Kiểm Tra Độ Tin Cậy Thang Đo Các Nhân Tố Trước Khi Tiến Hành Phân Tích Nhân Tố Phám Phá Efa

2.3.2. Kiểm tra độ tin cậy thang đo các nhân tố trước khi tiến hành phân tích nhân tố phám phá EFA

Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Hệ số này thường được dùng để đo lường mức độ chặt chẽ các mục hỏi trong thang đo có sự tương quan với nhau. Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu đều có ít nhất ba biến đo lường trở lên, do vậy có thể tính Cronbach’s Alpha cho các thang đo.

Theo Hair (2010), độ tin cậy thang đo được hiểu là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải những sai số và kết quả phỏng vấn khách hàng là chính xác và phù hợp với thực tế [15].

Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Công cụ này giúp loại các quan sát hay thang đo không phù hợp trước. Các biến có hệ số tương quan biến - tổng (Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp để đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994) [16].

Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,8. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được, từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu.

Thang đo mà nghiên cứu sử dụng gồm 5 thành phần chính, bao gồm: (1) Sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân, (2) Thủ tục và quy trình cho vay, (3) Nhân viên tín dụng, (4) Phương tiện hữu hình và (5) Lãi suất cho vay. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha được thể hiện trong bảng sau.

Bảng 2.14: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo

Tương

Hệ số

MÃ BIẾN

ĐỊNH NGHĨA BIẾN

quan biến tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

1. Sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân

Cronbach’s Alpha = 0,774

SP1 Sản phẩm và các hình thức cho vay đa dạng 0,641 0,699

	hạn cho vay linh động, hợp lý
SP3	Thông tin về các sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân luôn được khách hàng cung cấp đầy đủ và	0,459	0,761
	chính xác
SP4	Ngân hàng thường xuyên đựa ra các chương trình khuyến mãi về sản phẩm cho vay khách hàng cá	0,517	0,743
	nhân rất hấp dẫn
SP5 Các sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân luôn 0,389			0,784
2. Thủ tục và quy trình cho vay Cronbach’s Alpha = 0,823
TTQT1 Hồ sơ thủ tục cho vay của ngân hàng đơn giản, dễ 0,528			0,653
TTQT2 Hồ sơ thủ tục cho vay của ngân hàng rất hợp lý và 0,581			0,615
TTQT3 Thời gian xử lý hồ sơ vay vốn nhanh chóng và 0,476			0,682
TTQT4 Các quy định, quy trình làm việc của bộ phận tín 0,472			0,682
3. Nhân viên tín dụng Cronbach’s Alpha = 0,843
NV1 Nhân viên tín dụng của ngân hàng có kiến thức và 0,484			0,822
NV2 Nhân viên tín dụng có thái độ lịch thiệp và thân 0,656			0,776
NV3 Nhân viên tín dụng xử lý nghiệp vụ nhanh chóng, 0,689			0,766
NV4 Nhân viên tín dụng tạo ra sự tin tưởng cho khách 0,631			0,784
NV5 Khách hàng luôn nhận được sự hướng dẫn, hỗ trợ 0,632			0,783
4. Phương tiện hữu hình Cronbach’s Alpha = 0,837
PTHH1 Các cơ sở vật chất của ngân hàng trông rất hấp 0,513			0,839

Có thể bạn quan tâm!

• Tình Hình Hoạt Động Cho Vay Tại Vietinbank Cn Tth Giai Đoạn 2015 - 2017
• Thực Trạng Hoạt Động Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Tại Vietinbank Cn Tth
• Tình Hình Dư Nợ Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Tại Vietinbank Cn Tth
• Đánh Giá Chung Về Chất Lượng Tín Dụng Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Tại Vietinbank Chi Nhánh Thừa Thiên Huế
• Đa Dạng Hóa Các Sản Phẩm Tín Dụng Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân
• Kiến Nghị Đối Với Các Cơ Quan Quản Lý Nhà Nước

Xem toàn bộ 127 trang tài liệu này.

SP2 Các sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân có thời

0,751 0,661

đáp ứng đầy đủ, kịp thời nhu cầu của Quý khách

hiểu

dễ áp dụng

chính xác

dụng được công khai, rò ràng

năng lực chuyên môn thiện

chính xác

hàng

kịp thời từ nhân viên tín dụng khi cần thiết

dẫn.

PTHH2 Nơi giao dịch của ngân hàng có trang thiết bị rất

0,657 0,799

hiện đại.

PTHH3 Cách bố trí các quầy giao dịch hợp lý, dễ nhận 0,762			0,770
PTHH4 Tiện nghi phục vụ tốt (không gian chờ, báo, nước 0,714			0,784
PTHH5 Nhân viên ngân hàng ăn mặc lịch sự, gọn gàng. 0,563			0,825
5. Lãi suất và phí cho vay Cronbach’s Alpha = 0,890
LS_P1 Lãi suất, phí cho vay của ngân hàng là chấp nhận 0,537			0,695
LS_P2 Quy định lãi suất, phí cho vay của ngân hàng là rò 0,622			0,638
Lãi suất, phí cho vay ngân hàng không có quá LS_P3 nhiều chênh lệch so với các ngân hàng khác trên 0,498 địa bàn			0,713
LS_P4 Ngân hàng ít thay đổi lãi suất, phí cho vay trong 0,527			0,697
6. Đánh giá chung Cronbach’s Alpha = 0,841
DGC1	Quý khách đánh giá cao khả năng đáp ứng nhu cầu vốn vay của ngân hàng	0,693	0,790
DGC2	Quý khách hài lòng về những giá trị mà dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng đem	0,641	0,813
	lại
DGC3	Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng trong thời gian	0,723	0,776
	tới
DGC4	Quý khách sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân, đồng nghiệp sử dụng dịch vụ cho vay khách hàng	0,643	0,812
	cá nhân của ngân hàng

biết.

uống, vị trí để xe thuận tiện…)

được

ràng và hợp lý

thời hạn

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS (2018)

Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy, tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm biến quan sát đều lớn hơn 0,7. Nhìn chung các thành phần nghiên cứu đều đảm báo độ tin cậy để thực hiện các phân tích cần thiết của ngiên cứu. Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và việc loại bất kỳ biến quan sát nào cũng sẽ làm giảm độ tin cậy của thang đo. Như vậy, các biến quan sát đảm bảo đủ độ tin cậy để tiến hành các phân tích tiếp theo.

2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung

thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 2010) [15]. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:

- Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Giá trị KMO trong khoảng từ 0,5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA [13].

- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0,3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0,4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,50 sẽ bị loại [15].

- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cũng theo Nguyễn Đình Thọ (2011) [13] thì tổng phương sai trích từ 60% trở lên là tốt.

- Điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hair, 2010) [15]. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) được trình bày như sau:

Bảng 2.15: Kiểm định KMO và Bartlett'st

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of

Sampling Adequacy.	0,700
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	1449,578
	Df	253
	Sig.	0,000

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS (2018)

Theo bảng trên, giá trị p-value = 0,000 của kiểm định Bartlett'st cho phép ta an toàn bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Phân tích nhân tố không phù hợp với dữ liệu). Chỉ số KMO = 0,700 (nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1) cho thấy độ phù hợp của mô hình ở mức cho phép.

Componen t

Bảng 2.16: Tổng phương sai trích

Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared

Loadings

Tota l	% of Varianc e	Cumulativ e %	Tota l	% of Varianc e	Cumulativ e %
1	4,114	17,888	17,888	3,105	13,498	13,498
2	3,347	14,551	32,439	3,007	13,075	26,573
3	2,557	11,115	43,554	2,820	12,260	38,833
4	2,127	9,246	52,801	2,492	10,834	49,667
5	1,541	6,702	59,503	2,262	9,836	59,503
6	1,026	4,462	63,965
7	0,859	3,734	67,699
8	0,797	3,463	71,162
9	0,776	3,375	74,538
10	0,724	3,148	77,686
11	0,697	3,029	80,715

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS (2018)

Dựa theo bảng trên, tổng phương sai trích là 59,503% > 50%, do đó, phân

tích nhân tố là phù hợp.

Bảng 2.17: Ma trận xoay nhân tố

Nhóm nhân tố

Đặt tên MÃ BIẾN 1 2 3 4 5

Phương tiện

hữu hình

PTHH3 0,865

PTHH4 0,815

	PTHH2	0,797
Eigenvalue =	PTHH5	0,714
13,498 > 1	PTHH1	0,667
Nhân viên tín	NV3		0,832
dụng	NV2		0,750
	NV4		0,742
Eigenvalue =	NV5		0,701
13,075 > 1	NV1		0,659
Sản phẩm cho	SP2			0,875
vay KHCN	SP1			0,810
	SP4			0,670
Eigenvalue =	SP3			0,664
12,260 > 1	SP5			0,552
Lãi suất và	LS_P2				0,770
phí cho vay	LS_P1				0,743
KHCN	LS_P3				0,716
Eigenvalue = 10,834> 1	LS_P4				0,696
Thủ tục, quy	TTQT2					0,782
KHCN	TTQT1					0,765
Eigenvalue =	TTQT4					0,695
9,836 > 1	TTQT3					0,680

trình cho vay

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS (2018)

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy có 5 nhân tố được hình thành sau khi tiến hành xoay nhân tố. Các nhân tố đều được giữ nguyên các biến quan sát trong nhóm và không loại bất cứ một biến quan sát nào. Các nhân tố đều có hệ số Eigenvalue > 1, phù hợp với các yêu cầu về kỹ thuật thống kê xoay nhân tố khám phá EFA

2.3.4. Phân tích hồi quy

Sau khi đánh giá thang đo bằng Cronbach Alpha và EFA, tác giả đã sử dụng phương pháp trung bình cộng các biến đo lường (biến quan sát) cho các nhân tố để tiến hành phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy bội trong nghiên cứu này được thực hiện trên phần mềm thống kê SPSS với phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường với phương pháp ENTER.

Đây là công đoạn phân tích giúp xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ tín dụng cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng thông qua sự hài lòng của khách hàng. Đây là một trong những vấn đề quan trọng đối với ngân hàng để có thể nâng cao chất lượng dịch vụ tín dụng cho vay khách hàng cá nhân, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

Mô hình hồi quy được trình bày như sau:

HL = β0 + β1PTHH + β2NV + β3SP + β4LS_P + β5TTQT + ei

Các ký hiệu trong mô hình được quy định như sau:

- HL: Hài lòng về dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân

- PTHH: Phương tiện hữu hình

- NV: Nhân viên tín dụng

- QT: Công tác quyết toán

- LS_P: Lãi suất và phí cho vay khách hàng cá nhân

- TTQT: Thủ tục, quy trình cho vay khách hàng cá nhân

- Các hệ số: β1, β2, β3, β4, β5: Hệ số hồi quy ứng với các biến độc lập.

- ei: Phần dư của mô hình

Trước khi tiến hành kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta cần xem xét mối tương qua giữa các biến của mô hình. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số Pearson Correlation để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa mỗi yếu tố khác nhau với Hài lòng về dịch vụ cho vay của khách hàng cá nhân, và các biến độc lập với nhau.

Hài lòng Pearson 1 .253** .220** về dịch vụCorrelation				.616** .271** .148
cho vay Sig. (2-	.001 .005 )			.000 .001 .062
N	159	159	159	159	159	159
Pearson .253** PhươngCorrelation		1 .033		.011	-.029	.019
tiện hữu Sig. (2- .001 hìnhtailed)		.675		.891	.713	.816
	N 159	159	159	159	159	159
	Pearson .220** Correlation	.033	1	-.008	-.008	-.004
tín dụng	Sig. (2- .005	.675		.918	.924	.958
	N 159	159	159	159	159	159
Pearson .616** Sản phẩmCorrelation		.011 -.008		1	-.005	.009
cho vay Sig. (2- .000 KHCNtailed)		.891 .918			.952	.906
N	159	159	159	159	159	159

Bảng 2.18: Ma trận tương quan giữa các biến

Hài lòng về dịch vụ cho vay KHCN

Phương tiện hữu hình

Nhân viên tín dụng

Sản phẩm cho vay KHCN

Lãi suất và phí cho vay KHCN

Thủ tục, quy trình cho vay KHCN

KHCN

tailed

Nhân viên

tailed)

Lãi suất

Pearson

.271** -.029 -.008 -.005 1 .008

và phí choCorrelation

vay

Sig. (2-

.001 .713 .924 .952 .924

N	159	159	159	159	159	159
Thủ tục, Pearson quy trìnhCorrelation cho vay Sig. (2-	.148 .062 )	.019 -.004 .816 .958		.009 .906	.008 .924	1
N	159	159	159	159	159	159

KHCN

tailed)

KHCN

tailed

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS (2018)

Kết quả kiểm tra cho thấy “Hệ số tương quan” giữa biến phụ thuộc với các nhân tố cao nhất là 0,377 (thấp nhất là 0,08), các quan hệ này co ý nghĩa khi sig < 0,05. Sơ bộ có thể kết luận rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Ngoài ra hệ số tương quan giữa các biến độc lập phần lớn đều không có ý nghĩa thống kê, có thể kết luận sơ bộ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bội.