Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử hay nhất năm 2025 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng ngân hàng điện tử tại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Chương 3 sẽ trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu. Tác giả làm rõ trình tự thực hiện nghiên cứu, tác giả làm rõ trình tự thực hiện nghiên cứu, đưa ra phương pháp xử lý dữ liệu thu thập được và các tiêu chí để đánh giá kết quả khảo sát.

3.1 Quy trình nghiên cứu

3.1.1 Nghiên cứu sơ bộ

Quy trình nghiên cứu sơ bộ được mô tả trong Hình 3.1.

Bước 1: Nghiên cứu được bắt đầu bằng việc xác định vấn đề nghiên cứu.

Bước 2: Dựa trên cơ sở lý thuyết và các công trình nghiên cứu liên quan để đưa ra thang đo nháp.

Bước 3: Trên cơ sở thang đo nháp, tác giả tiến hành nghiên cứu sơ bộ. Việc nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính để xây dựng và hoàn thiện bảng câu hỏi. Tác giả đã thông qua phỏng vấn chuyên gia trong lĩnh vực NHĐT, tham vấn ý kiến của những khách hàng dùng NHĐT tại các ngân hàng trong nước, cùng với việc tham khảo các công trình nghiên cứu trước đó trên thế giới để hình thành thang đo sơ bộ.

Bước 4: Kết quả của việc nghiên cứu sơ bộ này là cơ sở để thiết kế bảng câu hỏi khảo sát sẽ được đính kèm dưới đây và có ở trên phụ lục, sau đó tác giả tiến hành khảo sát sơ bộ với số lượng mẫu là 80 mẫu.

Bước 5: Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được xử lý và làm sạch bằng phần mềm SPSS, sau đó tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha. để kiểm tra xem các mục câu hỏi trong một thang đo có tương quan với nhau hay không. Các biến có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được xem là không có giá trị đo lường và sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình. Đồng thời, thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được coi là đáng tin cậy và được đưa vào mô hình (Gerbing và Anderson, 1988).

3.1.2 Nghiên cứu chính thức Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Quy trình nghiên cứu chính thức về sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT được mô tả trong Hình 3.1.

Nguồn: Tác giả trình bày theo quy trình thực tế Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Bước 6: Thang đo được điều chỉnh sau quá trình khảo sát thử nghiệm sẽ được sử dụng trong khảo sát chính thức, đảm bảo tính chính xác và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Trong bảng câu hỏi được thiết kế từ thang đo chính thức, tác giả sử dụng thang đo Likert với các mức sau: (1) hoàn toàn không đồng ý; (2) không đồng ý; (3) bình thường; (4) đồng ý; (5) hoàn toàn đồng ý.

Bước 7: Xác định quy mô mẫu dựa trên số biến quan sát của thang đo chính thức và phát bảng câu hỏi đến đối tượng khảo sát, theo dõi và thu hồi kết quả. Hình thức thu thập dữ liệu sẽ thực hiện bằng hai cách: gửi trực tuyến phiếu khảo sát được thể hiện Google biểu mẫu hoặc gửi trực tiếp các phiếu khảo sát giấy đến đối tượng khảo sát.

Bước 8: Dữ liệu sẽ được xử lý và loại bỏ những mẫu không hợp lệ. Sau đó, tác giả sẽ tiến hành thống kê mô tả mẫu quan sát, tiếp theo là kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp. Sau đó, tác giả sẽ thực hiện phân tích mô tả mẫu quan sát và kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại khỏi mô hình (Gerbing và Anderson, 1988). Thang đo được chấp nhận nếu hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Hair và cộng sự, 2019).

Bước 9: Nếu thang đo đáng tin cậy, tác giả sẽ thực hiện kiểm định phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định cấu trúc yếu tố của các thang đo, giúp kiểm tra xem các biến quan sát có thể nhóm lại thành các yếu tố tiềm ẩn hay không. Đầu tiên, kiểm tra sự phù hợp của phương pháp bằng chỉ số KMO. Theo Hair và cộng sự (2019), giá trị KMO từ 0,5 đến 1 cho thấy phương pháp là phù hợp; giá trị dưới 0,5 có thể không phù hợp với dữ liệu. Kết quả phân tích nhân tố khám phá thường được đánh giá dựa trên các tiêu chí về số nhân tố được rút trích dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có Eigenvalues lớn hơn 1, vì những nhân tố này giải thích nhiều biến thiên hơn so với từng biến quan sát đơn lẻ. Để đảm bảo rằng các nhân tố giải thích phần lớn độ biến thiên trong dữ liệu, tổng phương sai trích (Total Variance Explained – TVE) cần đạt trên 50%. Ngoài ra, trọng số nhân tố cũng được kiểm tra nhằm xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo, đảm bảo rằng các biến quan sát phản ánh đúng các nhân tố được rút trích.

Bước 10: Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, nhà nghiên cứu sẽ đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến quan sát và các yếu tố tiềm ẩn, sau đó kiểm tra các giả thuyết này về mặt thống kê. Trong khuôn khổ SEM, mô hình CFA đại diện cho mô hình đo lường, tập trung vào mối liên hệ giữa các yếu tố và biến đo lường (Byrne, 2010). Khi thực hiện phân tích CFA, cần chú ý đến một số chỉ số quan trọng. Đầu tiên, CMIN/df đo mức độ phù hợp chi tiết của mô hình. Tiếp theo, CFI (Comparative Fit Index) đánh giá mô hình so với dữ liệu mẫu, với giá trị cao cho thấy mô hình tốt. TLI (Tucker và Lewis Index) có giá trị từ 0 đến 1, trong đó giá trị gần 0,95 cho mẫu lớn cho thấy sự phù hợp tốt. Cuối cùng, RM SEA (Root Mean Square Error of Approximation) đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với ma trận hiệp phương sai. Các thông số CFA được tham chiếu trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1: Bảng các chỉ số phân tích nhân tố khẳng định Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Bước 11: Phân tích dữ liệu bằng mô hình SEM. Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM là một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mô hình nhân quả. Theo Hair và cộng sự (2019), mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường nếu kiểm định Chi–square có P–value < 0,05; CMIN/df = ≤ 3; GFI, TLI, CFI ≥ 0,9; và RMSEA ≤ 0,08 (Hair và cộng sự, 2019).

Tuy nhiên, theo Doll và cộng sự (1994) thì GFI vẫn có thể chấp nhận được khi nhỏ hơn 0,9 nhưng lớn hơn 0,8. Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều > 0,5 và có ý nghĩa thống kê.

3.2 Xây dựng bảng câu hỏi và thiết kế thang đo Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu liên quan của Venkatesh và cộng sự (2012) và Alalwan (2020), tác giả thiết kế thang đo nghiên cứu. Tác giả sử dụng hình thức thu thập dữ liệu sẽ thực hiện bằng hai cách: gửi trực tuyến phiếu khảo sát được thể hiện Google biểu mẫu hoặc gửi trực tiếp các phiếu khảo sát giấy đến đối tượng khảo sát là khách hàng đã sử dụng NHĐT hoặc khách hàng có ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam. Để làm cơ sở cho việc đề xuất thang đo để thu thập dữ liệu từ người sử dụng tại Việt Nam, các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, bao gồm các biến dự kiến, được trình bày trong Bảng 3.2 và Bảng 3.3.

Bảng 3.2: Các khái niệm và tham chiếu mô hình nghiên cứu đề xuất

Chi tiết thang đo toàn diện được tạo ra dựa trên các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây được trình bày trong Bảng 3.3.

Bảng 3.3: Biến đo lường và mã biến Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Thang đo hoàn chỉnh được phát triển dựa trên nền tảng lý thuyết và các nghiên cứu trước đó của Venkatesh và cộng sự (2012) và Alalwan (2020). Tác giả sử dụng hình thức thu thập dữ liệu sẽ thực hiện bằng hai cách: gửi trực tuyến phiếu khảo sát được thể hiện Google biểu mẫu hoặc gửi trực tiếp các phiếu khảo sát giấy.

Mỗi phiếu khảo sát có hai phần:

• Phần một là thông tin cá nhân, về các yếu tố nhân khẩu học, bao gồm: giới tính, độ tuổi, mức thu nhập trung bình mỗi tháng, trình độ chuyên môn, kinh nghiệm sử dụng NHĐT, khu vực sinh sống, NHĐT đang dùng.
• Phần hai là đánh giá, bao gồm các câu hỏi nghiên cứu được hiệu chỉnh từ thang đo gốc. Các nhân tố của nghiên cứu được đánh giá bằng thang đo Likert 5 điểm, với mức đánh giá: [1] Hoàn toàn không đồng ý, [2] Không đồng ý, [3] Bình thường,
• Đồng ý, [5] Hoàn toàn đồng ý.

3.3 Kích thước mẫu Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Dựa theo nghiên cứu bởi Tabachnick và Fidell (2013), đối với phân tích hồi quy đa biến nghiên cứu cần cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức là n = 50 + 8*m (m là số biến độc lập) hoặc theo Roger (2006), đối với phân tích nhân tố khám phá EFA cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức n=5*m (m là số biến quan sát). Trong nghiên cứu này tác giả lấy 220 mẫu.

3.4 Đối tượng lấy mẫu

Những khách hàng đã sử dụng NHĐT hoặc khách hàng có ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam.

3.5 Phương pháp lấy mẫu

Các tác giả đã sử dụng kỹ thuật lấy mẫu theo hạn ngạch và thu thập dữ liệu sẽ thực hiện bằng hai cách: gửi trực tuyến phiếu khảo sát được thể hiện Google biểu mẫu hoặc gửi trực tiếp các phiếu khảo sát giấy đến đối tượng khảo sát

3.6 Tóm tắt chương 3

Trong chương 3 tác giả đã nêu ra được quy trình, phương pháp nghiên cứu, phân tích các bước nghiên cứu từ sơ bộ đến chính thức, phân tích độ tin cậy cùng các nhân tố khám phá và nhân tố khẳng định. Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính và phân tích độ tin cậy trên thang đo sơ bộ, tác giả đưa ra thang đo chính thức. Luận văn: PPNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com