4.3. Phương pháp xử lý và phân tích số liệu

Mẫu được thu thập thông qua việc điều tra và phỏng vấn bằng bảng hỏi tại ngân hàng Techcombank Huế đối với những khách hàng đang có nhu cầu liên quan đến dịch vụ ngân hàng điện tử tại quầy giao dịch. - Qu y mô mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi qu y bội. Phân tích nhân tố cần ít nhất 200 mẫu quan sát (Grosuch, 1983), còn Hachter ( 1994) cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát ( Theo Hair & ctg, 1998). Trong khi đó, theo Hoàng Trọng và Chu Ngu yễn Mộng Ngọc ( Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB thống kê 2005) thì tỉ lệ nà y là 04 hoặc là 05 với độ tin cậy sử dụng là 95% , sai số mức cho phép là 5%. Ta có công thức tính kích cỡ mẫu như sau:

n=m*5

Trong đó: n: là kích cỡ mẫu m: số biến đưa vào bảng hỏi ( Với m= 25 biến) Vậy số mẫu cần điều tra là n = 25*5 = 125 mẫu. Như vậy, từ các điều kiện đảm bảo kích cỡ mẫu đủ lớn để tiến hành các phân tích và kiểm định nhằm giải qu yết các mục tiêu mà đề tài nghiên cứu đề ra, thì số lượng mẫu tối thiểu để tiến hành điều tra là 125 mẫu. Tu y nhiên để tránh sai sót trong quá trình điều tra, tác giả sẽ tiến hàng điều tra 135 mẫu để đảm bảo độ tin cậy và tăng tính đại diện cho tổng thể.

4.3. Phương pháp xử lý và phân tích số liệu Phân tích tần số

Là công cụ thống kê mô tả được sử dụng để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một số mẫu nào đó nhằm đo lường biến định tính, định lượng dưới dạng đếm số lần xuất hiện, mô tả một số biến liên quan đến đặc tính nhân khẩu học của mẫu điều tra như độ tuổi, giới tính, thu nhập, nghề nghiệp…

Thống kê m ô tả:

Với đặc thù nghiên cứu về việc nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử dành cho khách hàng cá nhân tại ngân hàng Techcombank Huế, đề tài sử dụng phương

pháp mô tả mẫu nghiên cứu theo các thuộc tính chung của mẫu như : độ tuổi, giới tính, thu nhập…của đối tượng.

Tổng hợp, so sánh:

Từ các dữ liệu thu thập được tiến hành tổng hợp và xử lí nhằm so sánh với các tiêu chí liên quan.

Phương pháp đánh giá độ tin cậy thang đo

Phương pháp kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo. Phương pháp nà y được sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến không có ý nghĩa trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Crobach’s Alpha từ 0.5 trở nên sẽ được sử dụng nếu khái niệm đang nghiên cứu là mới (Peterson 1994). Theo Hoàng Trọng & Chu Ngu yễn Mộng Ngọc (2008), thang đó có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

+ Theo Hair & cộng sự (1998), phân tích nhân tố là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gon một tập biến gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu. + Theo Hair & ctg (1998, 111) trong phân tích nhân tố EFA, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loading > 0,4, được xem là quan trọng, chỉ số Factor loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg cũng khu yên rằng nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading > 0,75. + KMO là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phương pháp EFA, hệ số KMO lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 thì phân tích được coi là phù hợp. Theo Hoàng Trọng, Chu Ngu yễn Mộng Ngọc (2008),thì trong kiểm định Bartlett’s Test, Sig < 0,05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể . Giá trị Eigenvalue thể hiện phần biến thiên