Phương tiện nghiên cứu

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng chất lượng tín dụng hộ nghèo tại NHCSXH đồng tháp (Trang 65 - 66)

V- Cán bộ hướng dẫn :TS NGUY ỄN NGỌC DƯƠNG

3. Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

3.3.4.4. Phương tiện nghiên cứu

Phần mềm SPSS 20 được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu. Đểthuận tiện cho việc nhập dữliệu, phân tích và trình bày, các biến nghiên cứuđược mã hóa theo phụlục 3.

Để đánh giá chất lượng dịch vụ tín dụng chính sách hộ nghèo tại NHCSXH Đồng Tháp, thang đo các yêu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng được kiểm định thông qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội.

Công cụ Cronbach Alpha giúp kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát, hệ số tương quan biến-tổng(item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2004)); Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thangđo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới.

Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis)là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg,1998) [19]. Trong nghiên cứu này chúng ta thu thập được một lượng biến khá lớn có liên hệ với nhau nên gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bà y dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản có tác động đến chất lượng dịch vụ tín dụng hộ

nghèo. Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal component analysis với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.50 sẽ bị loại. Trong phân tích nhân tố yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser –Meyer–Olkin) phải có giá trị lớn (0.5  KMO 

1) thể hiện sự phân tích nhân tố là thích hợp, Kaiser ( 1974) đề nghị KMO  0.9 rất tốt, KMO  0.8 tốt, KMO  0.7 được, KMO  0.6 tạm được, KMO  0.5 xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được.

Sau khi phân tích các nhân tố, thang đo được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội với đầu vào là số nhân tố đã được xác định nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đối với chất lượng dịch vụ tín dụng.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng chất lượng tín dụng hộ nghèo tại NHCSXH đồng tháp (Trang 65 - 66)