4.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập
Dựa trên kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha, toàn bộ các biến quan sát hợp lệ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không.
Đặt giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể”
Sau 2 lần phân tích nhân tố khám phá (EFA), kết quả phân tích lần cuối cho thấy:
Bảng 4.8. KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,830
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3.242,056
Df 378
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ số liệu Bảng 4.8 cho thấy:
-Hệ số KMO=0,830 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1,
Bảng 4.9. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) các biến độc lập Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 MT3 0,831 MT5 0,830 MT6 0,830 MT4 0,800 MT8 0,794 MT7 0,768 GS4 0,848 GS5 0,844 GS6 0,839 GS2 0,827 GS3 0,749 GS1 0,666 TTKS1 0,811 TTKS2 0,805 TTKS3 0,794 TTKS5 0,716 TTKS6 0,686 TTKS4 0,662 TT5 0,773 TT6 0,748 TT4 0,744 TT2 0,739 TT1 0,708 TT3 0,623 ĐG6 0,803 ĐG4 0,802 ĐG1 0,768 ĐG3 0,664 Eigenvalues 4,305 4,076 3,519 2,956 2,163 Phương sai trích % 15,375 29,934 42,502 53,058 60,782
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bác bỏ H0, vậy các biến có tương quan trong tổng thể, 8 nhân tố có Eigenvalues = 2,163 >1, phương sai trích là 60,782% >50% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố này.
tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,5. Như vậy, kết quả thu được đều thỏa mãn các điều kiện về thống kê, cho thấy giá trị thu được là phù hợp và có ý nghĩa thống kê và đủ điều kiện để ta hồi quy. Sau khi phân tích sơ bộ ta thu được 5 nhóm nhân tố với các biến quan sát thành phần như trên bảng 4.8 và 5 nhóm nhân tố lần lượt là:
Nhân tố Môi trường kiểm soát: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: MT3, MT4, MT5, MT6, MT7, MT8.
Nhân tố Đánh giá rủi ro: Gồm 4 biến quan sát bao gồm: ĐG1, ĐG3, ĐG4, ĐG6.
Nhân tố Thủ tục kiểm soát: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: TTKS1, TTKS2, TTKS3, TTKS4, TTKS5, TTKS6.
Nhân tố Thông tin và truyền thông: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: TT1, TT2, TT3, TT4, TT5, TT6.
Nhân tố Giám sát: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: GS1, GS2, GS3, GS4, GS5, GS6.
4.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc
Tương tự như các biến độc lập, đối với biến phụ thuộc Tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng, tác giả cũng dựa trên kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha, toàn bộ 5 biến quan sát hợp lệ: HL1, HL2, HL3, HL4, HL5 được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không.
Đặt giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể”
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) ngay từ lần đầu tiên cho thấy:
Bảng 4.10. KMO and Bartlett's Test biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,764
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 335,178
Df 10
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Từ số liệu Bảng 4.10 cho thấy:
-Hệ số KMO=0,764 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1,
Bảng 4.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc Rotated Component Matrixa
Component 1 HL3 0,776 HL2 0,758 HL5 0,747 HL1 0,711 HL4 0,614 Eigenvalues 2,617 Phương sai trích % 52,346
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bác bỏ H0, vậy các biến có tương quan trong tổng thể, nhân tố có Eigenvalues = 2,617> 1, phương sai trích là 52,346% >50% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố này. Dựa vào kết quả xoay trong bảng 4.10, nhận thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,5. Như vậy, kết quả thu được đều thỏa mãn các điều kiện về thống kê, cho thấy giá trị thu được là phù hợp và có ý nghĩa thống kê và đủ điều kiện để tiến hành hồi quy.