Trang chủ / Gửi Tiền

Kết Quả Hệ Số Cronbach’S Alpha Sau Khi Loại Biến


Bảng 2.9: Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha sau khi loại biến



Thang đo

Cronbach’s Alpha


Biến quan sát

Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai

thang đo nếu loại biến

Tương quan

biến tổng hiệu chỉnh

Cronbach's

Alpha nếu loại biến


Uy tín


0.863

UT1

8.1386

2.399

.778

.772

UT2

8.1089

2.396

.820

.735

UT3

8.0990

2.597

.632

.908

Lãi suất

0.809

LS1

3.7079

.586

.686

.

LS2

3.8218

.784

.686

.


Quảng cáo khuyến mãi


0.921

QCKM1

7.8762

3.154

.841

.891

QCKM2

7.8564

3.537

.824

.900

QCKM3

7.8614

3.573

.867

.869


Chất lượng dịch vụ


0.817

CLDV1

7.8515

2.545

.692

.726

CLDV2

7.8465

2.429

.640

.785

CLDV5

7.8465

2.668

.684

.737


Nhân viên


0.886

NV1

7.8663

1.609

.819

.806

NV2

7.7376

1.597

.784

.833

NV3

7.7030

1.503

.739

.879


Thông tin tham khảo


0.874

TK1

7.9010

3.264

.758

.822

TK2

7.7970

3.197

.782

.800

TK3

7.7178

3.338

.734

.844


Sự thuận tiện


0.895

TT1

16.1089

9.889

.700

.880

TT2

16.0594

9.280

.782

.862

TT4

16.0198

9.542

.770

.865

TT5

16.0644

9.692

.771

.865

TT6

16.0644

9.812

.684

.884

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 111 trang tài liệu này.

Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại nhà nước - 9

(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Sau khi loại 2 biến CLDV3 và CLDV4 chỉ số Cronbach’s Alpha thang đo chất lượng dịch vụ đạt mức rất tốt với 0,817. Cả 3 biến còn lại đều đạt hệ số tương quan tổng biến cao trên 0,6 và việc loại trừ các biến này không làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha. Vì vậy, với thang đo chất lượng dịch vụ có 5 biến, ta loại 2 biến trên và giữ 3 biến đạt yêu cầu về độ tin cậy để phân tích các bước kiểm định tiếp theo.


Đối với thang đo thuận tiện, sau khi loại bỏ biến TT3, hệ số Cronbach’s Alpha thang đo sự thuận tiện tăng lên 0,895. Tất cả 5 biến còn lại đều đạt hệ số tương quan tổng biến cao trên 0,6; nên thang đo này đạt độ tin cậy tốt và đủ tiêu chuẩn để phân tích các bước kiểm định tiếp theo (Bảng 2.9).


2.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Các biến được giữ lại sau khi phân tích Cronbach’s Alpha sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis). Đây là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn nhiều biến quan sát ít nhiều có tương quan lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là nhân tố) nhưng vẫn chứa đủ nội dung của tập biến ban đầu.

Trước khi phân tích nhân tố EFA ta cần kiểm tra xem việc sử dụng phương pháp này phù hợp không qua hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và kiểm định Bartlett. Hệ số KMO để kiểm tra xem kích thước, dữ liệu mẫu nghiên cứu có phù hợp để phân tích nhân tố hay không. Trong khi kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), giá trị KMO trong khoảng 0,5 đến 1 và giá trị Sig của kiểm định Barlett bé hơn 0,05 là phù hợp.

Giá trị KMO trong nghiên cứu này đạt yêu cầu với 0,824. Và Sig của kiểm định Bartlett rất nhỏ 0,000 nên hoàn toàn có thể bác bỏ giả thuyết H0. Điều này chỉ ra rằng 22 biến quan sát này có tương quan với nhau và việc phân tích nhân tố EFA là hoàn toàn phù hợp.

Bảng 2.10: Kiểm định KMO & Bartlett’s test


Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.824

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

3361.483

df

231

Sig.

.000

(Nguồn: Kết quả khảo sát)


Tiếp theo, ta đánh giá giá trị eigenvalue. Số lượng nhân tố được hình thành tại giá trị eigenvalue lớn hơn 1.

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 7 nhân tố được rút ra từ 22 biến đưa vào tại mức eigenvalue 1,038. Trong bảng này cho biết 7 nhân tố được giữ lại cho các nghiên cứu tiếp theo và 7 nhân tố này có thể giải thích 80,929% sự biến thiên của dữ liệu (Bảng 2.25).

Bảng 2.11: Kết quả trích nhân tố EFA



Nhân tố


Giá trị Eigenvalues


Tổng bình phương hệ số tải

Tổng bình phương hệ số tải khi xoay nhân tố


Tổng

Phương sai

Phương sai cộng dồn


Tổng

Phương sai

Phương sai cộng dồn


Tổng

Phương sai

Phương sai cộng dồn

1

8.142

37.010

37.010

8.142

37.010

37.010

3.773

17.148

17.148

2

3.072

13.963

50.973

3.072

13.963

50.973

2.619

11.905

29.053

3

1.680

7.636

58.609

1.680

7.636

58.609

2.560

11.637

40.690

4

1.501

6.825

65.434

1.501

6.825

65.434

2.471

11.230

51.920

5

1.280

5.819

71.253

1.280

5.819

71.253

2.340

10.638

62.558

6

1.090

4.956

76.209

1.090

4.956

76.209

2.226

10.117

72.675

7

1.038

4.720

80.929

1.038

4.720

80.929

1.816

8.253

80.929

8

.670

3.046

83.975







9

.545

2.479

86.454







10

.460

2.093

88.547







11

.406

1.844

90.391







12

.349

1.588

91.979







13

.313

1.423

93.402







14

.264

1.201

94.602







15

.246

1.118

95.721







16

.193

.877

96.598







17

.156

.711

97.309







18

.152

.692

98.001







19

.143

.651

98.651







20

.116

.528

99.179







21

.105

.478

99.657







22

.075

.343

100.000








(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Thông qua việc xoay các nhân tố, ma trận nhân tố sẽ trở nên đơn giản hơn và dễ giải thích hơn. Phương pháp xoay được chọn là Varimax, xoay vuông góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Sau khi xoay ta sẽ loại các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.


Bảng 2.12: Kết quả phân tích nhân tố trích sau khi xoay



Component

1

2

3

4

5

6

7

UT1





.908



UT2





.880



UT3





.658



LS1







.811

LS2







.872

QCKM1


.857






QCKM2


.748






QCKM3


.876






CLDV1






.840


CLDV2






.666


CLDV5






.818


NV1




.831




NV2




.782




NV3




.791




TK1



.815





TK2



.831





TK3



.789





TT1

.717







TT2

.898







TT4

.756







TT5

.878







TT6

.756







(Nguồn: Kết quả khảo sát)


Sau khi xoay sự tập trung của các biến quan sát theo từng nhân tố đã thể hiện rò ràng, hệ số tải các nhân tố đều lớn hơn 0,5 thể hiện độ kết dính cao.

Với tất cả các phân tích EFA có thể đưa ra kết luận rằng các biến quan sát đã đại diện được cho khái niệm nghiên cứu cần phải đo và mô hình phù hợp để thực hiện các bước kiểm định tiếp theo.

Các phân tích EFA cho thấy 22 biến quan sát đưa vào thỏa mãn yêu cầu và được chia thành 7 nhóm nhân tố với tên gọi ứng với các nhân tố đã được giới thiệu trong mô hình ban đầu. Bao gồm nhóm nhân tố: uy tín, lãi suất, quảng cáo khuyến mãi, chất lượng dịch vụ, nhân viên, thông tin tham khảo và sự thuận tiện. Tiếp theo, nghiên cứu xem xét mức độ tác động của từng nhân tố đến quyết định gửi tiền của khách hàng bằng phân tích hồi quy tuyến tính.


2.5.4. Ma trận tương quan giữa các biến‌

Với hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, chúng ta xác định được nhóm nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân tại các NHTMNN trên địa bàn TP.HCM.

Tiếp theo, ta sẽ xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc bằng Ma trận tương quan giữa các biến. Bảng 2.27-Ma trận tương quan cho thấy biến phụ thuộc có quan hệ tương quan tuyến tính với tất cả 7 biến độc lập. Trong đó, có hệ số tương quan cao nhất là biến “Uy tín” với mức 0,574 và thấp nhất là biến “Lãi suất” với mức 0,424.

Tuy nhiên, giữa các biến độc lập vẫn có mối quan hệ tương quan lẫn nhau ở một mức độ nào đó. Vì vậy, để đảm bảo độ tin cậy của mô hình ta tiếp tục tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.


Bảng 2.13: Ma trận tương quan



QGT

UT

LS

QCKM

CLDV

NV

TK

TT

QGT

Pearson Correlation

1

.574**

.424**

.492**

.513**

.550**

.461**

.544**

Sig. (2-tailed)


.000

.000

.000

.000

.000

.000

.000

N

202

202

202

202

202

202

202

202

UT

Pearson Correlation

.574**

1

.292**

.340**

.195**

.390**

.373**

.476**

Sig. (2-tailed)

.000


.000

.000

.005

.000

.000

.000

N

202

202

202

202

202

202

202

202

LS

Pearson Correlation

.424**

.292**

1

.449**

.310**

.440**

.197**

.232**

Sig. (2-tailed)

.000

.000


.000

.000

.000

.005

.001

N

202

202

202

202

202

202

202

202

QCKM

Pearson Correlation

.492**

.340**

.449**

1

.427**

.499**

.411**

.393**

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000


.000

.000

.000

.000

N

202

202

202

202

202

202

202

202

CLDV

Pearson Correlation

.513**

.195**

.310**

.427**

1

.522**

.171*

.173*

Sig. (2-tailed)

.000

.005

.000

.000


.000

.015

.014

N

202

202

202

202

202

202

202

202

NV

Pearson Correlation

.550**

.390**

.440**

.499**

.522**

1

.256**

.349**

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.000

.000


.000

.000

N

202

202

202

202

202

202

202

202

TK

Pearson Correlation

.461**

.373**

.197**

.411**

.171*

.256**

1

.810**

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.005

.000

.015

.000


.000

N

202

202

202

202

202

202

202

202

TT

Pearson Correlation

.544**

.476**

.232**

.393**

.173*

.349**

.810**

1

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.001

.000

.014

.000

.000


N

202

202

202

202

202

202

202

202

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). (Nguồn: Kết quả khảo sát)

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).


2.5.5. Kết quả mô hình hồi quy

Trong kết quả hồi quy cho thấy hệ số tương quan bội R là 0,775; bình phương hệ số tương quan bội R2 là 0,601; bình phương hệ số tương quan bội hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,586 và sai số chuẩn ước lượng hệ số tương quan bội là 0,438.


Với giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,586 có nghĩa là mô hình đã giải thích 58,6% biến thiên của biến phụ thuộc. Với giá trị này độ phù hợp của mô hình là khá cao.

Trong kết quả này cũng cho thấy giá trị Durbin-Watson là 2,089 cho nên hiện tượng tự tương quan phần dư không xảy ra. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) giá trị này trong khoảng từ 1 đến 3 là đạt yêu cầu và càng gần 2 càng tốt.

Bảng 2.14: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình



R


R2


R2 hiệu chỉnh


Ước lượng sai số


Durbin-Watson

.775a

.601

.586

.43768

2.089

(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Giá trị P-value của tiêu chuẩn F rất nhỏ với mức 0,000 <0,05 do đó ta có thể bác bỏ giả thuyết H0; có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được một cách có ý nghĩa sự biến thiên trong biến phụ thuộc (Bảng 2.14).

Bảng 2.15: ANOVA



Sum of Squares

Df

Mean Square

F

Sig.

1

Hồi quy

55.945

7

7.992

41.720

.000a

Phần dư

37.164

194

.192



Tổng

93.109

201




(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của KHCN tại các NHTMNN. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp Enter, các biến độc lập được đưa vào mô hình trong một bước. Kết quả phân tích cho thấy biến uy tín, lãi suất, chất lượng dịch vụ và sự thuận tiện có ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền (với mức ý nghĩa 5%). Bên cạnh đó, đối với biến nhân viên (NV) mặc dù không có ảnh hưởng với mức 5% tuy nhiên với mức 10% thì biến này có ảnh hưởng; chứng tỏ rằng biến này có ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền nhưng không mạnh bằng bốn biến trên. Ngoài ra, ta nhận thấy các biến quảng cáo


khuyến mãi (QCKM) và thông tin tham khảo (TK) có giá trị Sig > 0.05 nên 02 biến này không tác động đến quyết định gửi tiền của khách hàng (QGT) với độ tin cậy 95%.

Bảng 2.16: Kết quả hồi quy



Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa


T


Sig.

Thống kê đa cộng tuyến

B

Độ lệch chuẩn

Beta

Tolerance

VIF

Hằng số

-.484

.251


-1.931

.055



UT

.264

.048

.295

5.452

.000

.703

1.423

LS

.101

.048

.112

2.109

.036

.727

1.375

QCKM

.038

.044

.051

.860

.391

.585

1.709

CLDV

.284

.054

.291

5.301

.000

.683

1.464

NV

.129

.069

.116

1.883

.061

.546

1.830

TK

.027

.060

.036

.455

.649

.326

3.067

TT

.211

.074

.238

2.866

.005

.298

3.354

(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Kết quả phân tích cho thấy tất cả hệ số hồi quy của các biến có ảnh hưởng đều dương, có nghĩa là khi gia tăng giá trị của các biến này sẽ làm tăng quyết định gửi tiền của khách hàng và ngược lại. Phương trình hồi quy tuyến tính có kết quả như sau:

QGT = 0,295*UT + 0,112*LS + 0,291*CLDV + 0,116*NV + 0,238*TT

Trong đó:


QGT: Quyết định gửi tiền của KHCN

UT: Uy tín ngân hàng

LS: Lãi suất

CLDV: Chất lượng dịch vụ

NV: Nhân viên

TT: Sự thuận tiện

Giải thích phương trình

Phương trình hồi quy tuyến tính trên chỉ ra rằng quyết định gửi tiền của KHCN tại các NHTMNN bị tác động bởi 5 nhân tố chính gồm: uy tín, lãi suất, chất lượng dịch

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 06/06/2022