Bi n quan sát Trung bình thang đo n u lo i bi n Ph ng sai thang đo n u lo i bi n T ng quan bi n t ng Cronbach's Alpha n u lo i bi n NLCT1 6.79 1.286 0.448 0.482 NLCT2 6.34 1.587 0.406 0.545 NLCT3 6.80 1.373 0.425 0.515
Thang đo N ng l c c nh tranh g m 3 bi n quan sát (NLCT1, NLCT2, NLCT3) có h s Cronbach’s Alpha là 0.615 > 0.6 và h s t ng quan bi n t ng c a các bi n quan sát đo l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n cho phép l n h n 0.3, trong đó l n nh t là 0.448 (bi n NLCT1) và nh nh t là 0.406 (bi n NLCT2). Do đó thang đo nhân t N ng l c c nh tranh đ t yêu c u và các bi n đo l ng nhân t này s đ c đ a vào phân tích nhân t b c k ti p.
3.2.4. Phân tích nhân t khám phá EFA
Phân tích nhân t khám phá (EFA) là m t ph ng pháp phân tích th ng kê dùng đ rút g n m t t p h p g m nhi u bi n quan sát ph thu c l n nhau thành m t t p bi n (g i là các nhân t ) ít h n đ chúng có ý ngh a h n nh ng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u (Hair và c ng s , 1998). Sau khi phân tích nhân t , ch nh ng nhóm nhân t th a mãn đi u ki n m i có th tham gia vào ph n ch y h i quy trong phân tích ti p theo.
3.2.4.1. Phân tích nhân t khám phá cho t t c các bi n đ c l p
Sau khi ki m tra m c đ tin c y b ng h s Cronbach’s Alpha thì thang đo các bi n đ c l p v n gi nguyên v i 8 thành ph n chính và 24 bi n quan sát. Theo đó, tác gi ti n hành phân tích nhân t thang đo các bi n đ c l p theo ph ng pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax v i m c đích là rút các thành ph n chính và lo i b các bi n có factor loading không đ m nh.
K t qu phân tích nhân t các bi n đ c l p l n 1: (ph l c 9) Thang đo rút trích 8 thành ph n còn 6 thành ph n, v i h s KMO = 0.747 ; Ch s Eigenvalue = 1.144; T ng ph ng sai trích đ c là 71.995 %; Ki m đnh Bartlett có m c ý ngh a
0.000. Bi n KPP1 có h s t i nhân t (factor loadings) nh h n 0.5, ta lo i b bi n này và ti n hành phân tích nhân t khám phá EFA l n th hai.
K t qu phân tích nhân t các bi n đ c l p l n 2: (ph l c 9) Thang đo còn 6 thành ph n v i h s KMO = 0.738; Ch s Eigenvalue = 1.141; T ng ph ng sai trích đ c là 73.289 % ; Ki m đnh Bartlett có m c ý ngh a 0.000 nên phù h p.
3.2.4.2. Hi u ch nh mô hình nghiên c u và các gi thuy t:
Sau khi phân tích nhân t EFA đ thu nh và gom bi n l i thì mô hình nghiên c u đ xu t và các gi thuy t s đ c đi u ch nh t ng ng d a trên k t qu thu
đ c. Ta th y, t 24 bi n quan sát c a 8 nhân t t mô hình nghiên c u đ xu t, sau khi phân tích nhân t khám phá EFA, s bi n quan sát đ t yêu c u còn 23 bi n (có 1 bi n không đ t yêu c u và b lo i) và s nhân t b gi m t 8 còn 6 nhân t . Trên c s đó, tác gi đi u ch nh l i thang đo và các gi thi t nghiên c u đ ph c v cho ph n nghiên c u ti p theo.
Nhân t th nh t (H1): bao g m 6 bi n: DV1, DV2,DV3, NL1, NL2, NL3. ây là các bi n k t h p c a hai nhân t Ch t l ng d ch v và Nhân l c. Tác gi
đ t l i tên nhân t này là Ch t l ng d ch v và Nhân l c.
Nhân t th hai (H2): bao g m 5 bi n: TH1, TH2, TH3, KPP2, KPP3. ây là các bi n k t h p c a hai nhân t Kênh phân ph i và Th ng hi u. Tác gi đ t l i tên nhân t này là Kênh phân ph i và Th ng hi u .
Nhân t th ba (H3): bao g m 3 bi n: SP1, SP2, SP3 v n không thay đ i so v i ban đ u nên tác gi v n gi nguyên tên nhân t th ba là S n ph m.
Nhân t th t (H4): bao g m 3 bi n: NLQT1, NLQT2, NLQT3 v n không thay đ i so v i ban đ u nên tác gi v n gi nguyên tên nhân t th t là N ng l c qu n tr .
Nhân t th n m (H5): bao g m 3 bi n: NLTC1, NLTC2, NLTC3 v n không thay đ i so v i ban đ u nên tác gi v n gi nguyên tên nhân t th n m là N ng l c tài chính.
Nhân t th sáu (H6): bao g m 3 bi n: CN1, CN2, CN3 v n không thay đ i so v i ban đ u nên tác gi v n gi nguyên tên nhân t th sáu là Công ngh .
Nh v y, mô hình nghiên c u sau khi hi u ch nh đ c th hi n nh sau:
Sáu nhân t H1, H2, H3, H4, H5, H6 đ u có quan h d ng v i N ng l c c nh tranh c a Ngân hàng. Sau khi phân tích nhân t , các bi n đã t o thành m t s phân nhóm có m i quan h v i nhau. Các bi n quan sát c a thang đo này s đ c đánh giá ti p b ng mô hình h i quy.
3.2.5. Phân tích mô hình h i quy tuy n tính b i
Phân tích h i quy s xác đnh m i quan h gi a bi n ph thu c v i các bi n
đ c l p. Mô hình phân tích h i quy s mô t hình th c c a m i quan h và qua đó giúp ta d đoán đ c m c đ c a bi n ph thu c khi bi t tr c giá tr c a các bi n
đ c l p. Trong mô hình h i quy b i v i 6 bi n đ c l p đ c đ a vào cùng m t l t. K t qu thu đ c: H s R2 (R Square) là 0.550 và R2 đi u ch nh (Adjusted R Square) là 0.538 nói lên r ng mô hình h i quy tuy n tính b i đ c xây d ng v i n ng l c c nh tranh c a ngân hàng đ c gi i thích đ n b i các bi n đ c l p. Các bi n đ c l p gi i thích đ c 53,8% s bi n thiên c a bi n ph thu c.
K t qu ki m đnh ANOVA v i m c ý ngh a sig. b ng 0.000 cho th y mô hình h i qui tuy n tính b i đã xây d ng phù h p v i t p d li u và s d ng đ c.
H1 - Ch t l ng d ch v và Nhân l c H2 - Kênh phân ph i và Th ng hi u N ng l c c nh tranh c a ngân hàng H3 - S n ph m H4 - N ng l c qu n tr H5 - N ng l c tài chính H6 - Công ngh Hình 3.4: Mô hình nghiên c u đi u ch nh v các y u t tác đ ng đ n n ng l c c nh tranh c a Ngân hàng TMCP Quân i.
B ng 3.4: Các thông s th ng kê c a t ng bi n trong ph ng trình H s h i quy ch a