Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử

Rate this post

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm khóa luận tốt nghiệp 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: Khóa luận: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng cá nhân tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Kỹ Thương Việt Nam Chi Nhánh Phú Mỹ Hưng dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Nội dung chính

3.1. Quy trình nghiên cứu

Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được bắt đầu bằng việc khảo lược cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan. Tiếp theo là tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết và thang đo. Sau đó thực hiện khảo sát để thu thập dữ liệu và tiến hành phân tích số liệu bằng Cronbach‟s Alpha, EFA; kiểm định giả thuyết bằng mô hình hồi quy tuyến tính. Cuối cùng đưa ra kết luận và thảo luận kết quả thu được.

3.1.1. Nghiên cứu sơ bộ

Tác giả thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm để điều chỉnh mô hình và bổ sung thang đo sao cho phù hợp với nghiên cứu chính thức. Bảng câu hỏi sẽ được phát cho khách hàng thông qua phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên. Phương pháp thảo luận, lấy ý kiến của 6 giao dịch viên và 5 khách hàng đang sử dụng dịch vụ của Techcombank chi nhánh Phú Mỹ Hưng, Quận 7.

Bảng câu hỏi thảo luận:

Bảng câu hỏi thảo luận gồm 20 thang đo tương ứng với 05 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc tác giả sử dụng trong mô hình nghiên cứu. (xem thêm phụ lục) Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Thang đo Sự hữu ích cảm nhận (HI) được tham khảo và phát triển các thang đo từ mô hình TAM (Davis, 1989), Vũ Mạnh Cường (2021), Jeong và Yoon (2021), Chu Thị Tuyết Loan (2024) gồm 04 biến từ HI1 – HI4:

HI1: Sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử giúp các giao dịch thuận tiện, dễ đàng HI2: Sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử giúp tôi quản lý tài chính hiệu quả hơn HI3: Thực hiện các giao dịch thông qua dịch vụ Ngân hàng điện tử mọi lúc, mọi nơi HI4: Dịch vụ Ngân hàng điện tử của Techcombank rất hữu ích.

Thang đo Sự dễ sử dụng cảm nhận (SD) gồm 04 biến từ SD1 – SD4 theo Davis (1989), Jeong và Yoon (2021), Chu Thị Tuyết Loan (2024), Phạm Minh Trung (2024) như sau: SD1: Tương tác với dịch vụ Ngân hàng điện tử tiết kiệm thời gian SD2: Tương tác với dịch vụ Ngân hàng điện tử rất rõ ràng và dễ hiểu SD3: Giao diện của dịch vụ Ngân hàng điện tử bắt mắt và dễ nhìn SD4: Tôi thấy sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử rất đơn giản

Thang đo Sự tin cậy (TC) được đo lường bằng 03 thang đo trích từ nghiên cứu của Chong và cộng sự (2018), Jeong và Yoon (2021), Vũ Mạnh Cường (2021):

TC1: Tôi tin rằng thông tin cá nhân của tôi được bảo mật
TC2: Tôi tin tưởng rằng các giao dịch thực hiện trên dịch vụ Ngân hàng điện tử là an toàn TC3: Tôi tin tưởng rằng các quy trình trong quá trình thực hiện giao dịch trên dịch vụ Ngân hàng điện tử được tiến hành một cách an toàn.

Thang đo Chi phí cảm nhận (CP) gồm 03 biến từ CP1 – CP3, được phát triển tư các thuộc tính của khái niệm kết hợp với thang đo của Wu và Wang (2013), Jeong và Yoon (2021), Vũ Mạnh Cường (2021) cụ thể:

CP1: Mức phí sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của Techcombank là thấp
CP2: Tôi có so sánh mức phí của dịch vụ Ngân hàng điện tử với các dịch vụ khác của Techcombank
CP3: Tôi có so sánh mức phí của dịch vụ Ngân hàng điện tử của Techcombank với các ngân hàng khác

Thang đo Hình ảnh ngân hàng (HA) dựa vào các thang đo từ các nghiên cứu của Phạm Minh Trung (2024), Trần Thị Thùy Trang (2023), Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2019) đưa ra như sau:

HA1: Ngân hàng có uy tín và danh tiếng tốt
HA2: Ngân hàng có hệ thống dịch vụ Ngân hàng điện tử phát triển
HA3: Ngân hàng cung cấp đầy đủ thông tin hướng dẫn hỗ trợ trực tuyến

Thang đo Quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử (QĐ) gồm 03 biến từ QĐ1 – QĐ3 là việc khách hàng chấp nhận sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của Techcombank. Dựa vào mô hình TAM (Davis, 1989), Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2019), Phạm Minh Trung (2024), Chu Thị Tuyết Loan (2024). Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

QĐ1: Sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử thường xuyên hơn
QĐ2: Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của Techcombank
QĐ3: Sẵn sàng giới thiệu người khác sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử

Kết quả nghiên cứu sơ bộ:

Về mô hình nghiên cứu

Sau khi thu về kết quả tổng hợp các ý kiến và đánh giá của các nhân viên ngân hàng và khách hàng của Techcombank về dịch vụ Ngân hàng điện tử. Theo đó, các nhân tố tác giả đề cập trong bài đều có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của khách hàng tại Techcombank. Đồng thời, nhìn chung kết quả của cuộc thảo luận thì các nhân tố được sắp xếp theo trình tự từ rất quan trọng đến ít quan trọng như sau:

Sự hữu ích cảm nhận
Sự dễ sử dụng cảm nhận
Sự tin cậy
Chi phí cảm nhận
Hình ảnh ngân hàng

Điều chỉnh thang đo: Sau khi thảo luận và phỏng vấn nhóm, các thang đo của

bảng khảo sát được giữ nguyên như ban đầu.

Bảng 3.1. Thang đo mô hình nghiên cứu

Luận văn sử dụng 06 biến bao gồm: Sự hữu ích cảm nhận (HI), Sự dễ sử dụng cảm nhận (SD), Sự tin cậy (TC), Chi phí cảm nhận (CP), Hình ảnh ngân hàng (HI) và quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử (QĐ) được đo lường bằng 20 biến quan sát cụ thể dựa trên các công trình nghiên cứu trước đây.

3.1.2. Nghiên cứu chính thức Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Nghiên cứu chính thức thực hiện thu thập dữ liệu nghiên cứu thông qua việc phỏng vấn trực tiếp, gửi email bảng khảo sát cho khách hàng.

Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành sàng lọc dữ liệu khảo sát, kiểm tra dữ liệu, mã hoá, nhập dữ liệu vào khuôn nhập liệu và làm sạch dữ liệu ở bước cuối cùng. Kế tiếp, tác giả tiến hành phân tích dữ liệu nghiên cứu trên phần mềm SPSS 23.0, và tính toán các chỉ số cần thiết trên Excel 2024 với các phương pháp, kỹ thuật thống kê được sử dụng để giải quyết vấn đề nghiên cứu đặt ra, cụ thể: mô tả dữ liệu bằng thống kê tần số, kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach‟s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm định mô hình hồi quy đã xây dựng nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của Khách hàng cá nhân tại Techcombank chi nhánh Phú Mỹ Hưng.

Thiết kế phiếu điều tra chính thức

Thiết kế phiếu điều tra chính thức bao gồm 2 phần (xem thêm phụ lục):

Phần 1: Khách hàng sẽ đánh giá mức độ đồng ý với từng phát biểu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử theo thang đo Liker 5 điểm.
Phần 2: Thu thập thông tin về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập của khách hàng tham gia khảo sát nhằm cho mục đích thống kê phân loại các đối tượng tham gia khảo sát.

Xác định cỡ mẫu và cách lấy mẫu: Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Tổng thể nghiên cứu: là những khách hàng có sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của Techcombank chi nhánh Phú Mỹ Hưng.

Kích thước mẫu: trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), theo quy tắc thực nghiệm của Hair và ctg (2014), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, đồng thời ưu tiên lựa chọn kích thước mẫu nên lớn hơn 5 quan sát/biến đo lường trong phân tích nhân tố. Mô hình nghiên cứu bao gồm 20 biến đo lường tương đương với 05 biến độc lập và 01 biến đo lường do đó kích thước mẫu tối thiểu là 20 x 5 = 100 quan sát.

Theo Tabachnick & Fidell (2015), kích thước mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy đa biến được tính theo công thức: N = 8*var + 50 = 8*5 + 50 = 90

Trong đó: N là kích thước mẫu, var là số biến độc lập đưa vào mô hình hồi quy.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và kết hợp phương pháp nghiên cứu vừa phân tích EFA vừa phân tích hồi quy thì kích thước mẫu tối thiểu là 100. Đồng thời để đảm bảo sự tin cậy và bù đắp tỉ lệ thông tin thu về không sử dụng được (các bảng câu hỏi không được trả lời đầy đủ, thông tin khách hàng bị bỏ trống,…), tác giả quyết định phát phiếu khảo sát cho khảo sát 350 khách hàng cá nhân có sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử tại Techcombank chi nhánh Phú Mỹ Hưng.

Phương pháp chọn mẫu: tác giả sử dụng chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện. Theo Nguyễn Đình Thọ (2019), phương pháp thuận tiện là phương pháp chọn mẫu mà tác giả có thể chọn những mẫu khảo sát nào mà họ có thể tiếp cận dễ dàng.

Phương pháp khảo sát: Số lượng bảng câu hỏi ban đầu được phát đi để thu thập là 350 bảng, tác giả phát trực tiếp 250 bảng khảo sát cho khách hàng tại các quầy giao dịch của Techcombank chi nhánh Phú Mỹ Hưng và gửi 100 bảng khảo sát dưới dạng google docs thông qua email cho một số khách hàng có sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử mà tác giả có được thông tin liên hệ.

Thang đo sử dụng: nghiên cứu sử dụng thang đo Liker 5 điểm với thang điểm từ 1 đến 5 là từ “Rất không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý”.

3.2. Các phương pháp phân tích và kiểm định dữ liệu Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu được thực hiện theo trình tự như sau:

Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s alpha)

Đầu tiên, trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) ta tiến hành nghiên cứu đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach‟s alpha. Hệ số α của Cronbach là một kiểm định thống kê cho cho chúng ta biết được mức độ chặt chẽ của các thang đo. Quá trình kiểm định này giúp chúng ta loại bỏ các biến rác có thể tạo nên nhân tố giả khi phân tích EFA.

Theo Hair và ctg (1998), giá trị hệ số Cronbach‟s Alpha có các quy tắc đánh giá như sau:

<0.6: Thang đo nhân tố là không phù hợp
6 -0.7: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới
7-0.8: Chấp nhận được
8-0.95: Tốt
≥ 95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có thể có hiện tượng trùng biến.

Đồng thời theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2016) các biến phải có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) không nhỏ hơn 0.3, hệ số này sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo.

Các tiêu chí để chấp nhận biến khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:

Hệ số Cronbach‟s alpha ≥ 6
Hệ số tương quan biến tổng của từng biến (item-total correlation) ≥ 3

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo, ta tiếp tục phân tích nhân tố khám phá (EFA). Việc phân tích nhân tố khám phá nhằm rút gọn dữ liệu thu thập đượctừ một tập hợp nhiều biến quan sát lớn thành một nhóm nhỏ hơn những vẫn mang đầy đủ ý nghĩa và xác định mối quan hệ giữa các biến cũng như tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát sử dụng trong mô hình.

Trong bài khi tiến hành phân tích EFA tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố là Principal components với phép xoay Varimax.

Một số thông số thống kê được sử dụng trong nghiên cứu này như sau:

Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Theo Hair và ctg (1998), hệ số này là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các giá trị đánh giá thông số này cụ thể như sau:

Factor loading > 3 được xem là đạt mức tối thiểu.
Factor loading > 4 được xem là quan trọng.
Factor loading > 5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.

Đồng thời Hair và ctg (1998) cũng đưa ra lời khuyên rằng, nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0.75.

Trong bài nghiên cứu tác giả chọn cỡ mẫu là 250 do đó tác giả lựa chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.4 là phù hợp để EFA có ý nghĩa.

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là các chỉ số được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp phân tích nhân tố. Giá trị KMO là 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì nhân tố đó phân tích là thích hợp. Đồng thời, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (p-value ≤ 05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Tổng phương sai trích (Total Varicance Explained): Theo Nguyễn Đình Thọ (2009), tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%. Hệ số này thể hiện nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường, tổng này đạt từ 50% tức là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số.

Hệ số Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Nếu hệ số này >1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.

3.3. Phân tích hồi quy Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Phân tích tương quan Pearson

Mục đích phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, cũng như các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy là phù hợp.

Hệ số này nhận giá trị từ -1 đến +1. Cụ thể, hệ số tương quan Pearson > 0 cho biết có sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng sẽ làm giá trị của biến kia tăng và ngược lại. Hệ số tương quan Pearson < 0 cho biết có sự tương quan nghịch giữa hai biến.

Cần chú ý khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau thì sẽ có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Hiện tượng này làm tăng độ lệch chuẩn của hệ số hồi quy và làm giảm ý nghĩa của các hệ số.

Mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành các phân tích trên và xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của Khách hàng cá nhân tại Techcombank chi nhánh Phú Mỹ Hưng, các nhân tố được tiếp tục đưa vào mô hình hồi quy bội để phân tích xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử, từ đó đưa ra được phương trình hồi quy.

Mô hình biểu diễn phương trình hồi quy với 05 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử trong nghiên cứu có dạng như sau: QĐ_i = β₀ + β₁HI_i + β₂SD_i + β₃TC_i + β₄CP_i +β₅HA_i + ε

Trong đó: Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

QĐ_i: Quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử
HI_i: Sự hữu ích cảm nhận SD_i: Sự dễ sử dụng cảm nhận TC_i: Sự tin cậy
CP_i: Chi phí cảm nhận HA_i: Hình ảnh ngân hàng β₀: là hằng số
βi: là hệ số hồi quy chuẩn hóa tương ứng với biến độc lập thứ i. (i >0)
ε là sai số ngẫu nhiên.

Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Quy trình thống kê để xây dựng dữ liệu quan trọng nhất là việc đánh giá sự phù hợp của mô hình. Để biết mức độ phù hợp với dữ liệu của mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng trên các mẫu dữ liệu, ta cần biết được hệ số phù hợp của nó. Biện pháp thường được sử dụng phổ biến là xác định hệ số R² (đối với mô hình hồi quy đơn biến) hoặc R² hiệu chỉnh (đối với mô hình hồi quy đa biến).

Giá trị R² hoặc R² hiệu chỉnh dao động từ 0 đến 1. Hai giá trị này càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy hay mô hình hồi quy giải thích tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc. Ngược lại, nếu R² hoặc R² hiệu chỉnh càng gần 0 thì mô hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy hay mô hình hồi quy không giải thích tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy ta sử dụng phân tích phương sai ANOVA với kiểm định F và kiểm định T.

Sau khi chúng ta đánh giá sự phù hợp của mô hình thông qua giá trị R² hiệu chỉnh. Kết quả này chỉ nói rằng mô hình có phù hợp hay không đối với dữ liệu mà chúng ta thu thập được.

Để kiểm tra độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta tiến hành kiểm định giả thuyết H₀: R² = 0. Nếu kết quả thử nghiệm có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H₀: R²= 0, thì đây là bước đầu thành công của mô hình.

Phân tích ANOVA với kiểm định F được sử dụng cho thử nghiệm này. Nếu giá trị F có p-value< 0.1, xác xuất giả thuyết R² = 0 bị bác bỏ, mô hình là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Kiểm tra đa cộng tuyến và tự tương quan

Để đảm bảo cho mô hình có ý nghĩa, ta cần kiểm định thêm đa cộng tuyến và tự tương quan của các biến trong mô hình.

Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta căn cứ vào độ chấp nhận của biến Tolenrance = 1/VIF ( hệ số này > 0.5 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến) và hệ số phóng đại phương sai Variance Infation factor (VIF).

Nếu VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến.
Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến.
Nếu VIF < 2 thì không bị đa cộng tuyến.

Tiếp theo, chúng ta kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng quy tắc kiểm định Durbin – Waston theo kinh nghiệm.

Nếu giá trị hệ số từ 0 đến 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.
Nếu giá trị hệ số từ 0 đến 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.
Nếu giá trị của hệ số này nằm trong khoảng từ 1 đến 3 thì ta rút ra kết luận là không có sự tự tương quan trong mô hình.

Kiểm định phương sai thay đổi

Giả thuyết phương sai không thay đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất) này rất quan trọng khi sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả của phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế, từ đó khiến người nghiên cứu đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy tuyến tính. Để kiểm định giả thuyết, đề tài sử dụng ma trận tương quan Spearman để thực hiện kiểm định phương sai thay đổi.

Nếu giá trị p-value tương quan Spearman giữa phần dư chuẩn hóa (ABSRES) với các biến độc lập đều lớn hơn 05, ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra.
Nếu có ít nhất một giá trị p-value nhỏ hơn 0.05, khi đó mô hình hồi quy đã vi phạm giả định phương sai không đổi.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 Khóa luận: PPNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Chương 3 tác giả đã trình bày về quy trình nghiên cứu, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu, phương pháp nghiên cứu được sử dụng để đánh giá thang đo và mô tả quy trình nghiên cứu thông qua phần mềm SPSS 23.0.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>> Khóa luận: KQNC về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử

Viethue

Dịch Vụ Viết Luận Văn Thạc Sĩ 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://vietthuethacsi.com/ – Hoặc Gmail: dicvuluanvanthacsi@gmail.com

Post Views: 17