CHƢƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.3. KIỂM ĐINH MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG
2.3.3. Quy trình phân tích dữ liệu
a. Kiểm định thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Hệ so Cronbach’s alpha đƣợc sử dụng trƣớc nhằm loại các biến không phù hợp. Cronbach’s alpha từ 0.8 đen 1 là thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đen 0.8 là thang đo lƣờng sử dụng đƣợc. Trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới, hoặc mới với ngƣời trả lời thì hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6 có thể đƣợc chấp nhân (Hoàng Trọng, 2005).
Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến (item-total correlation) lớn hơn 0.3 (Nunnally & Burnstein, 1994).
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
cây bằng hệ số Cronbach Alpha, tiến hành phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để có thể phân tích nhân tố thì phải đảm bảo các điều kiện: chỉ số Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) > 0.5: dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett < 0.05: xem xét các biến có tƣơng quan với nhau trên tổng thể.
Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ so Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Phƣơng pháp trích hệ số đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là Principal component với phép quay Varimax. Trong bảng Rotated Component Matrix chứa các hệ số tải nhân tố (Factor loading). Theo Hair và các đồng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, > 0.4 đƣợc xem là quan trọng, > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và các đồng sự (1998) cũng khuyên ngƣời nghiên cứu nhƣ sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bài nghiên cứu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu của bài nghiên cứu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75. Đề tài nghiên cứu với cỡ mẫu 280, vì vây các biến có hệ số tải >0.5 đƣợc đƣa vào phân tích.
Theo Hair và các đồng sự (1998), thang đo đƣợc chấp nhân khi tổng phƣong sai trích bằng hoặc lớn hon 50%. Nghiên cứu sử dụng phƣong pháp trích nhân tố Principal components
c. Xây dựng phương trình hồi qui
Để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Vpbank Chi nhánh Đà Nẵng, mơ hình hồi quy các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Vpbank chi nhánh Đà Nẵng có dạng tổng quát nhƣ sau:
Y = β0 + β1 *X1 + β2*X2 + β3* X3 + β4 * X4 + β5* X5 + Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc phản ánh quyết định vay vốn
Xi (i=1...5): là các biến độc lập, phản ánh các nhân tố ảnh hƣởng đến sự lựa chọn vay vốn
βi (i=1...5): Các hệ số hồi quy β0: Hằng số
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
- Trình bày thực trạng cho vay khách hàng cá nhân của Vpbank chi
nhánh Đà Nẵng.
Trình bày phƣơng pháp nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Vpbank Đà Nẵng.