Thang đo GS gồm 5 biến QS. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,842 > 0,6 và hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh dao động từ 0,507 đến 0,732 > 0,3. Kết luận rằng thang đo đạt độ tin cậy cần thiết.
b. Thang đo tính HH của HĐKD tại các NHTM
Bảng 4.20. Kết quả phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo tính HH của HĐKD tại các NHTM
Cronbach's Alpha | N of Items | |||
,847 | 3 | |||
Item-Total Statistics | ||||
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item- Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
HH1 | 6,42 | 1,072 | ,680 | ,821 |
HH2 | 6,44 | 1,035 | ,740 | ,763 |
HH3 | 6,43 | 1,053 | ,726 | ,777 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Điều Chỉnh Thang Đo Sau Khi Khảo Sát Thử Và Phỏng Vấn Chuyên Gia -
Các Biến Qs Đo Lường Tính Hh Của Hoạt Động Của Các Nhtm -
Thống Kê Tần Số Thang Đo Tính Hh Của Hđkd Tại Các Nhtm -
Kiểm Định Kmo Và Bartlett Cho Thang Đo Tính Hh Của Hđkd Tại Các Nhtm -
Tầm Quan Trọng Của Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Tính Hh Của Hđkd Tại Các Nhtm Tại Tỉnh Vĩnh Long -
Bubilek, O. (2017). Importance Of Internal Audit And Internal Control In An Organization-Case Study
Xem toàn bộ 159 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Thang đo tính HH của HĐKD tại các NHTM gồm 3 biến QS. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,847 > 0,6 và hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh dao động từ 0,680 đến 0,740 > 0,3. Kết luận rằng thang đo đạt độ tin cậy cần thiết.
Kết luận chung là, căn cứ trên kết quả phân tích dữ liệu và kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh thì thang đo dùng để đo lường các thành phần của HTKSNB và tính HH của HĐKD tại các NHTM không loại bỏ bất kỳ biến QS nào, tổng số biến QS là 38 biến. Đồng thời, kết quả phân tích đã chỉ ra rằng các thang đo đều đạt độ tin cậy cần thiết cho việc kiểm định các giả thuyết NC.
4.1.4.2. Đánh giá giá trị thang đo
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, chúng ta sẽ đánh giá giá trị thanh đo trước khi kiểm định giả thuyết NC. Tác giả sử dụng phương pháp EFA để đánh
giá giá trị thang đo. Phương pháp phân tích này nhằm nhóm gọn các biến QS ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 2 điều kiện sau:
- Kích thước mẫu: số lượng mẫu mà tác giả thu thập dữ liệu với thông tin đáp ứng đầy đủ và thích hợp để tiến hành phân tích là 209 mẫu. Cỡ mẫu này đã thỏa mãn điều kiện để thực hiện phương pháp phân tích EFA và phân tích hồi quy như đã trình bày ở chương 3.
- Mức độ mối quan hệ giữa các biến đo lường: Để đánh giá mối quan hệ giữa các biến tác giả thực hiện 2 kiểm định là kiểm định KMO và kiểm định Bartlett. KMO có giá trị càng lớn thì phần chung giữa các giá trị càng lớn, KMO có ý nghĩa phân tích các nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định ý nghĩa thống kê. Để sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA thì KMO > 0,5 và kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến QS có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013) thì việc đánh giá giá trị thang đo là việc xem xét 3 thuộc tính quan trọng: (1) số lượng nhân tố được trích, (2) trọng số nhân tố (Factor loading) và (3) tổng phương sai trích.
- Số lượng nhân tố được trích: số lượng nhân tố được trích được xác định bằng tiêu chí Eigenvalue là những nhân tố có Eigenvalue > 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
- Trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (Factor loading): Theo Hair và các cộng sự (2010), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu.
• Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng.
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Tổng phương sai trích: thể hiện phần trăm biến thiên của biến QS, tối thiếu phải 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA từ phần mềm SPSS 20.0 với phương pháp trích PCA (Principla Component Analysis) và phép quay vuông góc Varimax như sau:
a. Thang đo các thành phần của HTKSNB
Tác giả đã đưa vào phân tích EFA với 35 biến QS của 5 nhân tố tác động đến tính HH của HTKSNB trong các NHTM. Kết quả tại Bảng 4.21 cho thấy KMO
= 0,822 > 0,5 và Sig. = 0,000 < 0,05. Như vậy, việc sử dụng phân tích EFA để đánh giá giá trị thang đo các thành phần của HTKSNB là thích hợp.
Bảng 4.21. Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo các thành phần của HTKSNB lần thứ nhất
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0,822 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 3.387,887 |
Df | 595 | |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Từ Bảng 4.22 cho thấy, số lượng nhân tố được trích là 5 nhân tố với giá trị Eigenvalue = 2,574 > 1 và phương sai trích là 56,424% > 50% là đạt yêu cầu. Nếu trích thêm nhân tố thứ 6 thì Eigenvalue = 0,988 < 1 là không phù hợp. Như vậy, số lượng nhân tố trích được là phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần thang đo.
Bảng 4.22. Bảng phương sai trích cho thang đo các thành phần của HTKSNB lần thứ nhất
Component | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | ||||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cum ulative % | |
1 | 5,539 | 15,825 | 15,825 | 5,539 | 15,825 | 15,825 | 4,172 | 11,921 | 11,921 |
4,622 | 13,206 | 29,031 | 4,622 | 13,206 | 29,031 | 4,123 | 11,780 | 23,701 | |
3 | 3,824 | 10,925 | 39,956 | 3,824 | 10,925 | 39,956 | 4,019 | 11,484 | 35,185 |
4 | 3,190 | 9,114 | 49,070 | 3,190 | 9,114 | 49,070 | 3,819 | 10,912 | 46,097 |
5 | 2,574 | 7,354 | 56,424 | 2,574 | 7,354 | 56,424 | 3,614 | 10,327 | 56,424 |
6 | ,988 | 2,823 | 59,247 | ||||||
7 | ,966 | 2,760 | 62,006 | ||||||
8 | ,885 | 2,529 | 64,535 | ||||||
9 | ,858 | 2,452 | 66,987 | ||||||
10 | ,808 | 2,309 | 69,296 | ||||||
11 | ,768 | 2,195 | 71,491 | ||||||
12 | ,715 | 2,043 | 73,534 | ||||||
13 | ,664 | 1,896 | 75,429 | ||||||
14 | ,647 | 1,848 | 77,277 | ||||||
15 | ,607 | 1,734 | 79,011 | ||||||
16 | ,570 | 1,627 | 80,638 | ||||||
17 | ,549 | 1,570 | 82,208 | ||||||
18 | ,516 | 1,475 | 83,684 | ||||||
19 | ,511 | 1,460 | 85,143 | ||||||
20 | ,487 | 1,392 | 86,535 | ||||||
21 | ,467 | 1,334 | 87,869 | ||||||
22 | ,443 | 1,266 | 89,135 | ||||||
23 | ,422 | 1,204 | 90,339 | ||||||
24 | ,402 | 1,149 | 91,488 | ||||||
25 | ,390 | 1,115 | 92,602 | ||||||
26 | ,380 | 1,086 | 93,688 | ||||||
27 | ,346 | ,988 | 94,676 | ||||||
28 | ,334 | ,956 | 95,632 | ||||||
29 | ,290 | ,828 | 96,460 | ||||||
30 | ,270 | ,772 | 97,232 | ||||||
31 | ,256 | ,733 | 97,965 | ||||||
32 | ,225 | ,642 | 98,607 | ||||||
33 | ,204 | ,584 | 99,191 | ||||||
34 | ,156 | ,446 | 99,637 | ||||||
35 | ,127 | ,363 | 100,000 |
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Các biến QS của thang đo các thành phần của HTKSNB được chấp nhận và được chia thành 5 nhóm nhân tố. Tất cả các biến QS đều có hệ số tải nhân tố > 0,5. Tuy nhiên, bảng 4.23 cho thấy hệ số tải nhân tố ở 2 biến TT5 và KS7 xuất hiện
đồng thời ở 2 nhóm nhân tố với sự chênh lệch giữa 2 hệ số đều là 0,132 < 0,3. Có nghĩa là cả 2 biến này đều đo lường cho 2 nhân tố. Để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố, tác giả sẽ tiến hành loại lần lượt các biến này ra khỏi tập biến QS. Bảng 4.23. Bảng ma trận xoay nhân tố cho thang đo các thành phần của HTKSNB lần thứ nhất
Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
KS5 | ,827 | ||||
KS6 | ,782 | ||||
KS1 | ,702 | ||||
KS4 | ,680 | ||||
KS8 | ,665 | ||||
KS2 | ,611 | ||||
KS9 | ,563 | ||||
KS3 | ,554 | ||||
RR4 | ,793 | ||||
RR1 | ,785 | ||||
RR5 | ,770 | ||||
RR6 | ,762 | ||||
RR3 | ,761 | ||||
RR2 | ,744 | ||||
TT5 | ,685 | ,553 | |||
TT7 | ,789 | ||||
TT6 | ,764 | ||||
TT4 | ,751 | ||||
TT3 | ,703 | ||||
TT1 | ,691 | ||||
TT2 | ,681 | ||||
TT8 | ,597 | ||||
MT2 | ,829 | ||||
MT7 | ,783 | ||||
MT4 | ,780 | ||||
MT5 | ,774 | ||||
MT6 | ,715 | ||||
MT1 | ,633 | ||||
MT3 | ,577 | ||||
,822 | |||||
GS4 | ,816 | ||||
GS3 | ,790 | ||||
GS5 | ,765 | ||||
GS2 | ,685 | ||||
KS7 | ,551 | ,683 |
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Tác giả sẽ tiến hành phân tích EFA, kết quả như sau:
- Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2: loại biến KS7 vì hệ số tải lớn nhất của biến TT5 là 0,685 > hệ số tải lớn nhất của biến KS7 là 0,683 (tham khảo Phụ lục 8).
- Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3: loại biến TT5.
Bảng 4.24. Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo các thành phần của HTKSNB lần thứ ba
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | ,815 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 2787,495 |
Df | 528 | |
Sig. | ,000 | |
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 3 ta thấy, KMO = 0,815 > 0,5 và Sig. = 0,000 < 0,05 nên việc sử dụng phân tích EFA để đánh giá giá trị thang đo các thành phần của HTKSNB là thích hợp. Theo bảng 4.25, giá trị Eigenvalue = 2,522 > 1 thì số nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất nên số nhân tố được trích là 5 nhân tố. Phương sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) ) là 55,371% > 50% là đạt yêu cầu. Điều này chứng tỏ 55.371% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố. Kết luận, số lượng nhân tố trích được là phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần thang đo.
Bảng 4.26 đã chứng minh rằng, các biến QS được chia thành 5 nhân tố tương ứng với các thành phần của HTKSNB, hệ số tải nhân tố của tất cả các biến QS đều có giá trị > 0,5, có nghĩa là 33 biến QS còn lại này đều có ý nghĩa thực tiễn.
Bảng 4.25. Bảng phương sai trích cho thang đo các thành phần của HTKSNB lần thứ ba
Component | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | ||||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 4,763 | 14,433 | 14,433 | 4,763 | 14,433 | 14,433 | 3,902 | 11,823 | 11,823 |
2 | 4,003 | 12,129 | 26,562 | 4,003 | 12,129 | 26,562 | 3,813 | 11,553 | 23,377 |
3 | 3,797 | 11,507 | 38,069 | 3,797 | 11,507 | 38,069 | 3,736 | 11,321 | 34,697 |
4 | 3,187 | 9,658 | 47,727 | 3,187 | 9,658 | 47,727 | 3,670 | 11,121 | 45,818 |
5 | 2,522 | 7,644 | 55,371 | 2,522 | 7,644 | 55,371 | 3,152 | 9,553 | 55,371 |
6 | ,980 | 2,968 | 58,339 | ||||||
7 | ,959 | 2,906 | 61,245 | ||||||
8 | ,877 | 2,657 | 63,902 | ||||||
9 | ,854 | 2,588 | 66,490 | ||||||
10 | ,803 | 2,434 | 68,924 | ||||||
11 | ,726 | 2,200 | 71,124 | ||||||
12 | ,704 | 2,134 | 73,258 | ||||||
13 | ,661 | 2,002 | 75,260 | ||||||
14 | ,632 | 1,916 | 77,176 | ||||||
15 | ,581 | 1,761 | 78,937 | ||||||
16 | ,548 | 1,661 | 80,598 | ||||||
17 | ,540 | 1,637 | 82,236 | ||||||
18 | ,514 | 1,558 | 83,793 | ||||||
19 | ,510 | 1,545 | 85,338 | ||||||
20 | ,485 | 1,471 | 86,809 | ||||||
21 | ,447 | 1,354 | 88,163 | ||||||
22 | ,440 | 1,334 | 89,497 | ||||||
23 | ,416 | 1,262 | 90,759 | ||||||
24 | ,396 | 1,199 | 91,958 | ||||||
25 | ,380 | 1,152 | 93,109 | ||||||
26 | ,377 | 1,143 | 94,252 | ||||||
,343 | 1,038 | 95,291 | |||||||
28 | ,334 | 1,012 | 96,302 | ||||||
29 | ,289 | ,877 | 97,179 | ||||||
30 | ,267 | ,808 | 97,987 | ||||||
31 | ,247 | ,747 | 98,734 | ||||||
32 | ,224 | ,680 | 99,414 | ||||||
33 | ,193 | ,586 | 100,000 |
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Bảng 4.26. Bảng ma trận xoay nhân tố cho thang đo các thành phần của HTKSNB lần thứ ba
Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
KS5 | ,825 | ||||
KS6 | ,775 | ||||
KS1 | ,710 | ||||
KS4 | ,687 | ||||
KS8 | ,671 | ||||
KS2 | ,615 | ||||
KS9 | ,560 | ||||
KS3 | ,560 | ||||
MT2 | ,829 | ||||
MT7 | ,783 | ||||
MT4 | ,781 | ||||
MT5 | ,774 | ||||
MT6 | ,715 | ||||
MT1 | ,633 | ||||
MT3 | ,577 | ||||
TT7 | ,794 | ||||
TT6 | ,756 | ||||
TT4 | ,750 | ||||
TT1 | ,704 | ||||
TT3 | ,697 | ||||
TT2 | ,688 | ||||
TT8 | ,600 | ||||
RR1 | ,792 | ||||
RR4 | ,790 | ||||
RR6 | ,773 | ||||