Dữ liệu thu thập được thông qua việc phỏng vấn trả lời bảng câu hỏi, sau đó được tổng hợp trên phần mềm Excel và được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0. Trên cơ sở các số liệu, thông tin được thu thập và dựa trên mục tiêu đề tài nghiên cứu, tác giả sử dụng một số phương pháp sau.
➢ Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là kỹ thuật giúp người nghiên cứu mô tả tổng quát đặc điểm mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát có được
Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để đánh giá các đặc điểm cá nhân như độ tuổi và giới tính, nghề nghiệp, thu nhập, trình độ học vấn trong mẫu nghiên cứu.
➢ Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích EFA nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo, loại bỏ những biến rác (những biến không phù hợp, không đạt tiêu chuẩn).
Thang đo được đánh giá là đạt chất lượng khi: Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể từ 0.6 trở lên và hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát từ 0.3 trở lên.
➢ Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis - EFA) nhằm mục đích rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát có mối tương quan với 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.
Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố (factor loading):
- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu,
- Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng;
- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA là phải thỏa mãn các yêu cầu:
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5
- 0.5 ≤ KMO ≤ 1
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05)
- Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50% ➢ Phân tích hồi quy nhị phân Binary Logistic
Phân tích hồi quy nhị phân Binary Logistic nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân, đồng thời xem xét sự phù hợp của các nhân tố trong thang đo và kiểm định các giả thuyết ban đầu.
Đặc trưng của Mô hình hồi quy nhị phân là biến phụ thuộc chỉ có 2 giá trị là 0 và 1. Mô hình hồi quy nhị phân Binary Logistic là mô hình dùng để xem xét mối liên hệ tương quan giữa biến Y (biến phụ thuộc) với các biến còn lại (biến độc lập).
Y = β0 + Σni=1 βi Xi + u
Biến phụ thuộc Y là biến định tính sẽ nhận hai giá trị: với Y= 1 nếu khách hàng quyết định có vay vốn, Y = 0 nếu khách hàng quyết định chưa vay vốn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả đã trình bày khái quát tình hình hoạt động kinh doanh của BIDV và BIDV Phú Mỹ. Ngoài ra, trong chương này tác giả đã trình bày chi tiết các phương pháp thực hiện nghiên cứu, bao gồm: Phương pháp nghiên cứu định tính, Phương pháp nghiên cứu định lượng. Tiếp theo, chương 4 dưới đây sẽ trình bày kết quả nghiên cứu của luận văn.
CHƯƠNG 4.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Ở chương này tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu của đề tài, đồng thời hoàn chỉnh các thang đo và các kết quả kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu bằng phần mềm SPSS 20.