Bảng 4.20 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo (tt)
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến-tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Ý định cấp vốn INT (0,797) | INT47 | ,636 | ,730 |
INT48 | ,666 | ,699 | |
INT49 | ,627 | ,738 | |
Cảm nhận về rủi ro RIS (0,911) | RIS25 | ,311 | ,917 |
RIS26 | ,736 | ,900 | |
RIS27 | ,707 | ,901 | |
RIS28 | ,647 | ,904 | |
RIS31 | ,312 | ,917 | |
RIS32 | ,751 | ,899 | |
RIS33 | ,737 | ,900 | |
RIS34 | ,707 | ,901 | |
RIS35 | ,319 | ,916 | |
RIS36 | ,728 | ,901 | |
RIS37 | ,694 | ,902 | |
RIS38 | ,779 | ,898 | |
RIS39 | ,793 | ,898 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Cơ Cấu Doanh Số Cho Vay Nncnc Phân Theo Nhtm Tại Lâm Đồng -
Kinh Nghiệm Sản Xuất Nncnc Của Đối Tượng Nghiên Cứu -
Khảo Sát Về Lưới Tầm Quan Trọng – Chất Lượng Dịch Vụ Tín Dụng -
Thảo Luận Kết Quả Nghiên Cứu Của Mô Hình Thứ Nhất -
Kiểm Định Cronbach’Alpha Cho Các Nhân Tố Mới -
Kết Quả Độ Tin Cậy Thang Đo Chuẩn Chủ Quan
Xem toàn bộ 297 trang tài liệu này.
Sau khi loại bỏ các biến trên, thang đo nhận thức tính hữu dụng (PU) vẫn còn lại 3 biến quan sát và thang đo nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) vẫn còn lại 4 biến quan sát, vừa đủ thỏa mãn độ giá trị nội dung của thang đo. Ngoài ra, 4 biến bị loại bỏ trên là các biến quan sát được bổ sung mới trong quá trình nghiên cứu định tính. Vì vậy thang đo PU và PBC vẫn bảo toàn độ giá trị nội dung của thang đo gốc mà tác giả kế thừa từ các công trình trước. Thang đo cảm nhận về rủi ro còn lại 13 biến quan sát, và sẽ tiếp tục được kiểm định trong phần phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.4.1.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau bước kiểm định độ tin cậy Cronbach’ Alpha, các thang đo trong mô hình tiếp tục được kiểm tra độ hội tụ bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép trích Principal Axit Factoring và phép xoay Promax.
Bảng 4.21 Kết quả phân tích EFA
Factor | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
EOU1 | -.052 | .041 | .008 | .746 | .047 | -.024 |
EOU2 | .036 | -.142 | -.008 | .913 | -.028 | .031 |
EOU3 | -.155 | -.032 | .111 | .522 | .030 | .027 |
EOU4 | -.141 | .098 | .041 | .661 | .078 | -.018 |
PU7 | .059 | -.033 | -.075 | .127 | .818 | .004 |
PU8 | -.092 | -.059 | .097 | -.178 | .949 | .024 |
PU9 | .119 | .163 | -.038 | .196 | .554 | -.069 |
NOR12 | -.001 | .047 | .051 | -.102 | .032 | .796 |
NOR13 | .061 | .024 | -.038 | .020 | -.024 | .832 |
NOR14 | -.022 | .050 | -.013 | .116 | -.028 | .772 |
NOR15 | -.033 | .705 | .041 | -.043 | -.040 | .077 |
NOR16 | -.129 | .735 | -.035 | -.088 | .097 | .073 |
NOR17 | .023 | .908 | .002 | .032 | -.046 | -.087 |
NOR18 | .094 | .811 | -.026 | -.032 | .017 | .066 |
PBC21 | .056 | .208 | .748 | .130 | -.066 | -.061 |
PBC22 | -.001 | -.134 | .673 | .148 | -.024 | .041 |
PBC23 | -.077 | -.032 | .932 | -.164 | .020 | -.019 |
PBC24 | .032 | -.011 | .795 | .044 | .045 | .032 |
RIS32 | .788 | -.023 | .011 | -.077 | .079 | .013 |
RIS33 | .745 | .008 | -.009 | -.065 | .050 | -.074 |
RIS34 | .738 | -.087 | -.010 | -.044 | .001 | .110 |
RIS36 | .905 | -.038 | .042 | .108 | .010 | .076 |
RIS37 | .743 | .072 | -.034 | .055 | -.050 | .000 |
RIS38 | .826 | .013 | .011 | -.033 | -.002 | .031 |
RIS39 | .806 | .033 | -.006 | -.039 | -.029 | -.137 |
Trong mô hình nghiên cứu có 7 biến, trong đó có 5 biến độc lập được đo lường bằng 33 biến quan sát. Vì vậy, bước EFA sẽ phân tích nhân tố khám phá của 5 thang đo biến độc lập trên.
Trong bước phân tích EFA chung cho 5 thang đo biến độc lập, có 8 biến quan sát bị loại bỏ khỏi mô hình vì có hệ số tải cùng lúc lên nhiều nhân tố khác nhau với chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,3. Các biến bị loại bỏ lần lượt là: RIS 35, RIS31, RIS25, EOU5, EOU6, RIS26, RIS27, RIS28. Kết quả cuối cùng cho thấy, 25 biến quan sát còn lại đã trích được 6 nhân tố (xem Bảng 4.21 bên trên).
Hệ số KMO đạt 0,884 (>0,5) nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu, với kiểm định Barlett có Sig bằng 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Tổng phương sai trích đạt 66,22% cho thấy 6 nhân tố trích được đã giải thích được 66,22% biến thiên phương sai của tập dữ liệu. Các hệ số trích của các nhân tố dao động từ 0,522 đến 0,949 và đều cao hơn mức 0,5. Như vậy, các nhân tố trích được đã thỏa mãn những tiêu chuẩn về độ giá trị hội tụ và phân biệt trong phần phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả chi tiết được thể hiện ở Phụ lục 3.4.2.
Trong bước phân tích nhân tố khám phá EFA, thang đo Chuẩn chủ quan bị tách làm hai nhân tố, nhân tố thứ nhất bao gồm ba biến quan sát là NOR12, NOR 13 và NOR14. Nhân tố thứ hai bao gồm bốn biến quan sát là: NOR 15, NOR16, NOR17 và NOR18. Nội dung cụ thể các biến quan sát như sau:
NOR12: Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên chú trọng vào các khách hàng tín dụng NNCNC.
NOR13: Những người có sức ảnh hưởng đến tôi cho rằng tôi nên thực hiện các hợp đồng tín dụng NNCNC.
NOR14: Những người mà ý kiến của họ có giá trị với tôi nghĩ rằng tôi nên thực hiện các hợp đồng tín dụng NNCNC.
NOR15: Tôi cho rằng nhà nước đã ban hành đầy đủ các chính sách cần thiết để thúc đẩy phát triển NNCNC.
NOR16: Tôi cho rằng Ngân hàng Nhà nước đã ban hành đầy đủ các chính sách về tín dụng cho NNCNC.
NOR17: Tôi cho rằng tỉnh Lâm Đồng luôn chú trọng chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng phát triển NNCNC.
Nhân tố thứ nhất bao gồm 3 biến trùng khớp với thang đo gốc của tác giả Lee (2009), vì vậy tác giả quyết định đặt tên gọi là: Chuẩn chủ quan gốc.
Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến quan sát được bổ sung ở phần nghiên cứu định tính, nó cho thấy sự ủng hộ của các sở, ngành và địa phương đối với phát triển NNCNC. Như
vậy, khi tất cả các cấp từ trung ương đến địa phương đều có các chính sách ủng hộ phát triển NNCNC, thì các nhân viên tín dụng của các NHTM sẽ nhận thức nó cũng như một sự ủng hộ cho hành vi thích đáng của họ. Nghiên cứu quyết định đặt nhân tố thứ hai này là Chuẩn chủ quan chính sách, thể hiện cho sức mạnh của những quyết sách từ trung ương và chính quyền địa phương tác động đến nhận thức của các nhân viên tín dụng của các NHTM. Bởi vì thang đo Chuẩn chủ quan đã bị tách ra thành hai nhân tố khác nhau là Chuẩn chủ quan gốc và Chuẩn chủ quan chính sách, tác giả quyết định sử dụng thang đo đa hướng dạng phản ảnh (reflective) để đo lường Chuẩn chủ quan với hai khía cạnh trên.
4.4.1.3. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’Alpha cho nhân tố mới
Trong bước phân tích nhân tố khám phá, có hai nhân tố mới tách ra từ một thang đo Chuẩn chủ quan, đó là Chuẩn chủ quan gốc và Chuẩn chủ quan chính sách. Ngoài ra, thang đo Cảm nhận rủi ro cũng bị loại bỏ nhiều biến quan sát, để cuối cùng còn lại một nhân tố duy nhất bao gồm 7 biến quan sát. Vì vậy, 3 thang đo trên được kiểm định độ tin cậy Cronbach’Alpha thêm một lần nữa để khẳng định độ tin cậy. Kết quả cho thấy cả ba nhân tố mới đều có độ tin cậy Cronbach’Alpha đạt trên 0,7 với các hệ số tương quan biến tổng của các biến thành phần đạt trên 0,3. Vì vậy, ba nhân tố mới đã thỏa mãn tốt độ tin cậy, có thể sẵn sàng được thực hiện các bước phân tích tiếp theo. Kết quả được thể hiện ở phụ lục 3.4.1.
4.4.1.4. Kết quả phân tích CFA
Sau bước phân tích nhân tố khám phá, dữ liệu tiếp tục được phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Theo Hair và cộng sự (2010), để sử dụng phương pháp ước lượng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho phân tích dữ liệu, tập dữ liệu cần thỏa mãn tính phân phối chuẩn. Khi kiểm định phân phối của các biến quan sát, các kurtosis và skewnesses tương ứng đều nằm trong khoảng [-2, +2] (xem Phụ lục 3.4.4) nên phương pháp ước lượng Maximum LikeHood (ML) là phương pháp thích hợp được sử dụng để ước lượng các tham số trong mô hình (Muthen & Kaplan, 1985).
Việc kiểm định CFA được tiến hành theo hai bước như sau:
Bước 1: Kiểm định giá trị hội tụ và độ tin cậy tổng hợp với các điều kiện theo Hair và cộng sự (2014):
Hệ số hồi quy chuẩn hóa của các biến quan sát trong thang đo đó phải lớn hơn 0,5.
Phương sai trích VE phải lớn hơn 0,5 hoặc 0,4.
Độ tin cậy tổng hợp (ρc) của các thang đo phải lớn hơn 0,6.
Bước 2: Kiểm định độ giá trị phân biệt và độ giá trị hội tụ với các điều kiện theo Hair và cộng sự (2014):
Hệ số tương quan giữa các khái niệm phải nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (giá trị p-value nhỏ hơn 0,05).
Căn bậc hai của phương sai trích trung bình AVE của khái niệm phải lớn hơn hệ số tương quan chuẩn hóa giữa khái niệm đó với các khái niệm còn lại hoặc là phương sai trích trung bình AVE của khái niệm phải lớn hơn bình phương hệ số tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm khác.
Các thang đo trong bài sẽ được tiến hành phân tích CFA theo trình tự sau: Đầu tiên, phân tích CFA cho tất cả các thang đo đa hướng trong mô hình nghiên cứu. Sau đó các thang đo đa hướng và đơn hướng trong mô hình nghiên cứu sẽ được tiến hành kiểm tra CFA chung một lần nữa bằng mô hình đo lường tới hạn.
Phân tích CFA cho thang đo Chuẩn chủ quan
Thang đo Chuẩn chủ quan gồm hai nhân tố là Chuẩn chủ quan gốc và Chuẩn chủ quan chính sách sẽ được kiểm định độ tin cậy, độ giá trị hội tụ thông qua bước phân tích CFA.
Hình 4.9 Kết quả CFA cho thang đo Chuẩn chủ quan
Kết quả phân tích CFA cho thang đo đa hướng Chuẩn chủ quan được thể hiện ở Hình
4.9 cho thấy, các chỉ số phù hợp của mô hình đều thỏa mãn theo Hair và cộng sự (2014) như: cmin/df = 1,246 (<2); AGFI = 0,943 (>0,8); TLI = 0,992 (>0,9); CFI = 0,995 (>0,9); RMSEA = 0,038 (<0,05) theo Hair và cộng sự (2014).
Kết quả thể hiện ở Bảng 4.22 cho thấy, các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát lên hai nhân tố con là Chuẩn chủ quan gốc và Chuẩn chủ quan chính sách đều đạt trên mức 0,7. Hệ số tin cậy của hai nhân tố đạt 0,749 và 0,799 với phương sai trích trung bình AVE đạt
0,672 và 0,642 (>0,5). Như vậy hai nhân tố thành phần đã đạt độ giá trị hội tụ tốt. Ngoài ra, hệ số tương quan của hai nhân tố là 0,6 nhỏ hơn rất xa so với mức 1 chứng tỏ hai nhân tố thành phần của thang đo trên đã đạt độ giá trị phân biệt. Vì vậy, thang đo đa hướng Chuẩn chủ quan là phù hợp cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.22 Kết quả Độ tin cậy thang đo Chuẩn chủ quan
Hệ số tin cậy tổng hợp CR | Phương sai trích trung bình AVE | Thành phần | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | |
Chuẩn chủ quan về chính sách | 0,799 | 0,642 | NOR15 | 0,747 |
NOR16 | 0,790 | |||
NOR17 | 0,829 | |||
NOR18 | 0,837 | |||
Chuẩn chủ quan gốc | 0,749 | 0,672 | NOR12 | 0,812 |
NOR13 | 0,826 | |||
NOR14 | 0,823 |
4.4.1.5. Kết quả mô hình đo lường tới hạn
Hình 4.10 Kết quả mô hình đo lường tới hạn
Phân tích CFA chung cho tất cả các khái niệm trong mô hình nghiên cứu thông qua mô hình đo lường tới hạn. Mô hình phân tích CFA gồm 1 thang đo đa hướng là Chuẩn chủ quan và 6 khái niệm đơn hướng. Kết quả thể hiện ở Hình 4.10 bên trên cho thấy, các chỉ số
phù hợp của mô hình đều đạt yêu cầu theo Hair và cộng sự (2014): cmin/df = 1,344 (<2); P
= 0,000 (<0,05); CFI = 0,955 (>0,9); TLI = 0,949 (>0,9); RMSEA = 0,044 (<0,05); AGFI =
0,800 (>0,8).
Bảng 4.23 Độ giá trị hội tụ của các thang đo
Hệ số tin cậy tổng hợp CR | Phương sai trích trung bình AVE | Thành phần | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | |
Nhận thức tính hữu dụng | 0,75 | 0,63 | PU9 | 0,664 |
PU8 | 0,858 | |||
PU7 | 0,85 | |||
Nhận thức dễ sử dụng | 0,80 | 0,63 | EOU4 | 0,861 |
EOU3 | 0,736 | |||
EOU2 | 0,784 | |||
EOU1 | 0,796 | |||
Nhận thức kiểm soát hành vi | 0,80 | 0,66 | PBC24 | 0,844 |
PBC23 | 0,826 | |||
PBC22 | 0,73 | |||
PBC21 | 0,833 | |||
Thái độ | 0,80 | 0,56 | ATT40 | 0,694 |
ATT41 | 0,705 | |||
ATT42 | 0,737 | |||
ATT43 | 0,844 | |||
Ý định | 0,75 | 0,57 | INT47 | 0,755 |
INT48 | 0,787 | |||
INT49 | 0,721 | |||
Chuẩn chủ quan | 0,66 | 0,61 | NORB | 0,847 |
NORA | 0,707 | |||
Cảm nhận rủi ro | 0,87 | 0,64 | RIS32 | 0,822 |
RIS33 | 0,793 | |||
RIS34 | 0,753 | |||
RIS36 | 0,788 | |||
RIS37 | 0,734 | |||
RIS38 | 0,841 | |||
RIS39 | 0,853 |
Độ giá trị hội tụ
Kết quả thể hiện ở Bảng 4.23 bên trên cho thấy, các thang đo đều có hệ số hồi quy chuẩn hóa của các biến giao động từ 0,664 đến 0,861 (>0,4) với độ tin cậy tổng hợp đạt mức
trên 0,6 và tổng phương sai trích trung bình AVE đạt trên mức 0,5. Như vậy, các thang đo trong mô hình đều đã đạt được độ giá trị hội tụ khá tốt.
Độ giá trị phân biệt
Kết quả ở Bảng 4.24 bên dưới cho thấy, tất cả các khái niệm trong mô hình có các hệ số tương quan giao động từ -0,649 đến 0,764 và khá nhỏ so với mức 1. Độ giá trị phân biệt của các thang đo cũng thỏa mãn khi căn bậc hai hệ số AVE của mỗi khái niệm (số in đậm trên đường chéo) đều lớn hơn hệ số tương quan của nó với các khái niệm còn lại trong ma trận tương quan ở Bảng 4.24 (Hair & cộng sự, 2014).
Bảng 4.24 Độ tin cậy, độ giá trị hội tụ và phân biệt
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | |
(1) Nhận thức dễ sử dụng | 0,796 | ||||||
(2) Nhận thức tính hữu dụng | 0,482 | 0,796 | |||||
(3) Nhận thức kiểm soát hành vi | 0,725 | 0,473 | 0,810 | ||||
(4) Cảm nhận rủi ro | -0,649 | -0,155 | -0,535 | 0,799 | |||
(5) Thái độ | 0,66 | 0,627 | 0,613 | -0,543 | 0,747 | ||
(6) Ý định cấp tín dụng | 0,578 | 0,591 | 0,538 | -0,323 | 0,764 | 0,755 | |
(7) Chuẩn chủ quan | 0,318 | 0,363 | 0,408 | -0,133 | 0,501 | 0,531 | 0,780 |
4.4.1.6. Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Trên mô hình cấu trúc thể hiện các quan hệ giả định giữa các khái niệm, mô hình có 496 bậc tự do với giá trị thống kê Chi-bình phương bằng 624,667 (p= 0,000), các chỉ số phù hợp của mô hình đều thỏa mãn điều kiện theo tác giả Hair và cộng sự (2010) cụ thể: CMIN/df = 1,394 (<2); TLI = 0,942 (>0,9); CFI = 0,948 (>0,9); p = 0,000 (<0,05); RMSEA
= 0,048 (<0,05); AGFI = 0,794 (xấp xỉ mức 0,8). Từ đây, có thể khẳng định rằng mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường (Hình 4.11).