Hệ số Cronbach’s Alpha về thang đo thương hiệu
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
TH1 | 7.28 | 1.777 | .736 | .791 |
TH2 | 7.92 | 1.434 | .712 | .831 |
TH3 | 7.43 | 1.779 | .761 | .773 |
Cronbach’s Alpha = 0.854 | ||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Huy Động Tiền Gửi Tiết Kiệm Tại Saigonbank - Chi Nhánh Tân Bình -
Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Gửi Tiền Tiết Kiệm Của Khách Hàng Tại Nhtmcp Sài Gòn Công Thương Chi Nhánh Tân Bình Thông Qua Khảo Sát. -
Lý Do Lựa Chọn Sử Dụng Dịch Vụ Gửi Tiền Tiết Kiệm Cá Nhân -
Định Hướng Hoạt Động Huy Động Vốn Tại Saigonbank Đến Năm 2025 -
Giải Pháp Thu Hút Khách Hàng Gửi Tiền Tiết Kiệm Tại Ngân Hàng Tmcp Sài Gòn Công Thương Chi Nhánh Tân Bình -
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Công Thương - Chi nhánh Tân Bình - 12
Xem toàn bộ 116 trang tài liệu này.
(Nguồn: Phụ lục 2.3)
Thang đo này có hệ số Cronbach’s Alpha cao và đạt tiêu chuẩn, bên cạnh đó hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều giảm . Vì vậy các biến trong thang đo này đều đạt yêu cầu
Hệ số Cronbach’s Alpha về thang đo nhân viên
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
NV1 | 10.78 | 2.065 | .544 | .522 |
NV2 | 10.86 | 2.107 | .626 | .490 |
NV3 | 11.31 | 2.149 | .490 | .557 |
NV4 | 11.40 | 2.013 | .235 | .792 |
Cronbach’s Alpha = 0.656 | ||||
(Nguồn: Phụ lục 2.4)
Thang đo này có hệ số tương quan biến tổng của biến NV 4 nhỏ hơn 0.3 nên tiến hành loại bỏ biến NV4 ra và chạy lại Cronbach’s Alpha với 3 biến còn lại thì có kết quả như sau:
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
NV1 | 7.39 | .914 | .676 | .669 |
NV2 | 7.48 | 1.034 | .670 | .684 |
NV3 | 7.92 | 1.016 | .563 | .793 |
Cronbach’s Alpha =0.792 | ||||
(Nguồn: Phụ lục 2.4)
Lúc này thì thang đo đã có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 nên thang đo này được chấp nhận.
Hệ số Cronbach’s Alpha về thang đo chất lượng
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
CL1 | 10.75 | 2.560 | .230 | .824 |
CL2 | 10.26 | 1.891 | .631 | .565 |
CL3 | 10.58 | 2.386 | .544 | .636 |
CL4 | 10.54 | 2.076 | .700 | .539 |
Cronbach’s Alpha = 0.715 | ||||
(Nguồn: Phụ lục 2.5)
Biến CL 1 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 nên tiến hành loại biến và chạy lại Cronbach’s Alpha cho 3 biến quan sát còn lại thì được kết quả như sau:
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
CL2 | 6.97 | 1.010 | .740 | .705 |
CL3 | 7.28 | 1.431 | .624 | .814 |
CL4 | 7.24 | 1.272 | .704 | .736 |
Cronbach’s Alpha =0.824 | ||||
(Nguồn: Phụ lục 2.5)
Lúc này thì thang đo đã thỏa điều kiện là có Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Nên thang đo này được chấp nhận
Hệ số Cronbach’s Alpha về thang đo quảng cáo
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
QC1 | 7.27 | .807 | .439 | .632 |
QC2 | 7.46 | .859 | .539 | .505 |
QC3 | 7.76 | .824 | .470 | .584 |
Cronbach’s Alpha = 0.668 | ||||
(Nguồn: Phụ lục 2.6)
Thang đo này có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên chấp nhận thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha về thang đo mạng lưới
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
ML1 | 6.74 | 1.294 | .703 | .734 |
ML2 | 6.93 | 1.066 | .762 | .663 |
ML3 | 7.21 | 1.330 | .580 | .849 |
Cronbach’s Alpha = 0.822 | ||||
(Nguồn: Phụ lục 2.7)
Thang đo này có hệ số Cronbach’s Alpha tương đối lớn và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên chấp nhận thang đo
2.2.9.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của phân tích nhân tố với các hệ số Cronbach’s Alpha ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis cùng với phép xoay Varimax
Các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhất định để đánh giá kết quả phân tích nhân tố EFA
- Hệ số KMO ( Kaiser – Meyer – Olkin) 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett 0.5
- Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5. Nếu biến quan sát có số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mô hình
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%
- Hệ số Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố 0.4 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .724 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 2016.523 |
df | 210 | |
Sig. | .000 | |
(Nguồn: Phụ lục 3.1)
Với bảng kiểm định KMO & Barlett’s Test ta thấy giá trị kiểm định sig. là 0.000<0.005 và trị số KMO là 0.724>0.5 nên các biến quan sát có mối quan hệ với nhau trên phạm vi tổng thế vì thế mà dữ liệu thu thập đã đáp ứng đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA
Kết quả phân tích nhân tố cho ra được 7 nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân gửi tiết kiệm tại Saigonbank – Chi nhánh Tân Bình. 7 nhóm nhân tố rút trích được 75.042% sự biến động của ý định mong muốn lựa chọn gửi tiết kiệm tại ngân hàng
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 Eigenvalues. Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalues 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%
Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá trên thì tổng phương sai trích là 75.042% lớn hơn 50% do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp.
Biến quan sát | Nhân tố | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
TH1 | .877 | ||||||
TH3 | .876 | ||||||
TH2 | .772 | ||||||
ML1 | .855 | ||||||
ML2 | .847 | ||||||
ML3 | .737 | ||||||
LS2 | .800 | ||||||
Ls3 | .756 | ||||||
LS1 | .734 | ||||||
CL2 | .827 | ||||||
CL4 | .817 | ||||||
CL3 | .795 | ||||||
NV2 | .830 | ||||||
NV1 | .818 | ||||||
NV3 | .740 | ||||||
NQ2 | .862 | ||||||
NQ1 | .815 | ||||||
NQ3 | .776 | ||||||
QC2 | .788 | ||||||
QC1 | .710 | ||||||
QC3 | .648 | ||||||
(Nguồn: Phụ lục 3.3)
2.2.9.3 Phân tích tương quan và hồi quy Hệ số Tương quan
LS | NQ | TH | NV | CL | QC | ML | GUITK | ||
LS | Pearson Correlation | 1 | .423** | .370** | .411** | .316** | .390** | .380** | .601** |
NQ | Pearson Correlation | .423** | 1 | .289** | .162* | .215** | .273** | .244** | .473** |
TH | Pearson Correlation | .370** | .289** | 1 | .272** | .289** | .330** | .300** | .576** |
NV | Pearson Correlation | .411** | .162* | .272** | 1 | -.003 | .268** | .218** | .377** |
CL | Pearson Correlation | .316** | .215** | .289** | -.003 | 1 | .321** | .368** | .482** |
QC | Pearson Correlation | .390** | .273** | .330** | .268** | .321** | 1 | .353** | .435** |
ML | Pearson Correlation | .380** | .244** | .300** | .218** | .368** | .353** | 1 | .502** |
GUITK | Pearson Correlation | .601** | .473** | .576** | .377** | .482** | .435** | .502** | 1 |
Sig. (2- tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 |
(Nguồn: Phụ lục 4.1)
Kiểm định mối tương quan dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập. Mô hình hồi quy tốt là mô hình có có hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lớn, thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau, và điều này cũng chỉ ra rằng phân tích hồi quy là phù hợp.
Dựa vào bảng tương quan trên ta có thể thấy rằng tất cả các nhân tố đều có tương quan dương với biến gửi tiết kiệm ( có sig<0.05). Trong đó biến lãi suất, thương hiệu
và mạng lưới là có tương quan khá cao. Điều này chỉ ra rằng, mô hình có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc đưa biến vào mô hình là phù hợp. Do đó, các biến độc lập đưa ra tạo nên một ảnh hưởng nhất định đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân.
Chúng ta tiếp tục khảo sát mô hình hồi quy để đánh giá tương quan giữa các yếu tố thành phần ảnh hưởng như thế nào đến quyết định gửi tiết kiệm
Xây dựng mô hình hồi quy
Kết quả phân tích khám phá rút ra được 7 nhân tố tác động đến quyết định gửi tiết kiệm của khác hàng cá nhân, tiếp tục đưa các nhân tố vào mô hình hồi quy bội để xác định cụ thể các trọng số của các nhân tố gộp, hay các hệ số của mô hình hồi quy phản ánh mức độ tác động mạnh hay nhẹ vào biến phụ thuộc là quyết định gửi tiết kiệm
Kết quả mô hình hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS cho kết quả:
R | R Square | Adjusted R Square | Durbin-Watson | |
1 | .797a | .636 | .621 | 2.235 |
(Nguồn: Phụ lục 4.2)
Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng trên cho thấy, mô hình 7 biến độc lập có giá trị R2 điều chỉnh cao nhất là 0,621. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 62,1%. Hay nói cách khác 62,1% biến thiên của biến Sự ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm được giải thích bởi 7 biến quan sát trên, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Các bước tiếp theo sẽ sử dụng mô hình hồi quy gồm 7 biến độc lập này để phân tích.