Thống Kê Về Mẫu Nghiên Cứu Theo Đặc Điểm Cá Nhân Của Khách Hàng

3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lẫy mẫu thuận tiện. Về kích thước của mẫu nghiên cứu, theo các chuyên gia thì cỡ mẫu tối ưu là bao nhiêu thì phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy, phương pháp phân tích dữ liệu và phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu cũng như các tham số cần ước lượng và quy luật phân phối của tập các lựa chọn(trả lời) của khách hàng.

Theo Tabachnick vàFidell (2007) để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, kích thước mẫu phải đảm bảo theo công thức n> 8m+ 50 (trong đó, n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mô hình).

Theo Harris RJ. Aprimer(1985): n> 104+ m (n là cỡ mẫu, m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc) hoặc n> 50+ m, nếu m<5.

Theo Hair & ctg(1998), trong trường hợp sử dụng phân tích nhân tố khám phá(EFA) thì kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số biến quan sát/ biến đo lường là 5/1, nghĩa là mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát.

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp khám phá nhân tố EFA và phân tích hồi quy bội, mô hình nghiên cứu có 23 biến đo lường. Nếu tính theo quy tắc 5 mẫu/ 1 biến đo lường thì cỡ mẫu tối thiểu là 115, nhưng theo nguyên tắc số mẫu càng lớn thì càng tốt nên tác giả quyết định phỏng vấn 200 khách hàng.

3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi

Căn cứ trên thang đo nháp được phát triển từ kết quả nghiên cứu định tính và bổ sung thêm phần thông tin cá nhân khách hàng được phỏng vấn để thiết kế bảng câu hỏi. Bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn thử 20 khách hàng hiện đang sử dụng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng và có hiểu biết về dịch vụ ngân hàng trực tuyến nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh của các câu hỏi (phát biểu) về mặt hình thức và khả năng cung cấp thông tin của khách hàng. Từ đó, tác giả hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn chính thức.

3.3.3 Thu thập thông tin mẫu nghiên cứu

Khảo sát được thực hiện bằng hai hình thức: bảng câu hỏi giấy và bảng câu hỏi thông qua công cụ Google Documents gửi đến các đối tượng khảo sát trong

tháng 11 năm 2013. Phỏng vấn trực tiếp đối với các đối tượng là sinh viên, học viên trường đại học ngân hàng, đại học kinh tế Tp HCM, đại học Bách Khoa Tp.HCM và khách hàng tại các điểm giao dịch của ngân hàng.

Kết quả phỏng vấn khách hàng được thu thập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS và được làm sạch sau đó, trước khi sử dụng để thống kê và phân tích dữ liệu.

3.3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu‌

3.3.4.1 Đánh giá sơ bộ thang đo.

Phương pháp hệsố tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tốkhám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng nhằm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Hệ số α của Cronbach là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 18). Về lý thuyết thì hệ số Cronbach α càng cao càng tốt vì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy vậy, nếu hệ số Cronbach α quá lớn

> 0.95 thì có nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt, tức là chúng đo lường cũng một nội dung. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệsố Cronbach’s alpha có giá trịtừ0,7 trởlên là sửdụng được. Tuy nhiên, theo (Nunnally và Bernstein, 1994) thì hệ số Cronbach α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được.

Bên cạnh đó, các biến đo lường trong cùng một nội dung thì tương quan chặt chẽ với nhau. Do vậy,hệ số tương quan biến tổng cần được sử dụng khi kiểm tra từng biến đo lường. Theo (Nunnally và Bernstein, 1994), một biến đạt yêu cầu khi có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30.

Sau khi sử dụng phương pháp Cronbach’s alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA- Exploratory Factor Analysis được áp dụng để đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt.

Sử dụng phép kiểm định Barleet để kiểm định giả thuyết Ho là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Giá trị này càng lớn thì càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết Ho. Nếu p< 5%, ta bác bỏ giả thuyết H0, ma trận tương

quan tổng thể là ma trận đơn vị trong đó các giá trị trên đường chéo đều bằng 1 và các giá trị trên đường chéo bằng 0.

Sử dụng tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm hai chỉ số Engenvalue (lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tốgiải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bịthất thoát). Đại lượng Engenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ có những nhân tố nào có đại lượng Engenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tốcó Engenvalue< 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềmẩn trong các thang đo trước khi EFA). Để dễ dàng trong diễn giải kết quả EFA, sử dụng phép trích nhân tố Principal Component Analysis với phép quay vuông góc Varimax.

Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & ctg sự khác biệt về hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố khác nhau phải > 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

3.3.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến. Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông quan ma trận hệ số tương quan. Hệ số tương quan < 0.85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến, còn nếu hệ số này lớn hơn 0.85 thì có thể xảy ra tình trạng đa cộng tuyến (John và Benet - Martiner, 2000).

Xây dựng mô hình hồi quy: Tác giả dùng phương pháp Enter (SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt).

Kiểm định độ phù hợp của mô hình bằng phương pháp phân tích phương sai (Analysis Of Variance). Giả thuyết H0: Không tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, tức β1=β2=β3=0. Nếu p (sig F) rất nhỏ thì bác bỏ giả thuyết H0.

Hệ số xác định R2 (R square) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của của mô hình hồi quy. R2 là phần tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi

sự biến thiên của các biến độc lập. Giá trị R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 vì đã loại bỏ sự tác động của số lượng biến độc lập, do đó sử dụng R2 để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó có đặc điểm không phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mô hình.

Xác định các hệ số của phương trình hồi quy bội, các hệsốhồi quy riêng phần βk: đo lường sựthay đổi trung bình củabiến phụthuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên.

Kiểm định sự khác biệt về sự đánh giá của khách hàng đối với các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng.

Independent– Sample T – Test dùng để so sánh hai trung bình đám đông, ví dụ trong trường hợp chia mẫu làm hai nhóm có hai đặc tính: nam và nữ…

Mô hình ANOVA được sử dụng để so sánh trung bình ba đám đông trở lên, chia tổng thể làm n nhóm riêng biệt theo các thuộc tính, ví dụ trình độ học vấn, mức thu nhập.

Tóm tắt: Chương 3 đã trình bày tổng quan về 2 phương pháp nghiên cứu mà tác giả sử dụng trong luận văn này. Trong đó, tác giả đã trình bày kết quả chi tiết của nghiên cứu định tính, từ đó xây dựng hoàn thiện thang đo để phục vụ phần nghiên cứu định lượng. Chương 4 sẽ trình bày các kết quả của phần nghiên cứu định lượng.

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.

4.1 Phân tích thống kê mô tả

Bảng 4.1. Thống kê về mẫu nghiên cứu theo đặc điểm cá nhân của khách hàng

Chỉ tiêu

Tần số	Phần trăm
Giới tính	Nam	106	52.0
Giới tính	Nữ	98	48.0
Tuổi	18 - 24	84	41.2
	25 - 30	72	35.3
	31 - 40	45	22.1
	Trên 40	3	1.5
Học vấn	Dưới cao đẳng	45	22.1
	Cao đẳng /Đại học	132	64.7
	Sau đại học	27	13.2
Thu nhập	Dưới 5 triệu	51	25.0
	Từ 5 - 10 triệu	81	39.7
	Từ 10 - 15 triệu	53	26.0
	Trên 15 triệu	19	9.3

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 109 trang tài liệu này.

Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả

Khảo sát được thực hiện qua hai hình thức. Thứ nhất là phát bảng câu hỏi trực tiếp cho đối tượng khảo sát ở là sinh viên, học viên trường đại học ngân hàng, đại học kinh tế TP HCM và đại học Bách Khoa TP HCM. Thứ hai là gửi bảng câu hỏi trực tuyến thông qua công cụ Google Documents gửi đến các đối tượng khảo sát. Kết quả khảo sát thu được 249 bảng trả lời, bao gồm 187 bảng trả lời từ hình thức phỏng vấn trực tiếp và 62 bảng trả lời từ hình thức phỏng vấn trực tuyến. Sau khi loại bỏ các bảng câu hỏi không đạt yêu cầu như: người trả lời không thuộc đối tượng khảo sát, tất cả các câu trả lời giống nhau, có nhiều ô thiếu thông tin hoặc nhiều hơn một ô trả lời, sốbảng câu hỏi đápứng yêu cầu còn lại 204 bảng.

Về giới tính cho thấy có 106 người tham gia là nam chiếm tỷ lệ 52%, số lượng nữ giới là 98 chiếm tỷ lệ 48%.

Về độ tuổi của mẫu nghiên cứu cho thấy có84 người từ 18- 24 tuổi chiếm 41.2%, 72 người từ 25-30 tuổi, chiếm 35.3%, 45 người từ 31-40 tuổi, chiếm 22.1% và 3 người

trên 40 tuổi chiếm 1.5%.

Về trình độ học vấn cho thấy có 45 người trình độ dưới cao đẳng chiếm 22.1%, 132 người có trình độ cao đẳng- đại học chiếm 64.7%, 27 người trình độ sau đại học chiếm 13.2%.

Về thu nhập/ tháng cho thấy có 51 người có thu nhập dưới 5 triệu đồng chiếm 25%, 81 người có thu nhập từ 5-10 triệu chiếm 39.7%, 53 người có thu nhập từ 10-15 triệu.

4.2 Đánh giá Cronbach alpha

4.2.1 Thang đo rủi rohiệu năng

Bảng 4.2.Phân tích Cronbach’s alphathang đo rủi ro hiệu năng

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Hệ số tương quan biến tổng	Cronbach’s alpha nếu loại biến
Cronbach’s alpha = 0.783
HN1	10.0637	4.326	.796	.615
HN2	10.2647	6.452	.234	.892
HN3	9.9902	5.320	.675	.698
HN4	10.1520	4.189	.743	.642