4.3.1 Đánh giá thang đo
4.3.1.1 Đánh giá thang đo Uy tín
Bảng 4. 3: Kiểm định thang đo Uy tín Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Uy tín: Cronbach’s Alpha = 0,620
UT1 0,521 0,381
UT2 0,364 0,605
UT3 0,430 0,525
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,620 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3 và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Uy tín đạt độ tin cậy.
4.3.1.2 Đánh giá thang đo Lợi ích tài chính
Bảng 4. 4: Kiểm định thang đo Lợi ích tài chính Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Lợi ích: Cronbach’s Alpha = 0,936
LI1 0,909 0,896
LI2 0,871 0,909
LI3 0,823 0,925
LI4 0,797 0,932
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,936 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3
và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Lợi ích đạt độ tin cậy.
4.3.1.3 Đánh giá thang đo Tác động
Bảng 4. 5: Kiểm định thang đo Tác động Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Tác động: Cronbach’s Alpha = 0,873
TD1 0,791 0,787
TD2 0,762 0,814
TD3 0,714 0,857
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,873 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3 và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Tác động đạt độ tin cậy.
4.3.1.4 Đánh giá thang đo Sự thuận tiện
Bảng 4. 6: Kiểm định thang đo Sự thuận tiện Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Sự thuận tiện: Cronbach’s Alpha = 0,732
TT1 0,434 0,722
TT2 0,513 0,678
TT3 0,595 0,628
TT4 0,555 0,654
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,732 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3
và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Sự thuận tiện đạt độ tin cậy.
4.3.1.5 Đánh giá thang đo Chất lượng dịch vụ
Bảng 4. 7: Kiểm định thang đo Chất lượng Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Chất lượng: Cronbach’s Alpha = 0,845
CL1 0,669 0,819
Cl2 0,748 0,774
CL3 0,710 0,798
CL4 0,633 0,824
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,845 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3 và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Chất lượng đạt độ tin cậy.
4.3.1.6 Đánh giá thang đo Phong cách nhân viên
Bảng 4. 8: Kiểm định thang đo Phong cách nhân viên Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Phong cách nhân viên: Cronbach’s Alpha = 0,790
PC1 0,581 0,751
PC2 0,642 0,716
PC3 0,561 0,757
PC4 0,626 0,726
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,790 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3 và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Phong cách nhân viên đạt độ tin cậy.
4.3.1.7 Đánh giá thang đo Hình thức chiêu thị
Bảng 4. 9: Kiểm định thang đo Chiêu thị Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Chiêu thị: Cronbach’s Alpha = 0,720
CT1 0,445 0,698
CT2 0,582 0,611
CT3 0,576 0,627
CT4 0,449 0,692
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,720 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3 và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Chiêu thị đạt độ tin cậy.
4.3.1.8 Đánh giá thang đo Cơ sở vật chất
Bảng 4.10: Kiểm định thang đo Cơ sở vật chất Biến quan sát Hệ số tương quan biến
- tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo khía cạnh Cơ sở vật chất: Cronbach’s Alpha = 0,730
CSVC1 0,534 0,665
CSVC2 0,596 0,623
CSVC3 0,634 0,597
CSVC4 0,339 0,717
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,730 > 0,6 là đạt độ tin cậy thang đo. Tất cả “hệ số tương quan biến tổng” đều lớn hơn 0,3 và hệ số “cronbach’s alpha nếu loại biến” đều nhỏ hơn hệ số cronbach’s alpha. Nên thang đo Cơ sở vật chất đạt độ tin cậy.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá
4.3.2.1 Phân tích khám phá đối với các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập cho thấy:
Bảng 4. 11: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,752
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 6,867E3
df 435
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Chỉ số KMO là 0,752 lớn hơn 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,00 nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
(Factor Loading) lớn hơn 0,5 nên được giữ lại trong thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập được trình bày ở phụ lục 4.
4.3.2.2 Phân tích biến phụ thuộc
Bảng 4.12: KMO and Bartlett's Test cho biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,724
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 402,824
df 3
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố phụ thuộc cho thấy:
Chỉ sổ KMO là 0,724 lớn hơn 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,000 nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
03 biến quan sát được trích vào 01 yếu tố tại Eigenvalue = 2,358 và phương sai trích đạt 78,601%. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,05 và giải thích cho yếu tố Quyết định. Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố phụ như sau:
Bảng 4.13: Kết quả phản tích EFA đối với yếu tố phụ thuộc Biến Hê số tải nhân tố Eigenvalue Tổng Phương
sai trích Cronbach’s Alpha QD1 0,826 2,358 78,601 0,864 QD2 0,794 QD3 0,738
4.3.3 Mô hình nghiên cứu
Mô hình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
QD = βo + β1.UT + β2.LI + β3.TD + β4.TT + β5.CL + β6.PC+ β7.CT + β8.CSVC + ꜫ Bảng 4.14: Ma trận hệ số tương quan Correlations QD UT LI TD TT CL PC CT CSVC QD Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) UT Pearson Correlation -0,071 1 Sig. (2-tailed) 0,238 LI Pearson Correlation 0,537 -0,059 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,327 TD Pearson Correlation 0,304 -0,048 0,148 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,429 0,013 TT Pearson Correlation 0,644 -0,131 0,593 0,282 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,029 0,000 0,000 CL Pearson Correlation 0,605 -0,055 0,678 0,209 0,629 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,357 0,000 0,000 0,000 PC Pearson Correlation 0,288 -0,071 -0,036 -0,037 -0,057 -0,011 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,234 0,550 0,542 0,341 0,853 CT Pearson Correlation 0,627 -0,032 0,644 0,173 0,627 0,868 0,068 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,598 0,000 0,004 0,000 0,000 0,259 CSVC Pearson Correlation 0,626 -0,008 0,583 0,189 0,830 0,591 0,017 0,707 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,899 0,000 0,001 0,000 0,000 0,775 0,000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: kết quả từ SPSS
Ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy có mối quan hệ với nhau giữa các biến độc lập, tức là các biến độc lập giải thích ý nghĩa cho nhau thông qua giá trị Sig. giữa các biến độc lập là 0,00 (nhỏ hơn 0,05) và hệ số tương quan giữa các biến độc lập không quá lớn (nhỏ hơn 0,46) cho thấy khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Ma trận hệ số tương quan Pearson trong bảng 4.14 cũng cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, các biến độc lập giải thích ý nghĩa cho biến phụ thuộc với hệ số tương quan khá cao. Biến UT có hệ số Sig. lớn hơn 0,1 nhiều khả năng sẽ không có ảnh hưởng đến biến QD, cần có các kiểm định tiếp theo
để khẳng định điều này. Đồng thời, hệ số tương quan giữa CSVC và TT; CT và CL lớn hơn 0,8 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.15: Kiểm định đa cộng tuyến
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1 (Constant) UT 0,948 1,055 LI 0,482 2,075 TD 0,909 1,100 TT 0,241 4,145 CL 0,192 5,207 PC 0,955 1,047 CT 0,174 5,762 CSVC 0,218 4,577 Nguồn: kết quả từ SPSS
Bảng 4.14 cho thấy hệ số VIF nhỏ hơn 10 nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Theo nghiên cứu Hair và cộng sự (1995), họ đã chứng minh rằng hệ số VIF nhỏ hơn 10 là chấp nhận được. Từ đó, nguyên tắc chung được đưa ra trong nghiên cứu đối với kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: trường hợp VIF nào vượt quá 10, điều đó có nghĩa là các hệ số hồi quy liên quan được ước lượng không hiệu quả kém do hiện tượng đa cộng tuyến (Montgomery và cộng sự, 2001). Mặc dù các hệ số VIF đều thoả nhưng hệ số tương quan vẫn vi phạm, nên tác giả thực hiện hồi quy nhiều lần, với mỗi lần hồi quy sẽ loại bỏ các biến có hệ số tương quan lớn hơn 0,8.
Bảng 4.16: Kết quả hồi quy lần 1 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta UT 0,020 0,051 0,015 0,398 0,691 LI 0,099 0,049 0,109 2,003 0,046 TD 0,180 0,050 0,143 3,596 0,000 TT 0,418 0,107 0,299 3,888 0,000 CL 0,179 0,100 0,155 1,791 0,074 PC 0,252 0,032 0,307 7,931 0,000 CT 0,135 0,111 0,110 1,209 0,228 CSVC 0,147 0,105 0,113 1,397 0,164
a. Dependent Variable: QD Nguồn: kết quả từ SPSS
Kết quả hồi quy lần 1 có sự hiện diện của tất cả 8 nhân tố, và kết quả có 4 nhân tố mang ý nghĩa thống kê ở mức 5% bao gồm Lợi ích tài chính, Tác động, Thuận tiện, Phong cách. Tuy nhiên, vì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến và số lượng nhân tố có ý nghĩa thống kê ít, nên tác giả tiến hành hồi quy lần 2, bằng cách loại bỏ hai nhân tố UT và CT. Kết quả hồi quy lần 2 được thể hiện ở bảng 4.17.
Bảng 4.17: Kết quả hồi quy lần 2
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -1,655 0,287 -5,762 0,000 LI 0,100 0,049 0,111 2,039 0,042 0,483 2,072 TD 0,179 0,050 0,142 3,579 0,000 0,909 1,100 TT 0,381 0,103 0,273 3,716 0,000 0,264 3,782 CL 0,272 0,065 0,234 4,188 0,000 0,456 2,193 PC 0,256 0,031 0,312 8,168 0,000 0,980 1,020 CSVC 0,213 0,091 0,164 2,337 0,020 0,290 3,449 a. Dependent Variable: QD Durbin- Watson: 2,132
R2: 61,3%; R2 điều chỉnh: 60,4 F: 71,541 - sig: 0,000
Kết quả hồi quy lần 2 ở bảng 4.17 cho thấy tất cả biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Trong đó, yếu tố PC (Phong cách nhân viên) có tác động mạnh nhất đến QD (quyết định gửi tiền của khách hàng); trong khi yếu tố LI (Lợi ích tài chính) có ảnh hưởng yếu nhất đến quyết định gửi tiền của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình bao gồm 06 yếu tố độc lập bao gồm LI, TD, TT, CL, PC, CSVC là phù hợp nhất với hệ số R2 điều chỉnh đạt 60,4% và các yếu tố độc lập hoàn toàn phù hợp mô hình với khả năng giải thích cho yếu tổ phụ thuộc là 60,4%. Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình cho thấy mô hình có giá trị kiềm định F = 71,541 có ý nghĩa thống kê (Sig = 0,000 < 0,05). Nghĩa là, giả thuyết: Tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Quan sát biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram cho thấy, giá trị trung bình của các quan sát Mean ≈ 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,985 (xấp xỉ 1). Vì thế, cho phép kết luận giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm (Hình 4.3).
Hình 4. 2: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Giả định không có hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên: Kết quả kiểm định giá trị Durbin - Watson thông qua phân tích hồi quy cho thấy giá trị Durbin - Watson nằm trong khoảng chấp nhận 1 < d = 2,132 < 3; do đó ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên.
Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập: Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolérance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), qui tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến. Kết quả đánh giá mức độ đa cộng tuyến thông qua phân tích hồi quy cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các yếu tổ đều nhỏ hơn 10; do đó ta có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.3.4 Kiểm định các giả thuyết mô hình
4.3.4.1 Giả thuyết H1
Giả thuyết H1: Nhân tố Uy tín ngân hàng có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB. Tuy nhiên yếu tố này đã bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu sau cùng.
4.3.4.2 Giả thuyết H2
Giả thuyết H2: Nhân tố Lợi ích tài chính có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
Hệ số beta = 0,1; giá trị kiểm định tại mức ý nghĩa 5% sig = 0,042.
Nhận xét: giá trị kiểm định mô hình sig < 5% do đó ta có thể chấp nhận giả thuyết H2: Nhân tố Lợi ích tài chính có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
4.3.4.3 Giả thuyết H3
Giả thuyết H3: Nhân tố Tác động của người quen có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
Nhận xét: giá trị kiểm định mô hình sig < 5% do đó ta có thể chấp nhận giả thuyết H3: Nhân tố Tác động của người quen có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
4.3.4.4 Giả thuyết H4
Giả thuyết H4: Nhân tố Sự thuận tiện có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
Hệ số beta = 0,381; giá trị kiểm định tại mức ý nghĩa 5% sig = 0,000.
Nhận xét: giá trị kiểm định mô hình sig < 5% do đó ta có thể chấp nhận giả thuyết H4: Nhân tố Sự thuận tiện có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
4.3.4.5 Giả thuyết H5
Giả thuyết H5: Nhân tố Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi tiết kiệm của KHCN tại SCB.
Hệ số beta = 0,272; giá trị kiểm định tại mức ý nghĩa 5% sig = 0,000.
Nhận xét: giá trị kiểm định mô hình sig < 5% do đó ta có thể chấp nhận giả thuyết H5: Nhân tố Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn gửi