Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm hay nhất năm 2024 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: Các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ bảo hiểm của khách hàng tại Tổng công ty cổ phần bảo hiểm quân đội khu vực TP.HCM dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 Quy trình nghiên cứu

Từ các mục tiêu cụ thể của vấn đề nghiên cứu, trên cơ sở lý luận khoa học của đề tài, tác giả thực hiện quy trình nghiên cứu gồm hai phương pháp chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu định lượng, quy trình được thể hiện trong Hình 3.1.

(Nguồn: Tác giả đề xuất, 2022)

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM ĐẾN DỊCH VỤ

===>>> Viết Thuê Luận Văn Thạc Sĩ Ngành Quản Trị Kinh Doanh

3.2 Nghiên cứu sơ bộ Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

Tác giả thực hiện nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp thảo luận nhóm nhằm tham khảo ý kiến của chuyên gia để lựa chọn biến độc lập, biến phụ thuộc và hoàn thiện thang đo. Thảo luận nhóm là kỹ thuật thu thập dữ liệu phổ biến trong nghiên cứu sơ bộ (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Việc thu thập dữ liệu sơ bộ thông qua hình thức thảo luận giữa các đối tượng nghiên cứu với nhau dưới sự hướng dẫn của người nghiên cứu bằng dàn bài thảo luận nhóm (Phụ lục 1). Đối tượng tham gia thảo luận nhóm gồm có 07 người: 01 giảng viên chuyên ngành, 03 cán bộ quản lý, 03 khách hàng của MIC khu vực TP.HCM.

Kết quả thảo luận nhóm (Xem Phụ lục 2) là cơ sở để hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu đã được đề xuất trong chương 2. Đồng thời, kết quả thảo luận nhóm cũng là cơ sở để hiệu chỉnh, phát triển thang đo ban đầu và hoàn thiện bảng câu hỏi. Quá trình thảo luận nhóm nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh về mặt nội dung và hình thức của các phát biểu (các câu hỏi là các biến quan sát của từng nhân tố) trong thang đo ban đầu và khả năng cung cấp thông tin của người được phỏng vấn. Trong đó, việc đánh giá nội dung qua các khía cạnh như người được phỏng vấn có hiểu rõ nội dung các câu hỏi hay không, có thông tin để trả lời các câu hỏi và có sẵn sàng cung cấp thông tin hay không. Việc đánh giá về mặt hình thức để kiểm tra mức độ phù hợp về mặt từ ngữ, cú pháp được sử dụng trong các phát biểu nhằm đảm bảo tính thống nhất, rõ ràng và không gây nhầm lẫn cho người được phỏng vấn.

Qua kết quả nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã điều chỉnh thang đo và có được thang đo ban đầu với 32 biến quan sát và 07 nhân tố (06 nhân tố độc lập và 01 nhân tố phụ thuộc) cần đo lường.

3.3 Xây dựng thang đo

Các biến quan sát này được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức độ với (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Trung lập, (4) Đồng ý và (5) Hoàn toàn đồng ý. Các thang đo này được xây dựng dựa trên thang đo từ nghiên cứu của các tác giả Jung và You-il (2014), Nguyễn Hồng Hạnh (2015), Chimedtseren và Safari (2016), Phạm Nguyễn Thị Hoàng Hoa (2021), Phạm Xuân Giang và Nguyễn Thị Thu Hằng (2021), Nguyễn Thị Ngọc Thủy và Trần Văn Đạt (2021) và đã có sự điều chỉnh của tác giả dựa trên kết quả quá trình thảo luận nhóm (xem phụ lục 2).

Thang đo các nhân tố được trình bày trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1 Thang đo các nhân tố Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu sơ bộ, 2022)

3.4 Nghiên cứu định lượng Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

3.4.1 Chọn mẫu

3.4.1.1 Kích thước mẫu

Đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA), dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). Trong đề tài này có tất cả là 35 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu khảo sát tối thiểu cần thiết là 32 x 5 = 160 quan sát.

Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n = 50 + 8 x m (trong đó, m là số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996).

Trong đề tài này có tất cả là 06 biến độc lập cần tiến hành phân tích hồi quy, vì vậy số mẫu khảo sát tối thiểu cần thiết là 50 + 8 x 6 = 98 quan sát. Nghiên cứu cỡ mẫu do Roger (2006) thực hiện cho thấy, cỡ mẫu tối thiểu áp dụng trong các nghiên cứu thực hành là từ 150 – 200 quan sát.

Tóm lại, khi lựa chọn số lượng mẫu phải thỏa các công thức trên và nguyên tắc là thà dư còn hơn thiếu nên tác giả lựa chọn cỡ mẫu lớn nhất cần thiết là 200 quan sát. Kích thước mẫu này sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lượng sẽ khảo sát. Để phòng có những sai sót trong thu thập dữ liệu và đạt được kích thước mẫu đề ra thì tác giả tiến hành phát khảo sát 250 khách hàng của MIC khu vực TP.HCM và tác giả đã thu về số phiếu là 212 phiếu.

3.4.1.2 Phương pháp chọn mẫu

Tổng thể đối tượng khảo sát của nghiên cứu là tất cả những khách hàng của MIC khu vực TP.HCM. Do đó, số lượng khách hàng rất nhiều, khó phân nhóm nên tác giả lựa chọn phương pháp chọn mẫu của nghiên cứu là phương pháp ngẫu nhiên thuận tiện. Quá trình khảo sát thu thập thông tin đánh giá của khách hàng về các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ bảo hiểm của khách hàng tại MIC khu vực TP.HCM thì số phiếu khảo sát hợp lệ, có thể sử dụng để phân tích trong nghiên cứu là 212 phiếu.

3.4.2 Phương pháp thu thập thông tin

Thu thập số liệu thứ cấp: Các số liệu được thu thập từ các tài liệu đã công bố như số liệu của Tổng cụ thống kê các số liệu báo cáo, kế hoạch của phòng, ban chuyên môn tại MIC khu vực TP.HCM, số liệu từ các nguồn trên báo và tạp chí, v.v.

Thu thập số liệu sơ cấp: thiết kế bảng câu hỏi dựa trên thang đo Likert 5 điểm nhằm đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố tác động đến Ý định sử dụng của khách hàng tại MIC khu vực TP.HCM. Các bảng khảo sát được gửi đến đối tượng khảo sát được thực hiện trực tiếp bằng bản giấy hoặc thông qua liên kết Google Form dựa trên thông tin liên hệ trên danh sách khách hàng.

3.4.3 Phương pháp xử lý thông tin Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

Dựa vào số liệu thứ cấp và sơ cấp thu thập được, tác giả tiến hành các phân tích thống kê mô tả, phân tích độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi qui và kiểm định các giả thuyết với sự hỗ trợ của phần mềm xử lý thống kê SPSS. Qua các bước sau:

• Bước 1: Mã hóa dữ liệu.
• Bước 2: Thống kê mô tả.
• Bước 3: Kiểm định độ tin cậy của các thang đo.
• Bước 4: Phân tích nhân tố khám phá.
• Bước 5: Khẳng định mô hình hoặc điều chỉnh mô hình.
• Bước 6: Kiểm định sự phù hợp của mô hình.
• Bước 7: Hồi quy đa biến.
• Bước 8: Kiểm định các giả thuyết.

3.4.3.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan giữa bản thân các biến và tương quan điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến. Phương pháp này cho phép phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha.

Khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, nghiên cứu chú trọng đến một số tiêu chuẩn sau: Nếu một hệ số tương quan của một biến quan sát so với biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 là đạt yêu cầu (Nunnally và Bernstein, 1994). Những biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Thông thường, thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha trong khoảng từ 0,7 đến 0,8 là có độ tin cậy tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

3.4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, phương pháp này có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.

Hệ số KMO có giá trị 0,5 ≤ KMO ≤ 1 (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Thông thường mức chấp nhận của hệ số KMO là từ 0,6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): Đây 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.

Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố. Hệ số này sẽ cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào. Trong phân tích nhân tố, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai dùng để giải thích từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu phân tích nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2012).

Về mặt tính toán, phân tích nhân tố giống phân tích hồi quy bội ở chỗ mỗi biến được biểu diễn như là một kết hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản. Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung cộng với một nhân tố đặc trưng cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình: Xi = A_i1F₁ + A_i2F₂ + A_i3F₃ + … + A_imF_m+V_iU_i

Nguyên tắc này được áp dụng như vậy để tiếp tục chọn quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy, các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích được nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì, v.v. Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến có hệ số tải lớn ở cùng một nhân tố. Như vậy, nhân tố này có thể được giải thích bằng các biến có hệ lớn đối với bản thân nó.

3.4.4 Phân tích hồi quy Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Nghiên cứu được thực hiện phân tích hồi quy theo phương pháp Enter, tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2011). Phân tích hồi quy được thực hiện qua quy trình sau:

• Phân tích tương quan bằng cách xem xét ma trận hệ số tương quan
• Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
• Xác định tầm quan trọng của các biến bằng hệ số Beta chuẩn hóa
• Dò tìm sự vi phạm các giả thuyết (giả định liên hệ tuyến tính và hiện tượng phương sai thay đổi, phần dư không có phân phối chuẩn, hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan).

3.4.5 Kiểm định giá trị trung bình

Các yếu tố nhân khẩu học trong nội dung phân tích này sẽ được gọi chung là biến sơ bộ và các biến này sẽ được thực hiện kiểm định giá trị trung bình để so sánh sự khác biệt về Ý định sử dụng dịch vụ bảo hiểm của khách hàng giữa các giá trị trong từng biến sơ bộ. Trong nghiên cứu này, đối với biến sơ bộ (yếu tố nhân khẩu học) có 2 giá trị tác giả sẽ thực hiện kiểm định Independent Sample T-test (gọi tắt là kiểm định T-test) và đối với các biến sơ bộ có từ 3 giá trị trở lên tác giả sẽ thực hiện phân tích ANOVA một chiều (oneway ANOVA).

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng và đánh giá thang đo lường các khái niệm nghiên cứu, kiểm định mô hình lý thuyết.

Trong chương này, tác giả cũng đã đề xuất được quy trình nghiên cứu cho đề tài. Phương pháp nghiên cứu sơ bộ bằng kỹ thuật thảo luận nhóm, tác giả đã điều chỉnh thang đo và có được thang đo ban đầu với 32 biến quan sát và 7 khái niệm nghiên cứu cần đo lường. Trong nội dung thang đo định lượng, tác giả đã trình bày về cách thức chọn mẫu, bao gồm các bước như kích thước mẫu, phương pháp chọn mẫu và quy trình khảo sát. Phương pháp thu thập thông tin chủ yếu từ hai nguồn số liệu thứ cấp và sơ cấp. Thang đo bao gồm 6 nhân tố độc lập là (1) Ảnh hưởng từ người thân, (2) Cảm nhận hữu ích, (3) Nhân tố pháp luật, (4) Kiểm soát hành vi, (5) Chính sách Marketing và (6) Cảm nhận rủi ro và nhân tố phụ thuộc Ý định sử dụng của khách hàng. Đồng thời tóm tắt sơ lược về cách thức phân tích dữ liệu định lượng làm tiền đề để tiếp tục thực hiện chương 4: đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, KMO và Bartlett’s Test, EFA, kiểm định mô hình bằng phương pháp hồi quy. Luận văn: PPNC nhân tố tác động đến ý định sử dụng bảo hiểm.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến ý định sử dụng bảo hiểm

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://dichvuvietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: lamluanvan24h@gmail.com