Kết quả phân tích cho thấy: mức thu nhập bình quân của đối tượng được khảo sát ở mức từ 5 đến 10 triệu là phổ biến nhất (chiếm 47.8%). Tiếp đến là số người có thu nhập dưới 5 triệu là 141 người (chiếm 38.1%), trên 10 triệu đến 15 triệu có 28 người (chiếm 7.6%), trên 15 đến 20 triệu có 16 người (chiếm 4.3%), trên 20 triệu có 8 người (chiếm 2.2%).
TRINH DO HOC VAN
37.8% 23.8% 17.0% 5.4% 15.9% Phổ thông Trung cấp Cao đẳng Đại học Sau đại học
Bảng 3.7. Thông tin về thu nhập của đối tượng nghiên cứu
Thu nhập bình quân/tháng Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm cộng dồn Dưới 5 triệu 141 38.1 38.1 38.1 Từ 5 đến 10 triệu 177 47.8 47.8 85.9 Trên 10 đến 15 triệu 28 7.6 7.6 93.5 Trên 15 đến 20 triệu 16 4.3 4.3 97.8 Trên 20 triệu 8 2.2 2.2 100.0 Tổng 370 100.0 100.0
Hình 3.7. Kết cấu mẫu theo thu nhập bình quân 3.3.Giá trị các biến quan sát
Tác giả tiếp tục thực hiện việc phân tích mẫu khảo sát bằng việc thống kê mô tả để đánh giá tổng quát về giá trị của các chỉ biến quan sát của mẫu khảo sát. Một trong những giả thiết là yêu cầu các biến quan sát là phải có phân phối chuẩn. Thực hiện đo lường hình dạng của phân phối (Measures of Shape) thông qua hai hệ số Skewness (độ méo) và Kurtosis (độ nhọn). Với phân phối bình thường, giá trị của độ méo và độ nhọn bằng 0. Căn cứ trên tỷ số giữa giá trị Skewness và Kurtosis và sai số chuẩn của nó, ta có thể đánh giá phân phối có bình thường hay không (khi tỷ số này nhỏ hơn -2 và lớn hơn +2, phân phối là không bình thường). Tuy nhiên với kích cỡ mẫu lớn (n >200) thì để đạt phân phối chuẩn thì giá trị tuyệt đối của hai thông số Skewness và Kurtosis nhỏ hơn 3 là đạt (Lê Anh Khôi, 2014).
THU NHAP BINH QUAN
47.8% 38.1% 7.6% 4.3% 2.2% Dưới 5 triệu Từ 5 đến 10 triệu Trên 10 đến 15 triệu Trên 15 đến 20 triệu Trên 20 triệu
Qua bảng PL C. Bảng 1, hầu hết các biến đều có giá trị tuyệt đối Skewness và Kurtosis nhỏ hơn 3 nên đáp ứng tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Tuy nhiên, các biến quan sát "LSTG1 – Ngân hàng có mức lãi suất hấp dẫn", “AHNT1 – Người thân anh/chị ủng hộ anh/chị gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàng” có hệ số Kurtosis lớn hơn 3 nên không đạt phân phối chuẩn. Vì kích cỡ mẫu lớn (370 mẫu) nên tác động của các biến quan sát này là không đáng kể nên có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, trong phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá EFA thì biến quan sát này sẽ bị loại bỏ, không đưa vào phân tích.
3.4.Phân tích mô hình
Mục đích nghiên cứu của đề tài là xác định một số nhân tố ảnh hưởng đến khuynh hướng lựa chọn gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàng của người dân trên địa bàn thành phố Nha Trang. Các nhân tố được đưa vào nghiên cứu bao gồm: (1) Lãi suất tiền gửi; (2) Sự uy tín; (3) Sự hữu hình; (4) Chất lượng phục vụ; (5) Hoạt động marketing của ngân hàng; (6) Rủi ro của các kênh tài chính khác; (7) Tỷ suất sinh lợi của các kênh tài chính khác; (8) Thái độ; (9) Sự trung thành; (10) Ảnh hưởng của người thân; (11) Sự lựa chọn. Các biến quan sát để đo lường sự lựa chọn theo từng nhân tố được thể hiện qua các câu hỏi nghiên cứu để hình thành nên các thang đo cho từng nhân tố. Trước hết cần phải kiểm định độ tin cậy của các thang đo đối với các nhân tố mà chúng cấu thành.
Đề tài thực hiện việc phân tích các thang đo lường qua 03 bước:
(1) Thực hiện việc phân tích độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha nhằm loại bỏ các biến quan sát không phù hợp.
(2) Phân tích nhân tố khám phá EFA cho tất cả các biến quan sát để trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để đánh giá sự lựa chọn gửi tiền tiết kiệm của người dân có độ kết dính cao không? bao nhiêu nhân tố cần xem xét trong mô hình nghiên cứu? có cần điều chỉnh nhân tố nào không?... Sau cùng, hệ số Cronbach's alpha được sử dụng để kiểm tra lại độ tin cậy của các biến đo lường từng nhân tố khám phá EFA.
(3) Thực hiện phân tích hồi quy để xây dựng hàm hồi quy, kiểm định các giả thiết cho hàm hồi quy tuyến tính vừa xây dựng.
3.4.1. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha
Theo lý thuyết ở chương 2, đối với nghiên cứu này thì hệ số Crobach's alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được. Các biến có hệ số tương quan với biến tổng <0.3 và các biến nếu xóa bỏ đi sẽ làm hệ số Cronbach's alpha lớn hơn được xem là biến rác và sẽ bị loại.
3.4.1.1. Độ tin cậy của thang đo "Lãi suất tiền gửi"
Bảng 3.8. Độ tin cậy của thang đo " Lãi suất tiền gửi " Cronbach's alpha= 0.656
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
LSTG2 4.39 0.504 0.490 0.a
LSTG3 4.39 0.428 0.490 0.a
Hệ số tin cậy Cronbach alpha của thang đo "Lãi suất tiền gửi" là 0.656 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
3.4.1.2. Độ tin cậy của thang đo "Sự uy tín"
Thang đo “Sự uy tín” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.703 (>0.6), hệ số này có ý nghĩa và được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thang đo này đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.9. Độ tin cậy củathang đo "Sự uy tín" Cronbach's alpha= 0.703
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến SUT1 21.38 3.937 0.441 0.663 SUT2 21.44 4.041 0.558 0.627 SUT3 21.34 4.279 0.347 0.693 SUT4 21.21 4.548 0.306 0.702 SUT5 21.28 4.323 0.412 0.671 SUT6 21.42 3.989 0.576 0.621
3.4.1.3. Độ tin cậy của thang đo "Sự hữu hình"
Bảng 3.10. Độ tin cậy củathang đo "Sự hữu hình" Cronbach's alpha= 0.626
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
SHH1 16.11 4.706 0.449 0.537
SHH2 16.24 4.812 0.352 0.587
SHH3 16.09 4.808 0.399 0.562
SHH4 16.02 5.460 0.239 0.637
SHH5 16.17 4.747 0.470 0.528
Thang đo “Sự hữu hình” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.626 (>0.6), hệ số này có ý nghĩa và được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thang đo này đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3 ngoại trừ biến SHH4. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của biến này cũng lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên ta loại biến này ra khỏi thang đo.
Bảng 3.11. Độ tin cậy củathang đo "Sự hữu hình" sau khi loại bỏ biến SHH4 Cronbach's alpha= 0.637
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
SHH1 11.97 3.371 0.460 0.538
SHH2 12.10 3.464 0.355 0.616
SHH3 11.95 3.569 0.366 0.604
SHH5 12.03 3.368 0.499 0.513
3.4.1.4. Độ tin cậy của thang đo "Chất lượng phục vụ của nhân viên ngân hàng"
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Chất lượng phục vụ của nhân viên ngân hàng" là 0.707 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.12. Độ tin cậy củathang đo "Chất lượng phục vụ của nhân viên ngân hàng" Cronbach's alpha= 0.707
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cronbach's Alpha nếu loại biến
CLPV1 16.58 4.802 0.408 0.685
CLPV2 16.57 4.907 0.513 0.640
CLPV3 16.53 4.716 0.543 0.626
CLPV4 16.54 5.203 0.387 0.688
CLPV5 16.63 4.722 0.480 0.651
3.4.1.5. Độ tin cậy của thang đo "Hoạt động marketing của ngân hàng"
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Hoạt động marketing của ngân hàng" là 0.760 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.13. Độ tin cậy củathang đo "Hoạt động marketing của ngân hàng" Cronbach's alpha= 0.760
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
HDM1 11.79 3.564 0.560 0.703
HDM2 11.74 3.289 0.597 0.682
HDM3 11.86 3.509 0.586 0.688
HDM4 11.79 3.965 0.494 0.736
3.4.1.6. Độ tin cậy của thang đo "Rủi ro của các kênh đầu tư tài chính khác"
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Rủi ro của các kênh đầu tư tài chính khác" là 0.695 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.14. Độ tin cậy củathang đo "Rủi ro của các kênh đầu tư tài chính khác" Cronbach's alpha= 0.695
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
RRDT1 12.14 3.017 0.515 0.611
RRDT2 12.18 2.759 0.503 0.615
RRDT3 12.23 3.084 0.430 0.661
RRDT4 12.20 2.919 0.473 0.634
3.4.1.7. Độ tin cậy của thang đo "Tỷ suất sinh lời của các kênh đầu tư tài chính khác"
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Tỷ suất sinh lời của các kênh đầu tư tài chính khác" là 0.804 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.15. Độ tin cậy củathang đo "Tỷ suất sinh lời của các kênh đầu tư tài chính khác" Cronbach's alpha= 0.804
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
TTSL1 7.82 2.261 0.667 0.723
TSSL2 7.82 2.046 0.662 0.720
TSSL3 7.73 1.939 0.634 0.755
3.4.1.8. Độ tin cậy của thang đo "Thái độ"
Thang đo “Thái độ” có hệ số Cronbach’s alpha là 0.382 (<0.6), hệ số này không có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thang đo này đều nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3. Chúng ta sẽ tiến hành loại thang đo này ra khỏi mô hình nghiên cứu.
Bảng 3.16. Độ tin cậy củathang đo "Thái độ" Cronbach's alpha= 0.382
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
TD1 7.66 1.519 0.263 0.207
TD2 7.48 1.622 0.280 0.178
TD3 7.61 2.011 0.133 0.446
3.4.1.9. Độ tin cậy của thang đo "Sự trung thành"
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Sự trung thành" là 0.698 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.17. Độ tin cậy củathang đo “Sự trung thành” Cronbach's alpha= 0.698
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
STT1 8.19 1.350 0.524 0.593
STT2 8.15 1.410 0.498 0.625
STT3 8.13 1.400 0.518 0.600
3.4.1.10. Độ tin cậy của thang đo "Ảnh hưởng của người thân" (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Ảnh hưởng của người thân" là 0.608 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.18. Độ tin cậy củathang đo “Ảnh hưởng của người thân” Cronbach's alpha= 0.608
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
AHNT2 4.19 0.602 0.437 0.a
3.4.1.11. Độ tin cậy của thang đo "Sự lựa chọn"
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo "Sự lựa chọn" là 0.796 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 3.19. Độ tin cậy củathang đo "Sự lựa chọn" Cronbach's alpha= 0.796
Quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
SLC1 16.08 4.981 0.583 0.755
SLC2 16.07 4.797 0.585 0.756
SLC3 16.17 4.884 0.634 0.739
SLC4 16.12 5.422 0.504 0.779
SLC5 16.06 5.110 0.581 0.756
Tóm lại: Sau khi phân tích độ tin cậy 11 thang đo nhân tố, số biến quan sát ban đầu là 42 biến, số biến quan sát bị loại trừ khỏi thang đo là 4 biến và số biến quan sát đưa vào mô hình là 38 biến, cụ thể như sau:
Bảng 3.20. Kết quả kiểm định tổng hợp độ tin cậy của thang đo Số biến quan sát Thang đo lường Trước khi kiểm định Sau khi kiểm định Biến quan sát loại trừ khỏi thang đo lường
Cronbach Alpha 1. LSTG 2 2 0.656 2. SUT 6 6 0.703 3. SHH 5 4 SHH4 0.637 4. CLPV 5 5 0.707 5. HDM 4 4 0.760 6. RRDT 4 4 0.695 7. TSSL 3 3 0.804 8. TD 3 0 TD1, TD2, TD3 0.382 9. STT 3 3 0.698 10. AHNT 2 2 0.608 11. SLC 5 5 0.796 Tổng 42 38 4
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 364) thì "phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó phụ thuộc vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát)".
Sau khi thực hiện phân tích thống kê mô tả và đánh giá độ tin cậy của các thang đo, các biến LSTG1, SHH4, TD1, TD2, TD3, AHNT1 được loại bỏ trong quá trình phân tích nhân tố khám phá. Như vậy, 38 biến còn lại (bao gồm 33 biến thuộc thang đo các nhân tố độc lập và 5 biến thuộc thang đo sự lựa chọn). Việc phân tích nhân tố khám phá được thực hiện bằng phần mềm Pasw Statistics 18.
3.4.2.1. Phân tích nhân tố các biến quan sát thuộc nhóm biến độc lập Kết quả phân tích EFA lần thứ nhất: EFA trích được 10 nhân tố tại phương sai tách (Eigenvalue) là 1.014 và phương sai trích được 62.119% với chỉ số KMO là 0.757. Ý nghĩa kiểm định Bartlett: Sig. = 0.000, thỏa điều kiện Sig. < 0.05. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp. Tuy nhiên các biến: CLPV5 – “Anh/chị thực hiện giao dịch gửi tiền tiết kiệm dễ dàng tại ngân hàng”, SHH3 – “Các phương tiện, vật chất phục vụ cho hoạt động gửi tiền của ngân hàng hấp dẫn”, SUT3 – “Ngân hàng thực hiện giao dịch chính xác không sai sót”, xuất hiện 2 trọng số đo lường 2 nhân tố mà khoảng cách giữa 2 trọng số đó nhỏ hơn 0.3. Các biến: SUT1 – “Ngân hàng thực hiện giao dịch đúng ngay từ lần đầu”, AHNT3 – “Anh/chị sẽ gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàng nếu người thân anh/chị mong muốn điều đó”, xuất hiện 3 trọng số đo lường 3 nhân tố mà khoảng cách giữa 3 trọng số đó nhỏ hơn 0.3. Vì vậy các biến này không thỏa mãn tiêu chuẩn trên nên ta loại bỏ ra khỏi thang đo.
Kết quả phân tích EFA lần thứ hai: Sau khi loại bỏ 5 biến CLPV5, SHH3, SUT1, SUT3, AHNT3, EFA trích được 9 nhân tố tại phương sai tách (Eigenvalue) là 1.003 và phương sai trích được 62.283% với chỉ số KMO là 0.730. Ý nghĩa kiểm định Bartlett: Sig. = 0.000, thỏa điều kiện Sig. < 0,05. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp. Tuy nhiên biến AHNT2 – “Anh/chị chịu ảnh hưởng của người thân trước quyết định gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàng” có số tải nhân tố <0.5. Vì vậy biến này không thỏa mãn tiêu chuẩn trên nên ta loại bỏ ra khỏi thang đo.
Kết quả phân tích EFA lần thứ ba: Sau khi loại bỏ tiếp biến AHNT2,EFA trích được 8 nhân tố tại Eigenvalue là 1.144 và phương sai trích được 61.065% với chỉ số
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});