Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Qui mô tổng thể: Tổng thể nghiên cứu ở đây là toàn bộ các khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng và tại máy giao dịch tự động trên địa bàn Thành phố Đà Nẵng.

Qui mô tổng thể: Tổng thể nghiên cứu ở đây là toàn bộ các khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng và tại máy giao dịch tự động trên địa bàn Thành phố Đà Nẵng.

Tải bản đầy đủ - 0trang

53



tại Ngân hàng BIDV chi nhánh Đà Nẵng. Có 6 mục lớn tương ứng với các

biến độc lập trong phần này đó là: Sự An tồn, Khả năng đáp ứng, Tính Tiện

lợi, Tính hữu ích, Yếu tố hữu hình.

Phần 1A: Đo lường tầm quan trọng của từng nhân tố tùy theo mức độ ưu

tiên của khách hàng đối với dịch vụ thẻ tín dụng ngân hàng. Phần nãy sử dụng

thang đo Likert với 5 mức độ được vận dụng để do lường tầm quan trọng của

khách hàng: 1 – Hoàn tồn khơng quan trọng, 5 – Rất quan trọng.

Phần 1B: Đánh giá thực tế các nhân tố có ảnh hưởng đến sự hài lòng của

khách hàng đối với dịch vụ thẻ tín dụng ngân hàng. Phần này sử dụng thang

đo Likert với 5 mức độ được vận dụng để đo lường mức độ đồng ý của khách

hàng: 1 – Hoàn tồn khơng đồng ý, 5 – Hồn tồn đồng ý.





Phần 2: Thông tin cá nhân của đáp viên bao gồm 4 câu hỏi về nhân khẩu học

thuộc các đối tượng tham gia vào điều tra (giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp,

mức thu nhập). Phần này dùng thang đo biểu danh.

Bảng 2.2: Kết cấu bảng câu hỏi khảo sát

STT



Khái niệm



Số biến quan sát



Thang đo



Phần A: Ý kiến của khách hàng về các nhân tố.

Phần 1A: Tầm quan trọng của mỗi nhân tố.

1



Tính an tồn



5



Likert 5 mức độ



2



Khả năng đáp ứng



5



Likert 5 mức độ



3



Sự tiện lợi



5



Likert 5 mức độ



4



Tính hữu ích



3



Likert 5 mức độ



5



Yếu tố hữu hình



5



Likert 5 mức độ



6



Sự hài lòng khách hàng



3



Likert 5 mức độ



Phần 1B: Đánh giá thực tế mức độ đồng ý của khách hàng.

1



Tính an tồn



5



Likert 5 mức độ



54



2



Khả năng đáp ứng



5



Likert 5 mức độ



3



Sự tiện lợi



5



Likert 5 mức độ



4



Tính hữu ích



3



Likert 5 mức độ



5



Yếu tố hữu hình



5



Likert 5 mức độ



6



Sự hài lòng khách hàng



3



Likert 5 mức độ



Phần B: Thơng tin về đáp viên



2.6.4.





1



Giới tính



1



Định danh



2



Độ tuổi



1



Định danh



3



Nghề nghiệp



1



Định danh



4



Mức thu nhập hàng tháng



1



Khoảng cách



Phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp thống kê mơ tả: mơ tả mẫu thu thập được theo các thuộc tính

của đối tượng. Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu phi ngẫu nhiên mà

cụ thể ở đây là phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Thực hiện khảo sát trực tiếp

các khách hàng đến giao dịch với ngân hàng bằng bảng câu hỏi. Việc trả lời

bảng câu hỏi là hoàn toàn dựa trên tinh thần hợp tác tự nguyện của người







được điều tra.

Phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha):

Chúng ta muốn kiểm tra xem các mục hỏi (các biến quan sát) nào đã

đóng góp vào việc đo lường khái niệm lý thuyết sự hài lòng của khách hàng

đang nghiên cứu, và những mục hỏi nào không. Điều này liên quan tới 2 phép

tính tốn: tương quan giữa bản thân các biến quan sát và tương quan của các

điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả

lời. 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, là phép kiểm định



55



về chất lượng của thang đo sử dụng cho từng mục hỏi, xét trên mối quan hệ

của mục hỏi với một khía cạnh đánh giá. Phương pháp này cho phép người

phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá

trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ

số Cronbach alpha. Những mục hỏi khơng đóng góp nhiều sẽ tương quan yếu

với tổng số điểm, như vậy chúng ta chỉ giữ lại những mục hỏi có tương quan

mạnh với tổng số điểm. Do đó, những biến có hệ số có tương quan biến tổng

(item – total Corelation ) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach

alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang

nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thơng

thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều

nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến 0.9 là

thang đo lường tốt.

Như vậy, phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo cho phép tác giả

loại bỏ các biến quan sát không phù hợp, hạnchế các biến rác trong quá trình

nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach

Alpha. Những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item –

Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo là

hệ số Cronbach Alpha của nó tối thiểu là 0.6.





Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory factor

analysis):

Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và

tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp

biến cần thiết cho vấn đề cần nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ

giữa các biến với nhau.

Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là

một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố.Trị số KMO



56



lớn (giữa 0,5 và 1) có nghĩa 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 khơng thích hợp với các dữ

liệu.

Ngồi ra phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng

nhân tố (Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi

nhân tố ).Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại

trong mơ hình. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng

tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.

Một phần quan trọng khơng thể khơng kể đến trong bảng kết quả phân

tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component Matrix). Ma trận nhân tố chứa các

hệ số biểu diễn các biến chuẩn hoá bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức

của các nhân tố). Những hệ số này (Factor Loading) biểu diễn tương quan

giữa các nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ

chặt chẽ với nhau. Các hệ số này được dùng để giải thích các nhân tố. Điều

kiện thỏa mãn là các hệ số này phải lớn hơn 0,4.

Ta sử dụng phương pháp rút trích Principal và phương pháp xoay nhân tố

Varimax procedure (xoay nguyên gốc nhân tố để tối thiểu hóa lượng biến có

hệ số lớn tại cùng một nhân tố, tăng cường khả năng giải thích các nhân tố).

Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và

tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp

biến cần thiết cho vấn đề cần nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ

giữa các biến với nhau.





Trị số KMO phải ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá







trị Sig. ≤ 0.05.

Đại lượng Eigenvalue phải > 1 thì nhân tố đó mới được giữ lại trong mơ hình







phân tích.

Hệ số tải nhân tố Factor loadings < 0.5 thì biến đó sẽ bị loại, điểm dừng khi

Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích > 50%.



57







Phép trích Principal Component với phép quay Varimax được sử dụng trong







phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.

Phương pháp hồi quy bội tuyến tính:

Phương trình hồi qui bội tuyến tính có dạng:

Yi= β0 + β1X1i +β2 X2i+... +βp Xpi +ei

Trong đó hệ số góc βi: là hệ số đo lường sự thay đổi trong giá trị trung

bình Y khi Xi thay đổi một đơn vị, trong khi mọi yếu tố khác khơng đổi.

Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA,

dò tìm các vi phạm giả định là cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội

như kiểm tra phần dư chuẩn hóa ei, kiểm tra phương sai sai số không đổi,

kiểm tra tương quan giữa các phần dư, kiểm tra hệ số phóng đại VIF, cũng

như một liên hệ gần nhất của nó là kiểm tra độ chấp nhận (Tolerance) được sử

dụng để đo lường hiện tượng cộng tuyến. Nếu như các giả định khơng bị vi

phạm thì mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Để đánh giá độ phù

hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội thì chúng ta sẽ xem xét hệ số xác định

, có khuynh hướng là ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ

hình trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích. Nhưng trong trường hợp này,

điều chỉnh (Adjusted R Square) từ được sử dụng để phản ảnh sát hơn mức độ

phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, cho biết mơ hình hồi quy được

xây dựng đến cỡ nào. Định lượng mối quan hệ giữa các thành phần trong mơ

hình nghiên cứu. Từ mơ hình, ta có thể đánh giá và kiểm định được độ phù

hợp của mơ hình cũng như biết cường độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến

phụ thuộc. Hệ số xác định (điều chỉnh) cho biết mô hình hồi quy được xây

dựng phù hợp với mức độ nào.







Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA):

Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One – Way

ANOVA) để xem xét liệu có sự khác nhau trong quyết định mua Smartphone



58



giữa các nhóm khách hàng có đặc điểm nhân khẩu học khác nhau. Kiểm định

Levene cho biết kết quả kiểm định phương sai, với mức ý nghĩa > 0.05, có thể

nói kết quả kiểm định có ý nghĩa thống kê.

Kết quả nghiên cứu từ bảng phân tích hồi quy ANOVA sẽ được đề cập để

xem xét các yếu tố ảnh hưởng độ ảnh hưởng và các mức độ ảnh hưởng của

các thành phần đến sự thỏa mãn của khách hàng. Cuối cùng là tiến hành kiểm

định một số giả thuyết đặt ra về sự khác biệt sự hài lòng với cơng việc theo

các biến phân loại về đặc trưng cá nhân bằng phân tích phương sai ANOVA

với mức ý nghĩa α = 0.05 cho tất cả các kiểm định.



TĨM TẮT CHƯƠNG 2

Chương 2 của luận văn trình bày thực trạng hoạt động tại ngân hàng

BIDV – Chi nhánh Đà Nẵng, tổng quan về thẻ tín dụng và đưa ra quy trình

nghiên cứu cụ thể. Từ những cơ sở lý luận và các mơ hình tham khảo đã trình

bày ở chương 1, tác giả xây dựng mơ hình nghiên cứu đề xuất. Sau đó tiến

hành nghiên cứu định tính, đưa ra mơ hình nghiên cứu chính thức gồm 5 yếu

tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng như sau:













Sự an tồn

Khả năng đáp ứng

Tính tiện lợi

Tính hữu ích

Yếu tố hữu hình

Từ mơ hình nghiên cứu trên, tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi phục vụ

cho việc điều tra định lượng. Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ:







Đo lường mức độ quan trọng: 1. Hồn tồn khơng quan trọng – 2. Khơng







quan trọng – 3. Không ý kiến – 4, Quan trọng – 5. Hoàn toàn quan trọng.

Đánh giá thực tế mức độ đồng ý: 1. Hồn tồn khơng đồng ý – 2. Không đồng

ý – 3. Không ý kiến – 4. Đồng ý – 5. Hồn tồn đồng ý.



59



Chương này cũng trình bày các phương pháp phân tích dữ liệu bằng

phần mềm SPSS mà sẽ được sử dụng để phục vụ cho việc phân tích định

lượng sau này.



CHƯƠNG 3



PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1.

3.1.1.



MƠ TẢ MẪU ĐIỀU TRA

Thống kê mơ tả về đặc điểm mẫu nghiên cứu

Đối tượng khảo sát của nghiên cứu này là những khách hàng đang sử

dụng dịch vụ thẻ tín dụng tại ngân hàng BIDV chi nhánh Đà Nẵng. Tổng số

bảng câu hỏi phát ra là 270 bảng. Trong q trình điều tra, khảo sát khơng

tránh khỏi những bảng câu hỏi khơng hợp lệ do đáp viên còn bỏ trống một số

mục hoặc trả lời không rõ ràng. Tác giả tiến hành phát 270 bảng câu hỏi, thu

về được 258 bản. Sau khi kiểm tra thì thấy số liệu hợp lệ là 250 bản, loại bỏ 8

bản không hợp lệ do đáp viên còn bỏ trống một số mục. Cho nên số lượng

bảng câu hỏi hợp lệ cuối cùng dùng để sử dụng để phân tích nghiên cứu là

250 bảng câu hỏi.

Dữ liệu được mã hóa và nhập thơng qua phần mềm SPSS.



a.



Về giới tính

Bảng 3.1. Mơ tả giới tính khách hàng



Valid



Nữ

Nam

Total



Frequency

117

133

250



Percent

Valid Percent

46,8

46,8

53,2

53,2

100,0

100,0



Cumulative

Percent

46,8

100,0



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Qui mô tổng thể: Tổng thể nghiên cứu ở đây là toàn bộ các khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng và tại máy giao dịch tự động trên địa bàn Thành phố Đà Nẵng.

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×