Bảng 4.6: Thang đo Nhận biết Thương hiệu Item-Total Statistics
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá
biến NBTH1 9.47 9.808 .620 .792 NBTH2 9.42 9.395 .580 .801 NBTH3 9.37 8.611 .672 .774 NBTH4 9.49 9.069 .628 .787 NBTH5 9.58 9.051 .606 .794 Cronbach's Alpha = 0.825
Bảng 4.7: Thang đo Lợi ích tài chính
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá biến
LITC1 9.77 9.571 .838 .909 LITC2 9.74 9.488 .810 .914 LITC3 9.73 9.480 .803 .916 LITC4 9.75 9.281 .804 .916 LITC5 9.67 9.371 .817 .913 Cronbach's Alpha = 0.930 Nguồn: Phụ lục 3
Bảng 4.8: Thang đo Chiêu Thị
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá biến
CT1 8.80 4.767 .640 .741 CT2 8.79 4.965 .545 .766 CT3 8.49 4.285 .622 .739 CT4 8.53 4.350 .575 .756 CT5 8.48 4.384 .528 .774 Cronbach's Alpha = 0.794 Nguồn: Phụ lục 3
Bảng 4.9: Thang đo Ảnh hưởng người thân
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá biến
AHNT1 15.34 12.600 .765 .915 AHNT2 15.37 12.333 .829 .903 AHNT3 15.45 12.348 .794 .909 AHNT4 15.46 12.084 .829 .902 AHNT5 15.45 11.939 .801 .908 Cronbach's Alpha = 0.925 Nguồn: Phụ lục 3
Bảng 4.8: Thang đo Nhanh chóng an toàn
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá biến
NCAT1 15.01 13.586 .861 .938 NCAT2 14.94 13.361 .868 .937 NCAT3 14.95 12.958 .855 .940 NCAT4 14.87 13.382 .884 .934 NCAT5 14.85 13.365 .843 .941 Cronbach's Alpha = 0.950 Nguồn: Phụ lục 3
Bảng 4.9: Thang đo Phong cách phục vụ
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá biến
PCPV1 15.62 13.949 .835 .940 PCPV2 15.42 13.162 .877 .932 PCPV3 15.40 12.848 .862 .934 PCPV4 15.29 12.539 .856 .936 PCPV5 15.37 12.456 .866 .934 Cronbach's Alpha = 0.947 Nguồn: Phụ lục 3
Bảng 4.10: Thang đo Quyết định gửi tiền
Giá trị trung bình nếu xoá biến
Phương sai nếu xoá biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi xoá biến
QD1 5.54 2.968 .788 .801
QD2 5.59 3.072 .801 .791
QD3 5.66 3.108 .700 .882
Cronbach's Alpha = 0.876
Nguồn: Phụ lục 3
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số
Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Bernsteri, 1994). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo tại bảng, tác giả nhận thấy tất cả thang đo đều đạt yêu cầu đạt độ tin cậy. Kết quả này sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo với 6 thành phần 30 biến quan sát (cho biến độc lập) và 3 biến quan sát (cho biến phụ thuộc).
4.1.3.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích yếu tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá thang đo bằng hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha, có 30 biến của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền và 03 biến của thang đo Quyết định gửi tiền được giữ lại để tiến hành phân tích yếu tố khám phá EFA.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (từ 0.5 đến 1) là điều kiện đủ và thích hợp để phân tích, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ bị loại và phương pháp rút trích hệ số được sử dụng là principal axis factoring với phép quay promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue=1 cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền (khái niệm đa hướng) và principal components và phép quay varimax cho thang đo quyết định gửi tiền (khái niệm đơn hướng); thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
a, EFA cho thang đo các yếu tố ảnh hửởng đến các biến độc lập
Có 30 biến quan sát của các thành phần thang đo yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Từ Bảng (Kết quả KMO and Bartlett's Test-Lần 1), cho thấy trị số của KMO=0.902 (nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1) đủ điều kiện, thích hợp để phân tích nhân tố và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (sig 0.05).
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's Test of Sphericity KMO and Bartlett's Test
Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin.. 0.902 Kiểm định xoay Bartlett’s
Chi-Square xấp xỉ 4432.658
df 435
Sig. 0.000
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Kết quả EFA cho thấy 06 yếu tố được trích tại eigenvalue=1.145 và phương sai trích được là 74.158% (đạt yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%). Các biến đều đạt yêu cầu.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố đối với biến độc lập Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 PCPV5 .857 PCPV4 .840 PCPV3 .821 PCPV2 .814 PCPV1 .788 AHNT4 .813 AHNT3 .807 AHNT2 .796 AHNT5 .764 AHNT1 .724 LITC1 .870 LITC5 .863 LITC2 .832 LITC3 .830
LITC4 .799 NCAT1 .809 NCAT2 .782 NCAT4 .772 NCAT3 .747 NCAT5 .706 NBTH4 .791 NBTH3 .771 NBTH5 .703 NBTH1 .693 NBTH2 .643 CT1 .783 CT3 .768 CT4 .681 CT2 .654 CT5 .640
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Các biến quan sát hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu lớn hơn 0.5.
b, EFA cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc:
Tương tự như thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền, 03 biến quan sát của thang quyết định gửi tiền được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA nhưng với phương pháp rút trích hệ số được sử dụng là principal components và phép quay varimax.
Từ Bảng 4.17 (Kết quả KMO and Bartlett's Test), cho thấy trị số của KMO=0.723 (nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1) đủ điều kiện, thích hợp để phân tích nhân tố và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (sig 0.05).
Bảng 4.13:Kết quả KMO and Bartlett s Test của biến quyết định gửi tiền KMO and Bartlett's Test
Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin.. 0.723 Kiểm định xoay Bartlett’s
Chi-Square xấp xỉ 295.549
df 3
Sig. 0.000
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Từ kết quả EFA cho thấy cũng có 01 yếu tố (khái niệm đơn hướng) được trích tại eigenvalue=2.411, phương sai trích được là 80.359% (đạt yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%) và tất cả các biến của thang đo đều đạt yêu cầu (có trọng số lớn hơn 0.4).
Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc Component Matrixa Component 1 QD2 .918 QD1 .912 QD3 .859
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Vậy thang đo này cũng được tính hệ số Cronbach’s Alpha và đạt yêu cầu (lớn hơn 0.6) nên thang đo quyết định gửi tiền được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.2.4. Trình bày và giải thích loại biến:
Sau khi phân tích nhân tố khám phá, kết quả đạt được như sau:
Yếu tố “Nhanh chóng và an toàn” gồm 5 biến quan sát từ NCAT1, NCAT2, NCAT3, NCAT4, NCAT5. Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Nhanh chóng và an toàn” (NCAT).
Yếu tố “Chiêu thị” gồm 4 biến quan sát CT1, CT2, CT3, CT4, CT5. Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Chiêu thị” (CT).
Yếu tố “Nhận biết thương hiệu” bao gồm 5 biến quan sát từ NBTH1, NBTH2, NBTH3, NBTH4, NBTH5. Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Nhận biết thương hiệu” (NBTH).
Yếu tố “Ảnh hưởng người thân” gồm 5 biến quan sát bao gồm AHNT1, AHNT2, AHNT3, AHNT4, AHNT5 Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Ảnh hưởng người thân” (AHNT).
Yếu tố “Lợi ích tài chính” bao gồm 5 biến quan sát từ LITC1, LITC2, LITC3, LITC4, LITC5. Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Lợi ích tài chính” (LITC).
Yếu tố “Phong cách phục vụ” bao gồm 5 biến quan sát từ PCPV1, PCPV2, PCPV3, PCPV4, PCPV5. Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Phong cách phục vụ” (PCPV).
Yếu tố “Quyết định gửi tiền” gồm 3 biến quan sát bao gồm QD1, QD2, QD3. Các biến quan sát này được tính trung bình thành 1 biến tương ứng là “Quyết định gửi tiền” (QD).
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh với 6 yếu tố tác động đến quyết định gửi tiền cá nhân tại Vietinbank Bảo Lộc.
PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
Kết quả phân tích EFA có 06 yếu tố tác động đến quyết định gửi tiền của khách hàng, 06 yếu tố này được đưa vào phân tích hồi quy tiếp theo để xác định mức độ tác động của từng yếu tố với 01 biến phụ thuộc là Quyết định gửi tiền (QD) và 06 biến độc lập đó là: Nhanh chóng và an toàn (NCAT), Chiêu thị (CT), Nhận biết thương hiệu (NBTH), Ảnh hưởng người thân (AHNT), Lợi ích tài chính (LITC) và Phong cách phục vụ (PCPV).
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), giá trị của các biến này là các nhân số của các nhân tố được lưu lại trong quá trình chạy EFA.
Phương trình hồi quy được thiết lập như sau:
QD = β0 + β1* NCAT + β2* CT + β3* NBTH + β4* AHNT + β5* LI + β6* PCPV
4.2.1. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau, đó là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính đang xét. Tương quan Pearson cho thấy mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Các biến quan sát trong từng thành phần của mô hình nghiên cứu điều chỉnh sẽ được cộng trung bình lại để phân tích tương quan.
Bảng 4.17: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến Correlations
Y_QD X_NBTH X_LITC X_CT X_AHNT X_NCAT X_PCPV
Y_QD Pearson Correlation 1 .595 ** .541** .419** .510** .625** .564** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 182 182 X_NBTH Pearson Correlation .595 ** 1 .444** .395** .194** .322** .255** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .009 .000 .001 N 182 182 182 182 182 182 182 X_LITC Pearson Correlation .541 ** .444** 1 .209** .298** .375** .361** Sig. (2-tailed) .000 .000 .005 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 182 182 X_CT Pearson Correlation .419 ** .395** .209** 1 .331** .382** .378** Sig. (2-tailed) .000 .000 .005 .000 .000 .000
X_AHNT Pearson Correlation .510 ** .194** .298** .331** 1 .716** .585** Sig. (2-tailed) .000 .009 .000 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 182 182 X_NCAT Pearson Correlation .625 ** .322** .375** .382** .716** 1 .599** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 182 182 X_PCPV Pearson Correlation .564 ** .255** .361** .378** .585** .599** 1 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 182 182
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Bảng 4.19 thể hiện mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc (Y) và từng biến độc lập, giữa các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với nhau cũng như cho thấy hệ số tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình và mức ý nghĩa của từng hệ số. Các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến thành phần là chấp nhận được vì các giá trị đều nhỏ hơn 0.8. Phép kiểm định tương quan Pearson với tất cả các mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 cho thấy các tương quan này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể đám đông. Như vậy, có thể kết luận việc phân tích hồi sự phù hợp để có thể tiếp tục chuyển sang xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính và không có dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
4.2.2. Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Trong phần này, các dữ liệu quan sát đủ điều kiện về độ tin cậy và giá trị hợp lệ được sử dụng để kiểm tra mô hình nghiên cứu lý thuyết. Phương pháp đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình được thực hiện bằng phương pháp Enter (tất cả các biến độc lập sẽ được đưa vào phương trình hồi quy đồng thời trong một bước duy nhất) để kiểm tra ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc bằng cách xem xét cẩn thận trọng lượng của mỗi biến độc lập đối với nhân tố đang được
kiểm tra chất lượng. Đầu vào cho việc tính hồi quy là điểm của từng thành phần, điểm số đã được tính toán bằng giá trị trung bình của các biến quan sát ở mỗi thành phần. (Phụ lục 5).
Bảng 4.20 cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với hệ số R bình phương là 0.636 và hệ số R bình phương hiệu chỉnh là 0.623, có nghĩa là mô hình giải thích được 62,3 % cho tổng thể về yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gửi tiền cá nhân của khách hàng tại Vietinbank Bảo Lộc. Kết quả kiểm định Durbin-Watson cho trị số bằng 1.802 gần bằng 2 chứng tỏ không có tương quan chuỗi bậc 1 trong mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.18: Hệ số xác định phù hợp của mô hình Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .797a .636 .623 .173 1.802
a. Predictors: (Constant), X_PCPV, X_NBTH, X_CT, X_LITC, X_AHNT, X_NCAT b. Dependent Variable: Y_QD
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Tuy nhiên, giá trị R bình phương hiệu chỉnh chỉ thể hiện được sự phù hợp của mô hình và dữ liệu mẫu, không bảo đảm mức độ đại diện cho cả đám đông của tổng thể. Vì vậy, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định F để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể . Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính. Đặt giả thuyết H0 là β0 = β1 = β2 = β3 = β4 = β5= β6. Trong bảng 4.21, ta thấy giá trị sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên cho phép ta bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc nên mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.
Bảng 4.19: Phân tích phương sai ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 9.178 6 1.530 50.890 .000b Phần dư 5.260 175 .030 Tổng 14.438 181
a. Dependent Variable: Y_QD
b. Predictors: (Constant), X_PCPV, X_NBTH, X_CT, X_LITC, X_AHNT, X_NCAT
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
4.2.3. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Bảng 4.20: Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp Enter Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.231 .075 - 3.104 .002 X_NBTH .660 .104 .347 6.330 .000 .694 1.441 X_LITC .352 .100 .190 3.524 .001 .718 1.394 X_CT .128 .144 .047 .884 .378 .737 1.356 X_AHNT .123 .111 .075 1.101 .273 .444 2.250 X_NCAT .398 .111 .255 3.573 .000 .408 2.454 X_PCPV .304 .097 .193 3.145 .002 .555 1.802 a. Dependent Variable: Y_QD
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Kết quả chạy hồi quy R bình phương hiệu chỉnh 62.3% cho thấy mô hình hồi