Chất lượng dịch vụ: 0.831.
Quyết định sử dụng: 0.711.
Các hệ số tương quan của các biến quan sát đều đạt, ngoại trừ biến HA6 có tương quan biến tổng < 0.3, các khái niệm còn lại có Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.7 và các biến quan sát đều có mối tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3. Sau khi loại hệ số HA6, hệ số Cronbach’s Alpha của biến Thương hiệu Ngân hàng tăng từ 0.798 lên 0.835.
Phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định các nhân tố thành phần và đo lường độ phù hợp của mô hình:
Toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Để sử dụng EFA, trị số KMO phải 0,5 <= KMO <= 1.
Kiểm định Bartlett về tương quan các biến, p <= 0,05 có nghĩa các biến có quan hệ với nhau.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5 nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại .
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50%
Hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998)
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố>= 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003)
Kết quả các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng:
KMO = 0.807 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp
Sig = 0.000 (Sig<0.05) cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê
Eigenvalue = 1.087 > 1
Phương sai cộng dồn = 64.901%
Hệ số tải nhân tố của các biến đa số đều > 0.5, tuy nhiên biến CL1 có hệ số tải nhân tố (factor loading) là 0.441<0.5, biến CL4 không hội tụ nên ta loại 2 biến trên ra khỏi mô hình.
Thang đo quyết định sử dụng
KMO = 0.675 > 0.5
Sig = 0.000 (Sig <0.05) cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê
Eigenvalue = 1.901
Phương sai cộng dồn = 63.365%
Số nhân tố = 1
Bảng 4.3 Kiểm định KMO biến độc lập
0.807 | |
Chi bình phương | 3964.904 |
Hệ số Bartlett | 300 |
Ý nghĩa thống kê | 0.000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng TMCP Việt Nam - Nguyễn Huỳnh Quang - 3 -
Thực Trạng Phát Hành Và Sử Dụng Thẻ Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Tmcp Việt Nam -
Các Đặc Điểm Thống Kê Mô Tả Khác -
Giải Pháp Vận Dụng Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Tích Cực Đến Quyết Đinh Sử Dụng Thẻ Tín Dụng Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Các Nhtm Việt Nam Và Kết -
Dàn Bài Phỏng Vấn Định Tính -
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng TMCP Việt Nam - Nguyễn Huỳnh Quang - 9
Xem toàn bộ 89 trang tài liệu này.
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.4 Kết quả phân tích nhân tố EFA đối với các thang đo biến độc lập
Nhân tố | ||||||
CL (Chất lượng) | HA (Thương hiệu) | AT (An toàn) | CP (Chi phí) | TK (Ảnh hưởng) | ||
CL2 | 0.904 | |||||
CL5 | 0.889 | |||||
CL3 | 0.763 | |||||
CL7 | 0.691 | |||||
CL6 | 0.661 | - 0.410 | ||||
CL1 | 0.441 | |||||
HA4 | 0.852 | |||||
HA7 | 0.809 | |||||
HA3 | 0.758 | |||||
HA5 | 0.746 | |||||
HA2 | 0.700 | |||||
HA1 | 0.576 | - 0.346 | ||||
AT5 | 0.823 | |||||
AT3 | 0.778 |
0.769 | ||||||
AT1 | 0.694 | |||||
AT4 | 0.643 | |||||
CP3 | 0.900 | |||||
CP2 | 0.796 | |||||
CP4 | 0.783 | |||||
CP1 | 0.728 | |||||
TK3 | 0.880 | |||||
TK2 | 0.814 | |||||
TK1 | 0.794 | |||||
CL4 | 0.317 | 0.672 |
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS)
Tiếp theo, kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo chính thức hoàn toàn thỏa điều kiện. Kết quả tính hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo 5 thành phần riêng biệt và Quyết định sử dụng ngân hàng của khách hàng cá nhân cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu, có 23/23 biến quan sát của các khái niệm đều đạt yêu cầu:
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Cronbach’s Anpha các thang đo sau khi loại biến
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 | |
Thương hiệu ngân hàng: Cronbach’s Alpha = 0.835 |
19.211 | 13.224 | 0.418 | 0.847 | |
HA2 | 19.068 | 12.882 | 0.532 | 0.823 |
HA3 | 19.079 | 12.265 | 0.638 | 0.802 |
HA4 | 19.115 | 11.441 | 0.766 | 0.775 |
HA5 | 19.220 | 12.195 | 0.626 | 0.805 |
HA7 | 19.180 | 11.928 | 0.696 | 0.791 |
Ảnh hưởng của những người xung quanh: Cronbach’s Alpha= 0.792 | ||||
TK1 | 7.392 | 3.307 | 0.580 | 0.775 |
TK2 | 7.361 | 3.265 | 0.589 | 0.766 |
TK3 | 7.192 | 3.200 | 0.743 | 0.608 |
An toàn bảo mật: Cronbach’s Alpha = 0.817 | ||||
AT1 | 15.258 | 10.124 | 0.534 | 0.802 |
AT2 | 15.156 | 9.513 | 0.659 | 0.765 |
AT3 | 15.178 | 9.522 | 0.625 | 0.776 |
AT4 | 15.167 | 10.424 | 0.500 | 0.812 |
AT5 | 15.037 | 9.314 | 0.728 | 0.745 |
Chi phí sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.825 | ||||
CP1 | 11.719 | 5.690 | 0.556 | 0.826 |
CP2 | 11.733 | 5.503 | 0.626 | 0.791 |
CP3 | 11.545 | 5.528 | 0.821 | 0.711 |
11.654 | 5.793 | 0.631 | 0.787 | |
Chất lượng dịch vụ: Cronbach’s Alpha = 0.866 | ||||
CL2 | 15.530 | 9.126 | .876 | .793 |
CL3 | 15.651 | 9.590 | .676 | .841 |
CL5 | 15.549 | 9.440 | .821 | .808 |
CL6 | 15.704 | 9.983 | .556 | .873 |
CL7 | 15.741 | 9.955 | .566 | .870 |
Quyết định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.711 | ||||
QĐ1 | 7.233 | 1.058 | 0.514 | 0.638 |
QĐ2 | 7.579 | 1.045 | 0.551 | 0.693 |
QĐ3 | 7.919 | 1.055 | 0.521 | 0.630 |
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS)
quy
Kiểm định các giả thuyết, mô hình nghiên cứu thông qua phân tích hồi
Phân tích tương quan
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét mối quan hệ giữa các biến độc
lập và biến phụ thuộc qua hệ số tương quan Pearson của bảng hệ số tương quan để đánh giá giá trị phân biệt. Hệ số tương quan sẽ nằm trong khoảng [-1;1]. Nếu bằng -1 nghĩa là tương quan nghịch (negative correlation) và +1 là tương quan thuận, nếu bằng 0 nghĩa là không có tương quan. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Dựa vào bảng phân tích kết quả tương quan dưới đây, ta thấy được có sự tương quan giữa biến phụ thuộc (Quyết định sử dụng) và biến độc lập, thể hiện qua hệ số tương quan như sau: Thương hiệu ngân hàng (0,288), Tham khảo người khác(0,175), An toàn
bảo mật(0,362), Chi phí sử dụng (0,328), Chất lượng dịch vụv(0,386) được kiểm định với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Kết luận: Ta có thể đưa các biến độc lập này vào mô hình để giải thích biến phụ thuộc Quyết định sử dụng
Bảng 4.6 Kết quả phân tích tương quan
HA | TK | AT | CP | CL | QDSD | ||
HA | Pearson Correlation | 1 | .010 | .155** | .155** | .200** | .288** |
Sig. (2-tailed) | .845 | .003 | .003 | .000 | .000 | ||
TK | Pearson Correlation | .010 | 1 | .155** | .096 | .159** | .175** |
Sig. (2-tailed) | .845 | .003 | .071 | .003 | .001 | ||
AT | Pearson Correlation | .155** | .155** | 1 | .186** | .352** | .362** |
Sig. (2-tailed) | .003 | .003 | .000 | .000 | .000 | ||
CP | Pearson Correlation | .155** | .096 | .186** | 1 | .256** | .328** |
Sig. (2-tailed) | .003 | .071 | .000 | .000 | .000 | ||
CL | Pearson Correlation | .200** | .159** | .352** | .256** | 1 | .386** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .003 | .000 | .000 | .000 | ||
QDSD | Pearson Correlation | .288** | .175** | .362** | .328** | .386** | 1 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .001 | .000 | .000 | .000 |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS)