Bài Thi Kết Thúc Học Phần Môn Nghiên Cứu Marketing 2

Bài thi kết thúc học phần môn nghiên cứu marketing 2 cung cấp kiến thức và kỹ năng cần thiết cho sinh viên trong lĩnh vực marketing.

• Tác giả: Lê Thị Quế Trân
• Người hướng dẫn: Th.s Dư Thị Chung
• Trường học: Trường Đại Học Tài Chính
• Chuyên ngành: Marketing
• Đề tài: Bài Thi Kết Thúc Môn Nghiên Cứu Marketing 2: Đánh Giá và Kết Quả
• Loại tài liệu: bài thi
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Phương pháp định tính
• 1.5.2. Phương pháp định lượng
• 1.6. Giả thuyết và mô hình đề xuất nghiên cứu
• 1.6.1. Giả thuyết nghiên cứu
• 1.6.2. Mô hình nghiên cứu
• 1.6.3. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 1.7. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 2.1. Thông tin về mẫu (thống kê mô tả)
• 2.2. Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích
• 2.3. Thao tác
• 2.4. Thông tin giới tính của mẫu quan sát
• 2.5. Thông tin độ tuổi của mẫu quan sát
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 3.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
• 3.2. Về phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Về các giả thuyết nghiên cứu
• 3.4. Kết quả nghiên cứu
• 3.5. Hạn chế của đề tài
• 3.6. Một số đề xuất giải pháp
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Bài Thi Kết Thúc Môn Nghiên Cứu Marketing 2

Bài thi kết thúc môn Nghiên cứu marketing 2 là một phần quan trọng trong chương trình học của sinh viên ngành Marketing. Môn học này không chỉ giúp sinh viên nắm vững lý thuyết mà còn áp dụng vào thực tiễn thông qua các bài thi và dự án nghiên cứu. Đánh giá kết quả học tập từ bài thi này sẽ phản ánh khả năng phân tích và đánh giá của sinh viên trong lĩnh vực marketing.

1.1. Mục Tiêu Của Bài Thi Kết Thúc

Mục tiêu chính của bài thi là đánh giá khả năng áp dụng lý thuyết vào thực tiễn. Sinh viên cần chứng minh được sự hiểu biết về các khái niệm cơ bản trong nghiên cứu marketing và khả năng phân tích dữ liệu.

1.2. Nội Dung Chính Của Bài Thi

Bài thi bao gồm các phần như lý thuyết về chiến lược marketing, phân tích thị trường và các phương pháp nghiên cứu. Nội dung này giúp sinh viên có cái nhìn tổng quan về quy trình nghiên cứu trong marketing.

II. Thách Thức Trong Việc Đánh Giá Kết Quả Bài Thi

Đánh giá kết quả bài thi không chỉ dựa vào điểm số mà còn phải xem xét nhiều yếu tố khác. Các thách thức trong việc đánh giá bao gồm sự khác biệt trong cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu của từng sinh viên. Điều này có thể dẫn đến sự không đồng nhất trong kết quả đánh giá.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Đánh Giá Khả Năng Thực Tế

Một trong những khó khăn lớn nhất là đánh giá khả năng thực tế của sinh viên trong việc áp dụng lý thuyết vào thực tiễn. Nhiều sinh viên có thể hiểu lý thuyết nhưng lại gặp khó khăn trong việc thực hiện các nghiên cứu thực tế.

2.2. Sự Đa Dạng Trong Phương Pháp Nghiên Cứu

Mỗi sinh viên có thể chọn phương pháp nghiên cứu khác nhau, điều này tạo ra sự đa dạng trong kết quả. Việc đánh giá các phương pháp này cần có tiêu chí rõ ràng để đảm bảo tính công bằng.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Được Sử Dụng Trong Bài Thi

Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài thi rất đa dạng, từ phương pháp định tính đến định lượng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả nghiên cứu và đánh giá cuối cùng.

3.1. Phương Pháp Định Tính

Phương pháp định tính thường được sử dụng để thu thập thông tin sâu về hành vi và thái độ của người tiêu dùng. Điều này giúp sinh viên có cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng.

3.2. Phương Pháp Định Lượng

Phương pháp định lượng cho phép sinh viên thu thập dữ liệu số liệu và phân tích thống kê. Điều này giúp đánh giá chính xác hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ E-banking.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả từ bài thi không chỉ có giá trị trong học tập mà còn có thể áp dụng vào thực tiễn. Các sinh viên có thể sử dụng những kiến thức này để phát triển các chiến lược marketing hiệu quả cho doanh nghiệp trong tương lai.

4.1. Chiến Lược Marketing Dựa Trên Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu có thể giúp doanh nghiệp xác định được các yếu tố quan trọng trong việc phát triển chiến lược marketing. Điều này bao gồm việc hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng.

4.2. Tác Động Đến Quyết Định Kinh Doanh

Các kết quả nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh của các nhà quản lý. Việc áp dụng các kết quả này vào thực tiễn sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và nâng cao hiệu quả.

V. Kết Luận Về Bài Thi Kết Thúc Môn Nghiên Cứu Marketing 2

Bài thi kết thúc môn Nghiên cứu marketing 2 không chỉ là một bài kiểm tra kiến thức mà còn là cơ hội để sinh viên áp dụng lý thuyết vào thực tiễn. Kết quả từ bài thi sẽ giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng và phát triển các chiến lược marketing hiệu quả.

5.1. Tương Lai Của Nghiên Cứu Marketing

Nghiên cứu marketing sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc định hình các chiến lược kinh doanh. Các sinh viên cần tiếp tục cập nhật kiến thức và kỹ năng để đáp ứng nhu cầu thị trường.

5.2. Khuyến Khích Sinh Viên Tham Gia Nghiên Cứu

Khuyến khích sinh viên tham gia vào các dự án nghiên cứu thực tế sẽ giúp nâng cao kỹ năng và kiến thức. Điều này không chỉ có lợi cho sinh viên mà còn cho cả doanh nghiệp trong việc phát triển các sản phẩm và dịch vụ.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Sự bùng nổ của chuyển đổi số và xu hướng thanh toán không tiền mặt sau đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy các ngân hàng thương mại tái định hình trải nghiệm khách hàng. Trong bối cảnh này, dịch vụ ngân hàng điện tử (E-Banking) đã trở thành một kênh giao dịch chủ lực, mang tính sống còn đối với hệ sinh thái tài chính hiện đại. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán cấp thiết: làm thế nào để nắm bắt chính xác các động lực và rào cản tác động đến hành vi sử dụng E-Banking của khách hàng tại thị trường cạnh tranh sôi động như TP. Hồ Chí Minh.

Mặc dù dịch vụ E-Banking mang lại nhiều tiện ích vượt trội, nhiều ngân hàng vẫn gặp khó khăn trong việc duy trì lòng trung thành và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi dịch vụ. Nghiên cứu này lấp đầy khoảng trống dữ liệu thực chứng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) thông qua việc tổng hòa các lý thuyết hành vi người tiêu dùng kinh điển. Tiếp cận theo quy trình nghiên cứu hỗn hợp kết hợp khảo sát định lượng với cỡ mẫu $n = 200$, đề tài làm sáng tỏ cơ chế tương tác phức tạp giữa nhận thức, thói quen và các yếu tố môi trường tác động lên quyết định người dùng.

Tài liệu cung cấp khung phân tích thực nghiệm bài bản, hỗ trợ các nhà quản trị thương hiệu và sinh viên chuyên ngành Marketing hiểu rõ lộ trình xử lý dữ liệu từ thang đo đến hồi quy tuyến tính. Qua đó, nghiên cứu mở ra góc nhìn đa chiều về chiến lược gia tăng tỷ lệ chấp nhận dịch vụ ngân hàng số.

---

Nội dung chi tiết

1. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu E-Banking

Hành vi người tiêu dùng trong lĩnh vực tài chính số là một quá trình liên tục bao gồm tìm kiếm, đánh giá, tiếp nhận và duy trì sử dụng dịch vụ. Để xây dựng khung lý thuyết vững chắc, nghiên cứu đã kế thừa ba mô hình kinh điển: Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) của Ajzen, Thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein & Ajzen, và Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh. Trong đó, UTAUT được đánh giá cao nhờ khả năng giải thích tới 70% phương sai ý định sử dụng công nghệ của người dùng.

Dựa trên sự kết hợp lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm tiền nhiệm, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 7 biến độc lập tác động đến 1 biến phụ thuộc:

• Thói quen sử dụng (TQ): Mức độ tự động hóa các thao tác thanh toán trực tuyến trong đời sống hàng ngày.
• Nhận thức lợi ích (LI): Mức độ tiện lợi, tốc độ giao dịch và sự linh hoạt mà E-Banking mang lại.
• Độ tin cậy thương hiệu (TC): Uy tín, tính an toàn thông tin và hình ảnh vững chắc của ngân hàng BIDV.
• Nhu cầu sử dụng (NC): Sự cần thiết của các giao dịch trực tuyến đối với công việc và học tập.
• Nhận thức rủi ro (RR): Mối lo ngại về lộ lọt thông tin tài khoản, gián đoạn kỹ thuật và lỗi giao dịch.
• Chi phí dịch vụ (CP): Phí chuyển khoản, phí duy trì dịch vụ và phí tin nhắn SMS.
• Môi trường tác động (MT): Xu hướng xã hội, ảnh hưởng từ bạn bè, người thân và các quy định hành chính.
• Hành vi sử dụng E-Banking (HV): Tần suất và mức độ gắn bó với ứng dụng BIDV SmartBanking.

Khung mô hình này không chỉ bao quát các khía cạnh tâm lý cá nhân mà còn đánh giá sâu sắc yếu tố văn hóa công nghệ và áp lực xã hội trong giai đoạn phục hồi kinh tế.

---

2. Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu SPSS

Phương pháp nghiên cứu được triển khai theo hai giai đoạn: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Giai đoạn định tính sử dụng phương pháp nghiên cứu tại bàn kết hợp thảo luận nhóm nhằm hiệu chỉnh thang đo và các biến quan sát sao cho phù hợp với ngữ cảnh dịch vụ BIDV. Giai đoạn định lượng thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua bảng câu hỏi trực tuyến Google Forms, phân phối bằng kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất thuận tiện tới 200 khách hàng tại TP. Hồ Chí Minh.

Quy trình xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS 20 được thực hiện tuần tự qua các bước phân tích khắt khe:

1. Thống kê mô tả mẫu: Khảo sát cho thấy nhóm khách hàng trẻ chiếm tỷ trọng áp đảo (độ tuổi 18–25 chiếm 72.5%; học sinh, sinh viên chiếm 62.5%; thu nhập từ 5–10 triệu chiếm 53%).
2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha: Đánh giá tính nhất quán nội tại của thang đo. Các biến quan sát không đạt yêu cầu ($Item\text{-}Total < 0.3$) như LI3, CP4, CP5 đã bị loại bỏ tuần tự, đưa hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các thang đo đạt chuẩn ($\ge 0.6$).
3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Loại bỏ biến tải chéo LI2 sau lần chạy thứ nhất. Lần chạy EFA thứ hai ghi nhận chỉ số KMO đạt $0.821 > 0.5$, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($Sig. = 0.000 < 0.05$), tổng phương sai trích đạt $58.001%$ ($> 50%$) tại điểm dừng Eigenvalue $= 1.065$. Đối với biến phụ thuộc, KMO đạt $0.854$ và phương sai trích đạt $61.591%$.
4. Kiểm định giả định hồi quy: Biểu đồ tần suất Histogram chuẩn hóa ($Mean \approx 0$, $Std. \approx 1$), biểu đồ P-P Plot bám sát trục đường chéo và Scatterplot không tạo hình phi tuyến, chứng minh các giả định phân phối chuẩn và quan hệ tuyến tính hoàn toàn không bị vi phạm.

---

3. Kết quả phân tích định lượng và hàm ý quản trị

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình đạt độ tương thích cao với dữ liệu thực tế. Giá trị hệ số xác định hiệu chỉnh $Adjusted\ R^2 = 0.702$ chỉ ra rằng các biến độc lập giải thích được $70.2%$ sự biến thiên của hành vi sử dụng E-Banking tại BIDV. Hệ số Durbin-Watson đạt $1.663$ (nằm trong khoảng an toàn $1.5 - 2.5$), khẳng định không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Tất cả hệ số phóng đại phương sai đều có giá trị $VIF < 2.0$, loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến giữa các biến.

Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy biến Chi phí dịch vụ (CP) có $Sig. > 0.05$, chứng tỏ chi phí không còn là rào cản chi phối hành vi do các chính sách miễn phí giao dịch (Zero Fee) đã trở nên phổ biến. Sáu nhân tố còn lại đều đạt ý nghĩa thống kê ($Sig. < 0.05$), được chuẩn hóa theo mức độ tác động giảm dần:

$$\text{HV} = \beta_1(\text{TC}) + \beta_2(\text{TQ}) + \beta_3(\text{MT}) + \beta_4(\text{NC}) + \beta_5(\text{LI}) - \beta_6(\text{RR})$$

Trong đó:

• Độ tin cậy thương hiệu (TC) có tác động mạnh mẽ nhất đến hành vi người dùng, tiếp theo là Thói quen (TQ) và Môi trường tác động (MT).
• Nhận thức rủi ro (RR) tác động tiêu cực ngược chiều ($\beta = -0.091$), cho thấy tâm lý lo sợ sự cố bảo mật sẽ làm suy giảm hành vi sử dụng.

Từ kết quả thực nghiệm, tài liệu đề xuất ba nhóm hàm ý quản trị trọng tâm:

• Củng cố an ninh và lòng tin: Nâng cấp hệ thống bảo mật sinh trắc học, đẩy mạnh truyền thông về tiêu chuẩn bảo mật quốc tế của BIDV.
• Tối ưu trải nghiệm để tạo lập thói quen: Thiết kế giao diện cá nhân hóa, tích hợp thanh toán hóa đơn tự động một chạm.
• Lan tỏa hiệu ứng cộng đồng: Đẩy mạnh các chiến dịch tiếp thị liên kết (Gamification), tận dụng sức ảnh hưởng từ mạng xã hội để thu hút thế hệ khách hàng trẻ.

---

Ai nên đọc tài liệu này?

Tài liệu được biên soạn công phu với cấu trúc chuẩn mực, đem lại giá trị ứng dụng cao cho nhiều đối tượng:

• Sinh viên khối ngành Kinh tế và Marketing: Tài liệu là tài liệu tham khảo mẫu mực về cấu trúc bài nghiên cứu học thuật, cách viết báo cáo định lượng và trình bày kết quả phân tích SPSS.
• Giảng viên và Nghiên cứu sinh: Cung cấp tư liệu giảng dạy thực chứng về môn Nghiên cứu Marketing 2, xây dựng bảng hỏi và quy trình kiểm định mô hình cấu trúc.
• Chuyên viên Marketing và Quản trị Ngân hàng: Giúp các nhà phát triển sản phẩm ngân hàng số thấu hiểu các động lực tâm lý của khách hàng đô thị, từ đó hoạch định chính sách phát triển sản phẩm và bảo mật phù hợp.
• Chuyên viên Phân tích Dữ liệu thị trường: Tham khảo quy trình làm sạch dữ liệu, xử lý biến tải chéo EFA và kiểm tra các vi phạm mô hình hồi quy OLS.

Kiến thức nền tảng cần có: Bạn đọc cần nắm vững các khái niệm cơ bản về phương pháp nghiên cứu định lượng, thống kê suy diễn và thao tác cơ bản trên phần mềm SPSS.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. E-Banking là gì và mang lại lợi ích gì cho người dùng?

E-Banking (Ngân hàng điện tử) là dịch vụ tài chính cho phép khách hàng quản lý tài khoản và thực hiện các giao dịch thanh toán trực tuyến qua kết nối Internet. Dịch vụ này giúp người dùng tiết kiệm thời gian di chuyển, tra cứu số dư tức thì, chuyển tiền 24/7 và thanh toán mọi hóa đơn nhanh chóng mà không cần đến quầy giao dịch.

2. Quy trình kiểm định độ tin cậy thang đo trên SPSS thực hiện như thế nào?

Quy trình gồm 4 bước: Đầu tiên, truy cập menu Analyze > Scale > Reliability Analysis. Tiếp theo, đưa các biến quan sát của nhân tố vào mục Variables và kích hoạt tùy chọn Scale if item deleted. Sau đó, kiểm tra hệ số Cronbach's Alpha ($\ge 0.6$). Cuối cùng, loại bỏ tuần tự từng biến có tương quan biến tổng ($Item\text{-}Total < 0.3$).

3. Tại sao biến Chi phí dịch vụ (CP) bị loại khỏi mô hình hồi quy?

Biến Chi phí dịch vụ bị loại bỏ vì có giá trị kiểm định $Sig. > 0.05$, không đạt ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%. Điều này phản ánh thực tế thị trường khi BIDV và các ngân hàng lớn đã áp dụng chính sách miễn phí chuyển tiền và phí quản lý tài khoản, khiến chi phí không còn là yếu tố ngăn cản khách hàng sử dụng.

4. Khi nào nên áp dụng phân tích nhân tố khám phá EFA trong nghiên cứu?

Phân tích EFA được áp dụng khi nhà nghiên cứu cần rút gọn và cô đọng một tập hợp nhiều biến quan sát thành các nhân tố đại diện có ý nghĩa mà không làm mất nhiều thông tin. Phương pháp này đặc biệt phù hợp khi kiểm định các thang đo lý thuyết mới hoặc tinh chỉnh thang đo trong bối cảnh thị trường cụ thể.

5. Những nhân tố nào thúc đẩy mạnh nhất hành vi dùng SmartBanking của BIDV?

Độ tin cậy thương hiệu (TC) là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến hành vi sử dụng E-Banking của BIDV, theo sau là Thói quen sử dụng (TQ) và Môi trường xã hội (MT). Ngược lại, Nhận thức rủi ro (RR) là rào cản tiêu cực duy nhất làm suy giảm tần suất sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng.

---

Kết luận

• Mô hình hồi quy tuyến tính giải thích thành công $70.2%$ sự biến thiên trong hành vi sử dụng E-Banking của khách hàng BIDV tại TP. Hồ Chí Minh.
• Độ tin cậy thương hiệu và Thói quen tiêu dùng là hai động lực quyết định thúc đẩy sự gắn kết của người dùng với nền tảng ngân hàng số.
• Nhận thức rủi ro an toàn thông tin là rào cản duy nhất có tác động tiêu cực đáng kể đến ý định sử dụng thường xuyên.
• Chi phí giao dịch không còn là rào cản cạnh tranh then chốt trong giai đoạn bùng nổ chính sách ngân hàng số miễn phí hiện nay.

Hướng phát triển tiếp theo: Các nghiên cứu tương lai nên mở rộng cỡ mẫu ($n > 500$), đa dạng hóa địa bàn khảo sát ngoài phạm vi TP. Hồ Chí Minh và ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (PLS-SEM) để khám phá vai trò của các biến trung gian như lòng trung thành thương hiệu hay trải nghiệm người dùng số.

Tải ngay toàn bộ báo cáo nghiên cứu và file dữ liệu mẫu SPSS để ứng dụng thực hành phân tích định lượng chuyên sâu cho đề tài của bạn!

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 của đề tài đã giới được những nội dung quan trọng như trình bày được lý do chọn đề tài mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu, đồng thời còn đưa ra được mô hình nghiên cứu đề xuất làm nền tảng cho đề tài. 8 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.com) lOMoARcPSD|18351890 CHƯƠNG 2: XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2.1 Thông tin về mẫu (thống kê mô tả) 2.1 Ý nghĩa Thống kê mô tả là kỹ thuật giúp người nghiên cứu mô tả tổng quát, tóm tắt về đặc trưng của dữ liệu khảo sát và mẫu nghiên cứu, gồm có: thống kê tần số, các đại lượng thống kê mô tả, bảng kết hợp nhiều biến,. Ví dụ: Mẫu khảo sát có bao nhiêu nam, bao nhiêu nữ. Thu nhập thuộc khoảng nào,.2 Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích Các thuộc tính cần khai báo là: - Mean: Trung bình cộng - Sum: Tổng các giá trị của biến (Cộng tất cả các giá trị trong tập dữ liệu quan sát) - Std.Deviation: Độ lệch chuẩn - Minimum: Giá trị nhỏ nhất - Maximum Giá trị lớn nhất - Variance: Phương sai - Range: Khoảng biến thiên (GTLN, GTNN) - Mode: Số được lặp lại nhiều - Kurtosis: Hệ số đo độ nhọn (Thước đo độ rộng hình chóp của một phân phối, thường phân phối chuẩn có hệ số này là 3) - Skewness: Hệ số bất đối xứng (Thước đo độ không đối xứng của một phân phối, phân phối chuẩn có hệ số này là 0 vì các quan sát phân phối đối xứng).3 Thao tác  B1: Khai báo biến (Lưu ý mục nào việc làm đầu tiên cũng là khai báo biến) 9 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.com) lOMoARcPSD|18351890 TH1: Câu hỏi 1 câu trả lời (SA) sẽ được khai báo thành 01 biến trong file nhập liệu TH2: Câu hỏi nhiều câu trả lời (MA) sẽ được khai báo thành n biến trong file nhập liệu.

Số n bằng tổng số đáp án có sẵn trong câu hỏi đó.  B2: Để phân tích thống kê tần số trên SPSS, truy cập vào Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies > Đưa hết tất cả các biến cần chạy thống kê mô tả từ mục bên trái sang mục bên phải Variable (s) > chọn ô Display Frequency Tables > chọn Statistics > Chọn Continue > Chọn OK.  B3: Đọc kết quả. - Cột Frequency: Thể hiện tần số của những người chọn giá trị đó - Cột Percent: Tỷ lệ phần trăm của của những người chọn giá trị đó - Cột Valid Percent: Tỷ lệ phần trăm hợp lệ - Cột Cumulative Percent: Phần trăm tích lũy.

Giá trị sau sẽ bằng phần trăm giá trị đầu cộng tất cả giá trị phía trước nó cộng giá trị phần trăm của nó. Thiết kế nghiên cứu định lượng  Mục đích Thực nghiệm một cách có hệ thống về các yếu tố liên quan đến mức độ tin cậy đối với Ngân hàng BIDV của người dùng qua các số liệu cụ thể từ các biến quan sát như nhận thức lợi ích, rủi ro, độ tin cậy của khách hàng, nhu cầu, chi phí dịch vụ, môi trường, thói quen đối với Ngân hàng BIDV.  Chọn mẫu Đối tượng tham gia phỏng vấn: Người dùng E-Banking của Ngân hàng BIDV tại Thành phố Hồ Chí Minh. Cách thức chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện bằng cách phỏng vấn theo đường link được chia sẻ trên các nền tảng mạng xã hội: Facebook, Instagram, Zalo 10 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.com) lOMoARcPSD|18351890  Kích thước mẫu: n=200 2.4 Thông tin giới tính của mẫu quan sát Giới tính Valid Percent Cumulative Percent Frequency Percent Nam 120 60.1 Phân tích thống kê mô tả về Giới tính Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 120 người thuộc nhóm nam giới, 80 người chọn nhóm nữ giới trên tổng số 200 người.

Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 120 chia 200, kết quả là 60,0%). Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent). Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ. Tỷ lệ phần trăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 100% là từ 40%+ 60% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%).

11 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.5 Thông tin độ tuổi của mẫu quan sát Độ tuổi Valid Percent Cumulative Percent Frequency Percent Valid Dưới 18 tuổi 4 2.2 Phân tích thống kê mô tả về Độ tuổi Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 04 người thuộc nhóm tuổi dưới 18 tuổi, nhóm tuổi từ 18-25 tuổi có 145 người thuộc nhóm tuổi này, nhóm tuổi từ 26-35 tuổi có 46 người chọn, 5 người chọn nhóm tuổi từ 36-50 tuổi. Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 04 chia 200, kết quả là 2,0%). Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent). Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ.

Tỷ lệ phần trăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 74,5% là từ 20%+ 72,5% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%). 12 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.6 Thông tin nghề nghiệp của mẫu quan sát Nghề nghiệp Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Valide Học sinh, sinh 125 62.5 viên Nhân viên văn 60 30.5 phòng Công việc tự do 15 7. 3Phân tích thống kê mô tả về Nghề nghiệp Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 125 người là học sinh, sinh viên, 60 người thuộc nhóm nhân viên văn phòng, 15 người chọn công việc tự do trên tổng số 200 người. Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 125 chia 200, kết quả là 62,5%).

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent). Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ. Tỷ lệ phần trăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 92,5% là từ 62,5%+ 30% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%). 13 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.7 Thông tin thu nhập của mẫu quan sát Thu nhập Valid Percent Cumulative Percent Frequency Percent Valid Dưới 5 triệu 42 21.

4 Phân tích thống kê mô tả về Thu nhập Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 42 người thu nhập dưới 5 triệu, 106 người thuộc nhóm thu nhập 5 triệu - 10 triệu, 32 người chọn nhóm thu nhập 10 triệu - 15 triệu, có 15 người chọn nhóm thu nhập 15 triệu - 20 triệu, 4 người trên 200 người chọn nhóm thu nhập trên 20 triệu. Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 42 chia 200, kết quả là 21%). Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent). Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ.

Tỷ lệ phần trăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 90% là từ 74%+ 16% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%). 14 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.8 Thông tin trình độ học vấn của mẫu quan sát Trình độ học vấn Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Valid Dưới trung học phổ 4 2.0 thông Trung cấp, cao đẳng 13 6.5 Trên đại học 15 7. 5 Phân tích thống kê mô tả Trình độ học vấn Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 4 người chọn nhóm dưới trung học phổ thông, 13 người thuộc nhóm trung cấp, cao học, 168 người chọn nhóm đại học, có 15 người chọn nhóm trên đại học. Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 04 chia 200, kết quả là 2,0%).

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent). Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ. Tỷ lệ phần trăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 8,5% là từ 6,5%+ 2,0% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%). 15 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.2 Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha 2.1 Ý nghĩa Công cụ này sẽ giúp kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ có đáng tin cậy hay không, có tốt không.

Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng 1 nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không. Kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng ta liệt kê là rất tốt, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ, chúng ta đã có được một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.2 Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích  Giá trị hệ số Cronbach’s Alpha cho biết thang đo lường có đủ điều kiện để tin cậy hay không  Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt;  Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt;  Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.  Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) là hệ số có ý nghĩa quan trọng trong việc phân tích độ tin cậy của thang đo, giúp người nghiên cứu phát hiện được các biến ít đóng góp đến thang đo và cân nhắc loại bỏ để tăng độ tin cậy của thang đo.

Chỉ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation nếu nhỏ hơn 0.3, thì biến quan sát cần được loại bỏ 16 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.3 Thao tác Chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis > Đưa từng biến quan sát thuộc nhân tố 1 thang đo > chọn Items bên phải > chọn vào Statistics > Scale if item deleted > Continue > Chọn OK 2.4 Kết quả Hệ số Biến Trung bình Phương sai của Hệ số tương Cronbach’s STT quan thang đo nếu thang đo nếu quan với Alpha nếu loại sát loại biến loại biến biến tổng biến Yếu tố thói quen sử dụng (α=.691997 Yếu tố nhận thức lợi ích (α=.578949 17 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.com) lOMoARcPSD|18351890 Yếu tố độ tin cậy thương hiệu (α=.686626 Yếu tố nhu cầu sử dụng (α=.731164 Yếu tố nhận thức rủi ro (α=.726724 Yếu tố chi phí dịch vụ (α=.426567 18 Downloaded by MAI ??I CÁT (maingoc0911.com) lOMoARcPSD|18351890 4 CP4 13.583019 Yếu tố môi trường tác động (α=.721738 Hành vi sử dụng (α=. 6 Bảng kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-Banking tại Ngân hàng BIDV của khách hàng ở TP.