Đánh Giá Thang Đo Bằng Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Efa

Phương thức cho vay của NH đa dạng và luôn


sẵn có	3,83	0,7375	0,4958	0,8729
NH ứng dụng tốt công nghệ thông tin trong
dịch vụ khách hàng	3,83	0,7125	0,4287	0,8748
Điều kiện cho vay (tài sản bảo đảm…) linh
hoạt, phù hợp	3,66	0,7913	0,4537	0,8741
Thời gian xét duyệt hồ sơ, giải ngân nhanh
chóng, kịp thời	3,84	0,6227	0,5305	0,8725
NH thể hiện sự quan tâm đến quý khách (xử lý
nợ có vấn đề…)	3,50	0,7145	0,4513	0,8742
Nhân viên NH hiểu được những nhu cầu của
quý khách	3,51	0,5997	0,4973	0,8734
NH lưu ý và đáp ứng các mối quan tâm đặc
biệt của quý khách	3,44	0,5529	0,5701	0,8721
Giờ làm việc của NH thuận tiện cho quý
khách	4,05	0,4815	0,5136	0,8739
NH có các chương trình khuyến mãi, chăm
sóc khách hàng thường xuyên và phong phú	3,73	0,5993	0,5009	0,8733
NH luôn giữ đúng lời hứa	3,83	0,9056	0,4106	0,8759
Ngân hàng cung cấp dịch vụ tín dụng tốt ngay
từ lần đầu tiên	3,77	0,9999	0,4311	0,8757
Ngân hàng thông báo cho quý khách khi nào
dịch vụ sẽ được thực hiện	3,70	0,9810	0,3987	0,8768
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha toàn bộ				0,8788

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 148 trang tài liệu này.

(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS)

Số liệu trên bảng cho thấy tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha của các câu hỏi kỳ vọng (tại cột giá trị Cronbach’s Alpha khi loại biến) đều có giá trị cao hơn 0,8. Đồng thời các câu hỏi đều có hệ số tương quan biến tổng (tại cột giá trị Quan hệ biến tổng) lớn hơn 0,3. Thêm nữa hệ số Cronbach’s Alpha toàn bộ cho các câu hỏi kỳ vọng của đối tượng trình bày ở bảng trên bằng 0,8788 là rất cao.

Vì vậy có thể kết luận rằng đây là một thang đo lường tốt, các câu trả lời của các đối tượng điều tra khi khảo sát đều cho ta kết quả tin cậy và có thể sử dụng tốt trong các bước phân tích tiếp theo.

2.3.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm thủ tục để làm giảm các câu hỏi chi tiết trong phiếu điều tra mà các câu hỏi này được đưa ra để có được thông tin về tất cả các mặt của vấn đề cần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố này sẽ giúp cho nhà nghiên cứu có được một bộ các biến số có ý nghĩa hơn. Các nghiên cứu chi tiết về việc tính toán về mặt toán học có thể tìm thấy tại một số công trình nghiên cứu của Emeric (1999) của Hair et al (1995). [12]

Phân tích nhân tố Factor Analysic đòi hỏi nhà nghiên cứu phải quyết định trước một số vấn đề như: số lượng yếu tố cần phải đưa ra và phương pháp sử dụng để đảo trục yếu tố (Rotating the factors), cũng như hệ số tương quan ngưỡng để loại bỏ các yếu tố. Theo nghiên cứu của Almeda (1999) thì số lượng các yếu tố cần phải đưa ra được tính toán dựa trên dự tính của phạm vi nghiên cứu, mà dựa trên khung nghiên cứu này để đưa ra các câu hỏi cụ thể. Thêm nữa, các yếu tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần phải thoả mãn tiêu chuẩn Keiser - với KMO là 1 chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. [12]

Tiêu chuẩn Keiser qui định rằng hệ số Eigenvalue phải ít nhất lớn hơn hoặc bằng 1. Và thông thường, để tiện cho việc hiểu rõ hơn nữa về yếu tố, các nhà nghiên cứu thực nghiệm thường dùng phương pháp quay vòng trục toạ độ Varimax và còn gọi là phương pháp Varimax. Phương pháp này sẽ tối đa hoá tổng các phương sai của hệ số hồi quy tương quan của ma trận yếu tố, và từ đó dẫn đến một logic là các hệ số tương quan của các yếu tố- biến số là gần với +1 hoặc -1, tức là chỉ ra sự tương quan thuận hoặc tương quan nghịch giữa các yếu tố biến số. Nếu hệ số tương quan xấp xỉ bằng 0 thì điều đó có nghĩa là không có sự tương quan. Đồng thời, tiêu chuẩn của hệ số tương quan của yếu tố phải ít nhất là bằng 0,5 thì mới được xem là đạt yêu cầu. Và chỉ số 0,5 này được xem là ngưỡng để loại bỏ các câu hỏi khác trong quá trình phân tích các yếu tố. [12]

	1	2	3	4	5
Địa điểm giao dịch của NH thuận tiện cho quý khách	0,719
NH có cơ sở vật chất khang trang, hấp dẫn	0,785
Trang thiết bị của NH hiện đại, luôn hoạt động tốt, ổn định	0,838
Nhân viên NH có trang phục gọn gàng, lịch sự	0,852
Giấy tờ như Hợp đồng, hóa đơn, ủy nhiệm chi.. .rõ ràng dễ hiểu.	0,885
Công tác quảng bá, tuyền truyền thu hút khách hàng hiệu quả	0,826
Nhân viên NH bao giờ cũng tỏ ra lịch sự, nhã nhặn với quý khách					0,898
Nhân viên NH có đủ kiến thức để trả lời các câu hỏi của quý khách					0,850
Hành vi của nhân viên NH ngày càng tạo sự tin tưởng của quý khách					0,857
Ngân hàng sẵn sàng đáp ứng những nhu cầu của quý khách		0,727
Thủ tục vay vốn của NH nhanh chóng, đơn giản		0,649
Phương thức cho vay của NH đa dạng và luôn sẵn có		0,870
NH ứng dụng tốt công nghệ thông tin trong dịch vụ khách hàng		0,847
Điều kiện cho vay (tài sản bảo đảm…) linh hoạt, phù hợp		0,672
Thời gian xét duyệt hồ sơ, giải ngân nhanh chóng, kịp thời		0,878
NH thể hiện sự quan tâm đến quý khách (xử lý nợ có vấn đề…)			0,772
Nhân viên NH hiểu được những nhu cầu của quý khách			0,855
NH lưu ý và đáp ứng các mối quan tâm đặc biệt của quý khách			0,877
Giờ làm việc của NH thuận tiện cho quý khách			0,639
NH có các chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng thường xuyên và phong phú			0,795
NH luôn giữ đúng lời hứa				0,872
Ngân hàng cung cấp dịch vụ tín dụng tốt ngay từ lần đầu tiên				0,907
Ngân hàng thông báo cho quý khách khi nào dịch vụ sẽ được thực hiện				0,874
Eigenvalue	6,85	4,08	2,40	1,91	1,82
Phương sai tích lũy (%)	29,80	47,52	57,96	66,28	74,19

Bảng 2.28: Phân tích nhân tố đối với các biến điều tra

Các biến điều tra Nhân tố

(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS)

Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến số kỳ vọng được trình bày tại bảng

2.28. Bảng 2.28 ở trên cho thấy hệ số tương quan yếu tố với các Communalities có được từ phương pháp quay vòng trục toạ độ Varimax đối với các câu hỏi đều thỏa mãn các yêu cầu mà phương pháp phân tích yếu tố đòi hỏi. Kết quả cho thấy có 5 nhân tố có được từ phương pháp nói trên với các Eigenvalue thỏa mãn điều kiện chuẩn Kaiser lớn hơn 1. Đồng thời hệ số tin cậy Reliability được tính cho các factor mới này cũng thỏa mãn yêu cầu lớn hơn 0,5. Phương sai tích lũy là 74,19% (> 50%). Do đó các yếu tố mới này sẽ được sử dụng để tính toán thành các biến mới cho việc phân tích thích hợp để xác định các nhân tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh sau này. Các nhân tố này gồm:

- Nhân tố 1 (Factor 1): Có giá trị Eigenvalue bằng 6,85 lớn hơn 1. Nhân tố này bao gồm 6 biến quan sát. Ta đặt tên cho nhóm yếu tố này là F1: phương tiện hữu hình. Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí: Địa điểm giao dịch của NH thuận tiện cho quý khách, NH có cơ sở vật chất khang trang, hấp dẫn, Trang thiết bị của NH hiện đại, luôn hoạt động tốt, ổn định, Nhân viên NH có trang phục gọn gàng, lịch sự, Giấy tờ như Hợp đồng, hóa đơn, ủy nhiệm chi.. .rõ ràng dễ hiểu, Công tác quảng bá, tuyền truyền thu hút khách hàng hiệu quả.

- Nhân tố 2 (Factor 2): Có giá trị Eigenvalue bằng 4,08 lớn hơn 1. Nhân tố này bao gồm 6 biến quan sát. Ta đặt tên cho nhóm yếu tố này là F2: Khả năng đáp ứng. Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí: Ngân hàng sẵn sàng đáp ứng những nhu cầu của quý khách, Thủ tục vay vốn của NH nhanh chóng, đơn giản, Phương thức cho vay của NH đa dạng và luôn sẵn có, NH ứng dụng tốt công nghệ thông tin trong dịch vụ khách hàng, Điều kiện cho vay (tài sản bảo đảm…) linh hoạt, phù hợp, Thời gian xét duyệt hồ sơ, giải ngân nhanh chóng, kịp thời.

- Nhân tố 3 (Factor 3): Có giá trị Eigenvalue bằng 2,40 lớn hơn 1. Nhân tố này bao gồm 5 biến quan sát. Ta đặt tên cho nhóm yếu tố này là F3: sự đồng cảm. Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí: NH thể hiện sự quan tâm đến quý khách (xử lý nợ có vấn đề…), Nhân viên NH hiểu được những nhu cầu của quý khách NH lưu ý và đáp ứng các mối quan tâm đặc biệt của quý khách, Giờ làm

việc của NH thuận tiện cho quý khách, NH có các chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng thường xuyên và phong phú.

- Nhân tố 4 (Factor 4): Có giá trị Eigenvalue bằng 1,91 lớn hơn 1. Nhân tố này bao gồm 3 biến quan sát. Ta đặt tên cho nhóm yếu tố này là F4 độ tin cậy. Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí: NH luôn giữ đúng lời hứa Ngân hàng cung cấp dịch vụ tín dụng tốt ngay từ lần đầu tiên, Ngân hàng thông báo cho quý khách khi nào dịch vụ sẽ được thực hiện.

- Nhân tố 5 (Factor 5): Có giá trị Eigenvalue bằng 1,82 lớn hơn 1. Nhân tố này bao gồm 3 biến quan sát. Ta đặt tên cho nhóm yếu tố này là F5: năng lực phục vụ. Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí: Nhân viên NH bao giờ cũng tỏ ra lịch sự, nhã nhặn với quý khách, Nhân viên NH có đủ kiến thức để trả lời các câu hỏi của quý khách, Hành vi của nhân viên NH ngày càng tạo sự tin tưởng của quý khách.

2.3.4. Mô hình và giả thiết nghiên cứu chính thức

Dựa trên kết quả phân tích nhân tố EFA ở bảng 2.28 cho thấy vẫn giữ nguyên 5 nhân tố thang đo chất lượng hoạt động cho vay kinh doanh và giữ nguyên 23 biến quan sát đo lường 5 nhân tố với tên gọi và danh sách biến cụ thể như sau:

Bảng 2.29: Thứ tự danh sách các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng

dịch vụ CVKD

Tên

Tên nhân tố	Biến quan sát
F1i	Phương tiện hữu hình	1,2,3,4,5,6
F2i	Khả năng đáp ứng	10,11,12,13,14,15
F3i	Sự đồng cảm	16,17,18,19,20
F4i	Độ tin cậy	21,22,23
F5i	Năng lực phục vụ	7,8,9

* Mô hình nghiên cứu như sau

PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH

F1i

KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG

F2i

SỰ ĐỒNG CẢM

F3i

ĐỘ TIN CẬY

F4i

CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ CHO VAY KINH DOANH CỦA VIETINBANK QUẢNG TRỊ

NĂNG LỰC PHỤC VỤ

F5i

Sơ đồ 2.2: Mô hình nghiên cứu chính thức

2.3.5. Mô hình hồi quy

2.3.5.1. Đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình

Việc xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tại Vietinbank Quảng Trị là một trong những vấn đề quan trọng, nhất là mặt thực tiễn. Bởi vì thông qua quá trình phân tích này giúp cho Vietinbank Quảng Trị đưa ra những giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh. Mô hình hồi quy có dạng:

Yi = 0 + 1.F1i + 2.F2i + 3.F3i +4.F4i +5.F5i + ui

Trong đó :

- i là thứ tự mẫu điều tra (i = 1 → 240)

- 0, 1, 2, 3, 4, 5: là các hệ số hồi quy tương ứng

- F1i: Phương tiện hữu hình;

- F2i: Khả năng đáp ứng;

- F3i: Đồng cảm;

- F4i: Độ tin cậy;

- F5i: Năng lực phục vụ;

- Yi: Biến phụ thuộc (chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tại Vietinbank Quảng Trị)

Để kiểm định sự phù hợp giữa các nhân tố tạo nên chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tại Vietinbank Quảng Trị, tác giả sử dụng hàm hồi quy bội và phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Ta có kết quả phân tích hồi quy như sau:

Bảng 2.30: Kết quả phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tại Vietinbank Quảng Trị

Hệ số hồi quy

Chỉ số đa cộng

Các biến phân tích

(j )

Giá trị t

tuyến VIF

Hệ số chặn

3,608	169,283***
Phương tiện hữu hình	0,227	10,623***	1,000
Khả năng đáp ứng	0,183	8,565***	1,000
Đồng cảm	0,165	7,733***	1,000
Độ tin cậy	0,167	7,811***	1,000
Năng lực phục vụ	0,132	6,199***	1,000
Durbin –Watson		1,717
R-square		0,596
F test		69,087
Sig		0,000

(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS)

Ghi chú: ***: Độ tin cậy 99% tương ứng Sig < 0,01

Kết quả số liệu bảng 2.39 cho thấy các biến độc lập (Phương tiện hữu hình, năng lực phục vụ, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, độ tin cậy ) đều có các hệ số hồi quy với giá trị thống kê “t” lớn và sig <0,01 điều đó cho thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa về mặt thống kê, với độ tin cậy 99%. Hay nói cách khác các biến độc lập trên đều tác động đến biến phục thuộc (chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tại Vietinbank Quảng Trị).

Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Yi: chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tại Vietinbank Quảng Trị) với các biến độc lập ( F1i : Phương tiện hữu hình; F2i: Khả năng đáp ứng; F3i:Sự đồng cảm ; F4i:Độ tin cậy, F5i: Năng lực phục vụ) được thể hiện qua phương trình sau:

Yi=3,608 + 0,227*F1i + 0,183*F2i+ 0,165*F3i+ 0,167F4i + 0,132 F5i + Ui

Theo phương trình trên cả 5 nhân tố có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh. Để thấy được mức độ quan trọng của mỗi biến đối với biến phụ thuộc trong quan hệ so sánh giữa các biến độc lập, người ta dùng hệ số hồi quy (Bêta) để so sánh; thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Bêta, nhân tố nào có hệ số Bêta càng lớn thì mức độ tác động đến chất lượng hoạt động cho vay kinh doanh càng nhiều. Cụ thể ở bảng 2.30 cho ta thấy. F1i là quan trọng nhất do có hệ số bêta là 0,227; F2i là quan trọng thứ hai do có hệ số bêta là 0,183; F4i là quan trọng thứ ba do có hệ số bêta là 0,167; F3i là quan trọng thứ tư do có hệ số bêta là 0,165; F5i quan trọng thứ tư do có hệ số bêta là 0,132.

Kết quả số liệu bảng 2.30 cho thấy R2 = 0,596 (R Square), ta dùng R2 để

đánh giá mức độ phù hợp của mô hình. Ta có R2 theo kết quả bảng trên là 0,596 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội trên đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 59,6% (hay 59,6% biến thiên của chất lượng dịch vụ cho vay được giải thích bởi 5 biến độc lập trên).

Mô hình có giá trị thống kê d = 1,717 trong kiểm định tự tương quan bậc 1 (kiểm định Durbin –Watson) thỏa mãn điều kiện du < d < 4-du. . Do đó mô hình trên không có tự tương quan bậc 1.

Các chỉ số VIF đều bằng 1 nên mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

2.3.5.2 . Đánh giá các giả thuyết của mô hình

Ở kiểm định F ở phần trên chúng ta đã có kết luận mô hình tổng thể có ý nghĩa, điều này có nghĩa là có ít nhất 1 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được một cách có ý nghĩa cho biến thiên trong biến phụ thuộc. Tuy nhiên điều này không có nghĩa biến độc lập được đưa vào mô hình đều có ý nghĩa, để xác định biến độc lập nào có ý nghĩa chúng ta kiểm định các giả thuyết sau:

- H1: Phương tiện hữu hình tốt sẽ làm cho chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tốt hơn. Thành phần Phương tiện hữu hình có hệ số bêta = 0,227, giá trị t = 10,623, với độ tin cậy 99% nên giả thuyết này được chấp nhận.

- H2: Khả năng đáp ứng tốt sẽ làm chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tốt hơn. Thành phần Khả năng đáp ứng có hệ số bêta = 0,183, giá trị t = 8,565, với độ tin cậy 99% nên giả thuyết này được chấp nhận.

- H3: Sự đồng cảm tốt sẽ làm chất lượng dịch vụ cho vay kinh doanh tốt hơn.