cho các ước lượng của
hệ số hồi qui không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất),
từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất
lượng của mô hình hồi qui. Để thực hiện kiểm định này, tác giả sẽ sử dụng hệ số tương quan
hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dư và các biến độc lập.

37
 Phân phối chuẩn của phần dư: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008, trang 228), phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng
mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều
để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của
kiểm định. Nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P
plot để khảo sát phân phối của phần dư.
 Tính độc lập của sai số: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang
232-233), nguyên nhân hiện tượng này có thể là do các biến có ảnh hưởng không được đưa hết
vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi
tuyến, sai số trong đo lường các biến …, các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi
trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô
hình hồi qui tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê DurbinWatson có thể dùng để kiểm định tương quan này. Nếu Durbin-Watson nằm trong đoạn từ 1
đến 3 thì có thể chấp nhận hiện tượng tự tương quan không xảy ra.
 Không có hiện tượng đa cộng tuyến: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008, trang 235, 252), cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt
chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng này là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất
giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch
chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi
hệ số R square vẫn khá cao. Trong mô hình hồi qui này, giả định giữa các biến độc lập của mô
hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này được kiểm định thông qua hệ số
phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của
đa cộng tuyến. Tuy nhiên, theo Nguyễn Hùng Phong (2012), không có tiêu chuẩn chính xác
nào của VIF nói lên độ lớn của VIF là bao nhiêu thì hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra nhưng
theo kinh nghiệm nếu VIF > 5 thì hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện. Với nghiên cứu này, tác
giả sử dụng VIF ≤ 5 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc nếu có hiện tượng đa cộng
tuyến xảy ra thì cũng không đáng kể.
c) Phân tích hồi qui
Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi qui tuyến tính được xây dựng. Phương
trình hồi qui tuyến tính đa biến có dạng:
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X3 + … + Bi*Xi