Có phải bạn đang tìm Mẫu Phương Pháp Nghiên Cứu Luận Văn Hành Vi Khách Hàng? Bài viết sau đây chúng tôi sẽ giới thiệu đến cho các bạn nguồn tài liệu hoàn toàn hữu ích cụ thể là các phương pháp nghiên cứu luận văn về hành vi khách hàng. Nguồn tài liệu mình đã liệt kê bao gồm phương pháp nghiên cứu và thiết kế,quy trình nghiên cứu,tổng thể và mẫu nghiên cứu,công cụ nghiên cứu,xử lý và phân tích dữ liệu… Hy vọng nguồn tài liệu này sẽ mang đến cho các bạn thêm nhiều kiến thức đa dạng và phổ biến để bạn có thể triển khai tốt bài luận văn của mình trong thời gian tới.
Hiện nay các bạn học viên đang gặp các vấn đề khó khăn trong quá trình tìm kiếm đề tài, triển khai làm đề cương chi tiết hoặc triển khai nội dung bài làm. Với đội ngũ thành viên giàu kinh nghiệm về viết luận văn thạc sĩ chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ cho các bạn trọn gói đề tài liên hệ ngay đến dịch vụ thuê viết luận văn thạc sĩ của chúng tôi qua zalo/telegram : 0932.091.562 để được báo giá và tư vấn
1. Phương pháp nghiên cứu và thiết kế
1.1. Phương pháp nghiên cứu
Để phân tích, đánh giá nội dung nghiên cứu đã đặt ra của đề tài, chúng ta cần có phương pháp nghiên cứu khoa học phù hợp. Chương này chủ yếu nhằm mục đích giới thiệu các bước tiến hành thực hiện thiết kế và xử lý thông tin có liên quan phục vụ cho việc nghiên cứu. Thông qua các phương pháp nghiên cứu được sử dụng luận văn xây dựng các tiêu chí, đánh giá các thang đo lường những khái niệm và kiểm định mô hình nghiên cứu. Ta sử dụng phương pháp nghiên cứu tổng hợp sê cho ra kết quả tốt nhất của vấn đề nghiên cứu.
Thông qua việc điều tra, khảo sát bằng bảng câu hỏi, thông tin sau khi được thu thập sẽ được tổng hợp để đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS 23.0. Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp định lượng sau khi thực hiện phương pháp định tính, thông qua các bước phân tích như sau:
- Phân tích thống kê mô tả: phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như thông tin về giới tính, độ tuổi, thu nhập trung bình hàng tháng, trình độ học vấn, nghề nghiệp….
- Kiểm định và đánh giá thang đo: thông qua phân tích Cronbach’s Alpha (CA) và phân tích các nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis).
iii. Phân tích hồi quy đa biến: phân tích sự tương quan giữa các biến, kiểm định các giả thuyết, kiểm định sự khác biệt theo đặc tính của mẫu để từ đó đề xuất ra mô hình phù hợp nhất.
XEM THÊM : Top 500+ Đề Tài Luận Văn Thạc Sĩ Quản Trị Kinh Doanh
1.2. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu định tính
Bằng kỹ thuật phỏng vấn đưa ra một số câu hỏi như :
– Khi khách hàng sử dụng dịch vụ gửi tiết kiệm họ thường kì vọng vào điều gì nhất?
– Trong dịch vụ gửi tiết kiệm của ngân hàng khách hàng thường quan tâm đến vấn đề gì?
– Đưa ra các nhân tố cho khách hàng xem qua, nhân tố nào là quan trọng nhất và nhân tố nào họ không quan tâm?
– Ngoài những nhân tố trên thì theo khách hàng có còn nhân tố nào ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân nữa không?
Dựa trên kết quả của cuộc phỏng vấn, ta lấy làm cơ sở để hiệu chỉnh mô hình lý thuyết và xây dựng thang đo, thiết kế bảng câu hỏi sử dụng cho giai đoạn chính thức.
Nghiên cứu định lượng
Mẫu Phương Pháp Nghiên Cứu Luận Văn Hành Vi Khách Hàng thu thập dữ liệu nghiên cứu bằng bảng câu hỏi. Do đề tài nghiên cứu được thực hiện trong thời gian ngắn nên tôi chọn cách chọn mẫu thuận tiện. Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc tiếp cận với các khách hàng sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại NHCSXH Cam Ranh.
2. Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên (Nguồn: Tác giả đề xuất – 2019)
XEM THÊM : Tổng Hợp 80+ Đề Tài Luận Văn Thạc Sĩ Chiến Lược Marketing
3. Tổng thể và mẫu nghiên cứu
Do giới hạn về thời gian và kinh phí, nên trong đề tài này tác giả chọn mẫu ngẫu nhiên theo phương pháp thuận tiện.
Theo Tabachnick và Fidell (1991): để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất thì kích cỡ mẫu (n) phải thỏa công thức: n ³ 8k + 50 (với k là số biến độc lập của mô hình).
Trong khi đó theo Harris RJ. Aprimer (1985) thì n ³ 104 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ³ 50 + m, nếu m < 5.
Trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hair và ctg. (1998) cho rằng, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Gorsuch (1983) cho rằng nên cần ít nhất 200 quan sát. Tuy nhiên, theo quy tắc kinh nghiệm, mẫu càng lớn càng tốt.
Mẫu Phương Pháp Nghiên Cứu Luận Văn Hành Vi Khách Hàng trong nghiên cứu này thang đo trên gồm 5 biến độc lập thì số mẫu dự kiến theo công thức Tabachnick và Fidell (1991) là n ³90 mẫu, theo Harris RJ. Aprimer (1985) n ³134 mẫu, theo Hair và ctg (1998) n ³ 125. Để tăng tính đại diện của mẫu nghiên cứu sau khi loại bỏ các bảng câu hỏi thiếu nhiều thông tin hoặc chất lượng thấp, ta dự kiến kích thước mẫu của nghiên cứu này là 200.
4. Công cụ nghiên cứu
4.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế trên cơ sở thang đo được phát triển từ kết quả nghiên cứu sơ bộ và phần thông tin các đặc điểm của khách hàng được phỏng vấn. Sau đó, bảng câu hỏi này được dùng để phỏng vấn thử 10 khách hàng đến giao dịch tại NHCSXH Cam Ranh nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh của các câu hỏi về mặt hình thức và khả năng cung cấp thông tin của khách hàng, từ đó hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn chính thức.
Bảng câu hỏi gồm 2 phần:
- a) Phần I: Thông tin chung của khách hàng, giúp phân loại đối tượng được phỏng vấn, phục vụ phân tích mẫu.
- b) Phần II: Thiết kế theo thang đo Liket 5 điểm để đo lường ảnh hưởng các nhân tố đến quyết định gửi tiền tiết kiệm.
4.2. Thiết kế thang đo
Sử dụng thang đo Libert từ 1 đến 5 bậc ( 1 là rất không đồng ý; 5 là rất đồng ý) để đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tại NHCSXH.
Dựa trên các nghiên cứu trước đây, ta xây dựng nên các thang đo về quyết định gửi tiền tại NHCSXH, sau đây là bảng thang đo:
Bảng 3.1 Bảng tổng hợp các thang đo (Nguồn: Tác giả đề xuất – 2019)
| THANG ĐO | KÝ HIỆU | NỘI DUNG | NGUỒN |
| Lãi suất | LS1 | Lãi suất NHCSXH áp dụng có cạnh tranh | Thang đo này được xây dựng dựa theo kết quả nghiên cứu của Safiek Mokhlis (2008). Sau khi điều chỉnh thông qua nghiên cứ định tính, thang đo này gồm 4 mục hỏi ký hiệu từ LS1 đến LS4. |
| LS2 | Các phương thức trả lãi của NHCSXH Cam Ranh có phù hợp | ||
| LS3 | Các mức lãi suất của NHCSXH Cam Ranh đa dạng theo từng sản phẩm | ||
| LS4 | Các mức lãi suất được NHCSXH Cam Ranh công bố rõ ràng | ||
| Chất lượng dịch vụ | CL1 | Nhân viên NHCSXH Cam Ranh có ăn mặc chỉnh tề | Thang đo Chất lượng dịch vụ dựa theo kết quả nghiên cứu của Ugur Yavas . Sau khi điều chỉnh thông qua nghiên cứu định tính, thang đo được bổ sung thêm mục hỏi và được ký hiệu từ CL1 đến CL6. |
| CL2 | Nhân viên NHCSXH Cam Ranh niềm nở, thân thiện | ||
| CL3 | Nhân viên NHCSXH Cam Ranh nắm vững các nghiệp vụ | ||
| CL4 | NHCSXH Cam Ranh phục vụ nhanh chóng và hiệu quả | ||
| CL5 | Thủ tục tại NHCSXH Cam Ranh đơn giản | ||
| CL6 | Mức độ bảo mật về thông tin tại NHCSXH Cam Ranh cao | ||
| Chiêu thị | CT1 | NHCSXH Cam Ranh thường xuyên quản cáo ở địa phương | Thang đo Hình thức chiêu thị dựa theo kết quả nghiên cứu của Tâm & Thúy (2010) . Sau khi điều chỉnh thông qua nghiên cứu định tính, thang đo được bổ sung thêm mục hỏi và được ký hiệu từ CT1 đến CT4 |
| CT2 | NHCSXH Cam Ranh có nhiều chương trình khuyến mãi, quà tặng | ||
| CT3 |
NHCSXH Cam Ranh thường xuyên quan tâm tới khách hàng |
||
| CT4 | Thƣờng xuyên có nhân viên NHCSXH Cam Ranh đến tư vấn tận nhà | ||
| Ảnh hưởng của người thân | NT1 | Có người thân, bạn bè gửi tiền tại NHCSXH Cam Ranh | Thang đo Ảnh hưởng của Người thân quen dựa theo kết quả nghiên cứu của Tâm & Thúy (2010) . Sau khi điều chỉnh thông qua nghiên cứu định tính, thang đo được bổ sung thêm mục hỏi và được ký hiệu từ NT1 đến NT3. |
| NT2 | Đụoc người thân, bạn bè giới thiệu về NHCSXH Cam Ranh | ||
| NT3 | Có người thân, bạn bè làm việc tại NHCSXH Cam Ranh | ||
| Thuận tiện | TT1 | NHCSXH Cam Ranh có nhiềutổ tiết kiệm và vay vốn | Thang đo này dựa theo kết quả nghiên cứu của Tâm & Thúy (2010) và được hiệu chỉnh thông qua quá trình nghiên cứu định tính, gồm 04 mục hỏi, ký hiệu từ TT1 đến TT4. |
| TT2 | Địa điểm giao dịch của NHCSXH Cam Ranh thuận tiện, gần trung tâm | ||
| TT3 | Đường đi đến các điểm giao dịch tổ tk & vvNHCSXH Cam Ranh thuận tiện | ||
| TT4 | Giờ làm việc của NHCSXH Cam Ranh thuận tiện cho khách hàng | ||
| Quyết dịnh gửi tiền tiết kiệm | QD1 | Theo tôi, gửi tiết kiệm hiện nay là một quyết định đúng | Thang đo Quyết định gửi tiết kiệm dựa theo kết quả nghiên cứu định tính, thang đo gồm 4 mục hỏi và được ký hiệu từ QD1 đến QD4 |
| QD2 | NHCSXH Cam Ranh là ngân hàng tôi lựa chọn đầu tiên khi tôi quyết định gửi tiền tiết kiệm | ||
| QD3 | Tôi sẽ tiếp tục gửi tiền tại NHCSXH Cam Ranh trong thời gian tới | ||
| QD4 | Tôi sẽ giới thiệu NHCSXH Cam Ranh cho những người khác |
5. Thu thập dữ liệu
5.1. Số liệu thứ cấp
Nguồn dữ liệu thứ cấp được lấy chủ yếu từ những nguồn sau:
– Kết quả công trình nghiên cứu từ các bài báo trong và ngoài nước.
– Các luận văn về đề tài nghiên cứu liên quan.
– Thông qua các trang web để thu thập các tin tức, báo cáo liên quan đến đề tài nghiên cứu.
Nguồn dữ liệu thứ cấp trên được sủ dụng cho việc:
– Xây dựng các luận cứ lý thuyết cho đề tài nghiên cứu.
– Phân tích và đánh giá thực trạng vấn đề nghiên cứu.
– Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm.
– Nghiên cứu bài học kinh nghiệm.
5.2. Số liệu sơ cấp
Nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập từ bảng phỏng vấn các khách hàng sử dụng dịch vụ tiền gửi của NHCSXH Cam Ranh.
6. Xử lý và phân tích dữ liệu
6.1. Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phương pháp này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố biến nào đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không. Tuy nhiên, phương pháp này không chỉ ra được biến nào cần loại bỏ và biến nào cần giữ lại trong mô hình (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết hệ số này càng cao càng tốt, tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0,95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp thang đo (theo Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Như vậy, khi kiểm định Cronbach’s Alpha cần quan tâm các tiêu chí:
Chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha > 0,6; loại bỏ biến có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 (theo Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
Từ 0,8 < Alpha £ 1: thang đo lường rất tốt.
Từ 0,7 < Alpha £ 0,8: thang đo lường sử dụng tốt.
Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Dữ liệu được thu thập thông qua thang đo Likert 5 điểm, điểm số tăng dần từ 1 đến 5 tương ứng với mức độ hài lòng tăng dần từ rất không đồng ý đến rất đồng ý. Đây là thang đo thường được dùng phổ biến trong đo lường chất lượng dịch vụ.
6.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Theo Hair & ctg (1998), hệ số tải nhân tố (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.
- Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Hệ số KMO: chỉ số này dùng để xem xét phân tích EFA có thích hợp hay không. KMO có trị số nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là không thích hợp, ngược lại trị số trong khoảng 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett: là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance): lớn hơn 50% thì đạt yêu cầu. Chỉ tiêu này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm của tổng thế biến quan sát.
3.6.3. Phân tích hồi quy tuyến tính
Các bước thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa biến các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan.
Điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, theo John và Benet – Martinez (2000), khi hệ số tương quan < 0,85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trò của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2: Xây dựng và kiểm định mô hình hồi qui
Y = β1X1+β2X2+ β3X3+ β4X4+…+ βkXk
Được thực hiện thông qua các thủ tục:
Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi qui (tác giả sử dụng phương pháp Enter – SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt).
Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mô hình, mặc dù không phải mô hình càng có nhiều biến độc lập thì càng phù hợp với tập dữ liệu.
Vì thế, R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) có đặc điểm không phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mô hình được sử dụng thay thế R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui bội.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (không có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1=β2=β3=βK=0).
Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0,05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mô hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.
Xác định các hệ số của phương trình hồi qui, đó là các hệ số hồi qui riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là không có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi qui với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.
Bước 3: Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui
Mô hình hồi qui được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:
Có liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
Phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn
Phương sai của sai số không đổi
Không có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số)
Không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến). Trong đó:
Công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa.
Công cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram, hoặc đồ thị tần số P-Pplot.
Công cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc có phương sai không đổi là đồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đoán hoặc kiểm định Spearman’ srho.
Công cụ được sử dụng để kiểm tra giả định không có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê d (Durbin – Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa.
Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005); trong khi đó, theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), khi VIF > 2 cần phải cẩn trọng hiện tượng đa cộng tuyến.
Trên đây là Mẫu Phương Pháp Nghiên Cứu Luận Văn Hành Vi Khách Hàng một trong những nội dung mà chúng tôi chia sẻ đến cho các bạn học viên với nội dung trên phù hợp với các bạn đang chuẩn bị làm bài luận văn.Bài viết trên được chúng tôi thu thập từ một số bài làm được chúng tôi triển khai cho học viên các thế hệ trước đây hy vọng sẽ là một tài liệu hữu ích triển khai cho các bạn học viên sau này. Các bạn có thể tải miễn phí nguồn tài liệu này, ngoài ra chúng tôi còn nhận dịch vụ nhận làm luận văn thạc sĩ qua zalo/telegram : 0932.091.562 theo yêu cầu có thể làm trọn gói, bao chỉnh sửa,và giá cả phải chăng.
