VIMO4 | .755 | .855 | |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .888 | |||
Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng | VHXH1 | .648 | .870 |
VHXH2 | .791 | .810 | |
VHXH3 | .769 | .822 | |
VHXH4 | .712 | .842 | |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .872 | |||
Chất lượng dịch vụ | CLDV1 | .819 | .873 |
CLDV2 | .704 | .895 | |
CLDV3 | .724 | .891 | |
CLDV5 | .752 | .885 | |
CLDV7 | .814 | .871 | |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .904 | |||
Thâm niên và thương hiệu | THUONGHIEU1 | .646 | .839 |
THUONGHIEU2 | .680 | .825 | |
THUONGHIEU3 | .699 | .818 | |
THUONGHIEU4 | .078 | .872 | |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .856 | |||
Cơ sở vật chất và hệ thống mạng lưới | CSVATCHAT1 | .703 | .863 |
CSVATCHAT2 | .704 | .863 | |
CSVATCHAT3 | .704 | .863 | |
CSVATCHAT4 | .702 | .864 | |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .884 | |||
Chính sách lãi suất | LAISUAT1 | .506 | .777 |
LAISUAT2 | .679 | .695 | |
LAISUAT3 | .506 | .778 | |
LAISUAT4 | .722 | .673 | |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .823 | |||
Có thể bạn quan tâm!
-
Cơ Cấu Nguồn Vốn Huy Động Theo Đối Tượng Của Bidv Cn Phú Yên Giai Đoạn 2013 - 2017. -
Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nguồn Vốn Huy Động Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam - Chi Nhánh Phú Yên . -
Thống Kê Mô Tả Dữ Liệu Khảo Sát. -
Giải Pháp Gia Tăng Nguồn Vốn Huy Động Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam - Chi Nhánh Phú Yên -
Kế Hoạch Thực Hiện Giải Pháp Quan Tâm Đến Văn Hóa Xã Hội Và Tâm Lý Khách Hàng. -
Thang Đo Văn Hóa Xã Hội Và Tâm Lý Khách Hàng.
Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.
VHD1 | .660 | .776 |
VHD2 | .701 | .701 |
VHD3 | .784 | .784 |
Hệ số Cronbach’s Alpha: .823 | ||
Nguồn: Phục lục 4
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha theo tiêu chuẩn đánh giá trên, có 31 biến quan sát được đưa vào kiểm tra. Kết quả tính toán Cronbach’s Alpha của các thang đo cho thấy các thang đo này đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (>0,6). Hơn nữa, các hệ số tương quan biến tổng đều cao hơn 0,3 dao động từ 0.612 đến 0.819. Điều này cho thấy thang đo đã đưa ra có độ tin cậy cao. Các biến đo lường đều được sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp.
2.3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ giúp xem xét khả năng rút gọn số lượng 28 biến quan sát xuống còn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố đến sự gia tăng nguồn vốn huy động.
Kiểm định KMO
Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s. Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị 0,5
Bảng 2.4: Kết quả kiểm định KMO cho biến độc lập
Trị số KMO | 0.819 | |
Đại lượng thống kê Bartlett’s | Approx. Chi-Square | 3119.991 |
Df | 325 | |
Sig. | 0.000 | |
( Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.819 > 0.5 thể hiện kết quả phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp với dự liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett‟ s là 3119.991 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.000 < 0.005 thể hiện việc phân tích nhân tố hoàn toàn đảm bảo đuợc mức ý nghĩa thống kê.
Ma trận xoay các nhân tố.
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá số lượng các quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 ra khỏi mô hình. Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó. Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0.5 và sắp xếp chúng thành những nhóm chính
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho ra được 6 nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn và 6 nhóm nhân tố được rút trích giải thích được 69.652% sự biến động của dữ liệu.
Nhằm xác định số lượng nhân tố trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn:
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
Bảng 2.5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
Hệ số tải nhân tố của các thành phần | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
CLDV7 | 0.866 | |||||
CLDV1 | 0.856 | |||||
CLDV5 | 0.825 | |||||
CLDV3 | 0.787 | |||||
CLDV2 | 0.765 | |||||
CSVATCHAT5 | 0.872 | |||||
CSVATCHAT2 | 0.801 | |||||
CSVATCHAT1 | 0.794 | |||||
CSVATCHAT3 | 0.788 | |||||
CSVATCHAT4 | 0.770 | |||||
VIMO1 | 0.852 | |||||
VIMO4 | 0.844 | |||||
VIMO3 | 0.816 | |||||
VIMO2 | 0.770 | |||||
VANHOAXH2 | 0.878 | |||||
VANHOAXH3 | 0.839 | |||||
VANHOAXH4 | 0.804 | |||||
VANHOAXH1 | 0.777 | |||||
THUONGHIEU4 | 0.874 | |||||
THUONGHIEU2 | 0.771 | |||||
THUONGHIEU3 | 0.771 | |||||
THUONGHIEU1 | 0.704 |
0.843 | ||||||
LAISUAT2 | 0.804 | |||||
LAISUAT1 | 0.703 | |||||
LAISUAT3 | 0.694 |
(Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy, có 6 nhân tố được trích ra, các nhân tố này ứng với 6 khái niệm độc lập ban đầu là (1) Chất lượng dịch vụ; (2) Cơ sở vật chất; (3) Môi trường vĩ mô; (4) Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng; (5) Thâm niên và thương hiệu; (6) Chính sách lãi suất. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy nhóm các biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.694 trở lên) và hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.6. Do đó mô hình sau khi hiệu chỉnh vẫn sẽ bao gồm 6 nhân tố khái niệm thành phần như mô hình đề xuất ban đầu.
Phân tích EFA cho biến phụ thuộc khả năng huy động vốn Bảng 2.6: Kết quả kiểm định KMO cho biến phụ thuộc
Trị số KMO | 0.707 | |
Đại lượng thống kê Bartlett’s | Approx. Chi-Square | 219.727 |
Df | 3 | |
Sig. | 0.000 | |
( Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.707 lớn hơn 0.5 và Sig của Bartlett’s Test là 0.000 nhỏ hơn 0.05 cho thấy 3 quan sát này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Bảng 2.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến phụ thuộc
Hệ số tải | |
VHD1 | 0.890 |
VHD2 | 0.846 |
VHD3 | 0.844 |
Eigenvalues | 2.404 |
(Nguồn: Phụ lục 4)
Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá trên, tổng phương sai trích là 80.133% lớn hơn 50% và giá trị eigenvalues nhân tố lớn hơn 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến phụ thuộc cho thấy, có 3 biến quan sát tạo ra khả năng huy động vốn Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.846 trở lên).
Kết quả phân tích EFA cho ra 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc đủ điều kiện để thực hiện các phân tích tiếp theo.
2.3.6. Kiểm định mô hình nghiên cứu.
2.3.6.1. Phân tích tương quan Pearson
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy.
Bảng 2.8 : Kết quả phân tích tương quan Pearson
(Nguồn: Phụ lục 4) Theo kết quả phân tích tương quan Pearson ở trên, các biến độc lập VIMO, CLDV, VANHOAXH, THUONGHIEU, CSVATCHAT, LAISUAT đều có tương
quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05). Tiến hành đưa tất cả các biến trên vào phân tích hồi quy đa biến.
2.3.6.2. Phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ
thuộc.
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến nguồn vốn huy động, và từ đó có được những giải pháp thiết thực phục vụ quá trình gia tăng nguồn vốn huy động, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy nhằm đánh giá được vấn đề nêu trên. Sau khi xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng tới việc gia tăng nguồn vốn huy động, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa
các biến VIMO, VANHOAXH, CLDV, THUONGHIEU, CSVATCHAT,
LAISUAT với biến phụ thuộc VHD. Thực hiện phân tích hồi quy, ta thấy hệ số R bình phương đã chuẩn hóa là 0.685 đủ lớn. Sự ảnh hưởng của các biến tới biến VHD có ý nghĩa thống kê (p< 0.05).
Bảng 2.11: Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ thuộc
Hệ số beta chưa chuẩn hóa | Hệ số beta đã chuẩn hóa | Sig. | Hệ số VIF | ||
B | SE | Beta | |||
Constant | -.925 | 0.215 | 0.000 | ||
VIMO | 0.172 | 0.035 | 0.228 | 0.000 | 1.332 |
VANHOAXH | 0.180 | 0.031 | 0.250 | 0.000 | 1.208 |
CLDV | 0.270 | 0.048 | 0.260 | 0.000 | 1338 |
THUONGHIEU | 0.227 | 0.052 | 0.207 | 0.000 | 1.416 |
CSVATCHAT | 0.211 | 0.046 | 0.201 | 0.000 | 1.227 |
LAISUAT | 0.225 | 0.043 | 0.227 | 0.000 | 1.164 |
R bình phương chưa chuẩn hóa: 0.695 | |||||
R bình phương đã chuẩn hóa: 0.685 | |||||
(Nguồn: Phụ lục 4)
Kiểm tra đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ số R bình phương và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mô hình hay không được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF. Ở đây hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn hoặc bằng 2. Như vậy, trong mô hình không có đa cộng tuyến.
Hệ số R bình phương