Biểu Đồ Thể Hiện Mẫu Phân Theo Nghề Nghiệp Của Khách Hàng

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

Hai nhóm khách hàng này có nghề nghiệp và thu nhập ổn định. Nghề nghiệp khác và nội trợ lần lượt chiếm tỉ lệ 18,5% và 16,5%.

31%

18,5%

16.,5%

Tự kinh doanh

Nghề nghiệp khác

Cán bộ, nhân viên

35%

Nội trợ

0.0 10.0 20.0 30.0 40.0

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS 23)

Hình 2.4: Biểu đồ thể hiện mẫu phân theo nghề nghiệp của khách hàng

d. Thu nhập của khách hàng

40%

14%

37%

> 10 triệu

5 – 10 triệu

< 3 triệu

3 – 5 triệu

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS 23)

Hình 2.5: Biểu đồ thể hiện mẫu phân theo thu nhập khách hàng

Có thể thấy mức thu nhập chiếm tỷ lệ lớn là 3 đến 5 triệu với 40% trong tổng các phiếu điều tra. Đây được xem là mức thu nhập phổ biến ở Huế. Với tình hình kinh tế hiện nay, mức thu nhập này có thể trang trãi cuộc sống sinh hoạt hằng ngày. Tuy

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

nhiên, để sắm sửa các vật dụng khách hàng cần bổ sung thêm nguồn vốn. Bên cạnh đó, với 37% nhóm khách hàng có thu nhập tương đối cao này chủ yếu này bổ sung thêm nguồn vốn chủ yếu vì nhu cầu nâng cao đời sống, sửa sang nhà cửa, đặc biệt là đầu tư kinh doanh. Thu nhập dưới 3 triệu chiếm 9% là những khách hàng có nhu cầu vay thường rất khó được chấp nhận vay vốn, thường khách hàng thường vay bằng thế chấp với các tài sản đảm bảo chứ không thông qua bảng lương. Với nhóm khách hàng có thu nhập trên 10 triệu đồng, đây là mức thu nhập cao tại Huế, với mức thu nhập như vậy khách hàng vay vốn chủ yếu thực hiện mục đích vay để sắm sửa vật dụng đắt tiền hay đầu tư kinh doanh lớn.

2.2.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)

Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Độ tin cậy thang đo được định nghĩa là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải sai số và kết quả phỏng vấn khách hàng là chính xác và đúng với thực tế. Mục đích của kiểm định đó là loại bỏ các biến làm giảm sự tương giữa các biến. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu [2].

Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha được tiến hành lần lượt cho 6 nhóm nhân tố:

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

Bảng 2. 6: Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Kí hiệu

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến tổng	Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
1. Phương tiện hữu hình: Cronbach’s Alpha= 0.683
PTHH1	11.405	4.533	.487	.603
PTHH2	11.376	4.875	.441	.633
PTHH3	11.306	4.818	.473	.613
PTHH4	11.364	4.779	.460	.621
2. Mức độ đảm bảo: Cronbach’s Alpha= 0.675
DB1	11.38	5.096	.416	.635
DB2	11.49	4.821	.531	.561
DB3	11.37	5.037	.439	.620
DB4	11.51	4.798	.445	.618
3. Mức độ tin cậy: Cronbach’s Alpha= 0.824
TC1	15.705	9.477	.530	.813
TC2	15.844	9.005	.620	.788
TC3	15.740	8.496	.640	.782
TC4	15.827	8.865	.653	.779
TC5	15.913	8.405	.648	.780
4. Mức độ đáp ứng: Cronbach’s Alpha= 0.823
DU1	11.538	6.110	.679	.762
DU2	11.595	6.068	.673	.764
DU3	11.503	6.717	.597	.798
DU4	11.665	6.050	.639	.781

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

5. Mức độ đồng cảm: Cronbach’s Alpha= 0.721

DC1	15.393	7.182	.407	.701
DC2	15.341	6.587	.511	.662
DC3	15.405	6.986	.411	.700
DC4	15.301	6.502	.514	.661
DC5	15.486	5.833	.562	.639
6. Giá cả: Cronbach’s Alpha=0.780
GC1	7.595	2.975	.617	.703
GC2	7.549	2.830	.612	.709
GC3	7.549	2.947	.623	.697
7. Mức độ hài lòng: Cronbach’s Alpha=0.750
HL1	7.578	2.257	.634	.601
HL2	7.445	2.586	.504	.746
HL3	7.405	2.126	.602	.639

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu trên SPSS)

Theo kết quả bảng 2.6, hầu hết các nhân tố đều có Cronch’s Alpha lớn hơn 0,6 ngoại trừ biến DB2. Các biến trong các nhân tố đều thỏa mãn điều kiện hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến bé hơn hệ số Cronch’s Alpha nhóm nhân tố. Do vậy, để tăng độ tin cậy tiến hành loại biến DB2 ra khỏi thang đo đã được xây dựng.

Sau khi loại biến DB2, có thể kết luận rằng thang đo xây dựng với các biến là phù hợp và có thể tiến hành phân tích nhân tố EFA.

Kết quả Cronbach’s Alpha của nhân tố mức độ hài lòng là 0,750 cũng thõa mãn điều kiện lớn hơn 0,6. Các biến phân tích cũng thõa mãn điều kiện Cronbach’s Alpha khi loại biến. Do đó, “Mức độ hài lòng” là phù hợp để tiến hành các bước tiếp theo trong phân tích nhân tố, tương quan và hồi quy [2].

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)

2.2.3.1. Phân tích nhân tố khám phá với các biến độc lập

Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu.Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn. Và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ giữ các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản [2].

Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau trong đó toàn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được nghiên cứu.

Để tiến hành phân tích nhân tố cần tiến hành kiểm định sự phù hợp của dữ liệu thông qua hai đại lượng là Bartlett’s test of sphericity và Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Đại lượng Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến không có sự tương quan trong tổng thể căn cứ trên mức ý nghĩa P-value của kiểm định. Đại lượng này được tính toán dựa trên đại lượng Chi- bình phương được ra quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0.

H0: Phân tích nhân tố không phù hợp với dữ liệu H1: Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu

KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn giữa 0,5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố. Nếu chỉ số này nhỏ hơn 0,5 phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu[1].

Bảng 2. 7: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test

Tiêu chuẩn Kaiser

.773
Tiêu chuẩn Bartlett	Approx. Chi-Square	1284.206
	df	276
	Sig.	.000

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu trên SPSS)

Dựa vào kết quả kiểm định trên, giá trị Sig. = 0,000 cho phép ta bác bỏ giả thuyết

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

H0 (Phân tích nhân tố không phù hợp với dữ liệu). Chỉ số KMO = 0,773> 0,5 cho thấy độ phù hợp của mô hình cao. Vì vậy, có thể kết luận mô hình phù hợp cho phân tích nhân tố.Trong phân tích nhân tố, tác giả sử dụng các giả thiết sau:

- Tiêu chuẩn Kaiser: Giá trị này 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 nhỏ hơn 50%.

Bảng 2. 8: Tổng biến động được giải thích

Biến

Giá trị phương sai trích nhân tố			Hệ số tải phương sai tríc		h
Tổng	% Phương sai giải thích	% Tích lũy	Tổng	% Phương sai giải thích	% Tích lũy
1	5.463	22.763	22.763	5.463	22.763	22.763
2	2.296	9.567	32.330	2.296	9.567	32.330
3	1.930	8.043	40.374	1.930	8.043	40.374
4	1.603	6.681	47.055	1.603	6.681	47.055
5	1.527	6.364	53.418	1.527	6.364	53.418
6	1.255	5.231	58.649	1.255	5.231	58.649
7	.923	3.844	62.493
...	...	...	...
22	.312	1.300	97.976
23	.285	1.187	99.163
24	.201	.837	100.000

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu trên SPSS)

Kết quả chạy EFA cho thấy 6 nhân tố tiến hành phân tích, tổng phương sai trích là 58,649 % >50 % được xem là phù hợp với tiêu chuẩn Kaiser là 1,255>1.

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

Tiến hành xoay ma trận bằng phép xoay Varimax. Đây là phép xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.

Trường ĐạihọcKinhtếHuế

Bảng 2. 9: Ma trận xoay các nhân tố

Nhân tố
1	2	3	4	5	6
TC3	.796
TC 4	.752
TC 5	.727
TC 2	.688
TC 1	.620
DU1		.833
DU2		.791
DU4		.779
DU3		.754
DC5			.780
DC4			.728
DC2			.716
DC1			.553
DC3			.502
PTHH4				.749
PTHH1				.743
PTHH3				.626
PTHH2				.621
GC3					.786
GC2					.771
GC1					.735
DB3						.738
DB1						.721
DB4						.696

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu trên SPSS)