Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo các khái niệm cho thấy có 20 biến quan sát đạt tiêu chuẩn và được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố với phương pháp trích nhân tố là Principal Components với phép quay Varimax nhằm phát hiện cấu trúc và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Các biến quan sát sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm. Theo tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO lớn hơn 0.5 và kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa sig < 0.05 để thể hiện dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Vì vậy, trong mỗi nhân tố thì những biến quan sát có hệ số Factor loading bé hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
Các trường hợp không thỏa mãn các điều kiện trên sẽ bị loại bỏ.
4.3.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo ở phần trên, việc phân tích nhân tố trước tiên được tiến hành trên 20 biến quan sát của các ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN. Các biến quan sát được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA đối với các biến độc lập:
Bảng 4.11 Các biến quan sát được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA đối với các biến độc lập
Nhân tố Mã hóa Diễn giải
Chất lượng dịch vụ
CLDV1 Ngân hàng quan tâm và giải quyết khiếu nại của
khách hàng
CLDV2 Ngân hàng cung cấp đầy đủ thông tin về khoản
vay
CLDV3 Khách hàng hài lòng với chất lượng phục vụ của
ngân hàng
CLDV4 Nhân viên ngân hàng chuyên nghiệp
Chính sách tính dụng
TINDUNG1 Sản phẩm cho vay đa dạng
TINDUNG2 Lãi suất cho vay cạnh tranh
TINDUNG3 Thủ tục cho vay đơn giản, nhanh chóng
TINDUNG4 Điều kiện cho vay dễ dàng
Hình ảnh ngân hàng
HINHANH1 Không gian giao dịch rộng rãi thoáng mát
HINHANH2 Nhận diện thương hiệu dễ nhớ
HINHANH3 Ngân hàng có danh tiếng
Ảnh hưởng ANHHUONG1 Gia đình, người thân giới thiệu ANHHUONG2 Bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu
ANHHUONG3 Do quảng cáo trên truyền thông, internet Thuận tiện THUANTIEN1 Ngân hàng ở gần nhà
THUANTIEN2 Khách hàng được trả lương qua ngân hàng
THUANTIEN3 Ngân hàng có nhiều điểm giao dịch
Quảng bá QUANGBA1 Thường xuyên xuất hiện trên truyền thông
QUANGBA2 Có chương trình chăm sóc khách hàng
QUANGBA3 Đa dạng phương thức tiếp thị
( Nguồn: đề xuất trong mô hình nghiên cứu của tác giả)
Thực hiện phân tích nhân tố đối với 20 biến quan sát độc lập. Các thông tin từ việc phân tích nhân tố EFA cho biết kết quả kiểm định KMO và Barlett’s trong Bảng 4.12:
Bảng 4.12 Kiểm định KMO và Barlett’s
Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO .786
Kiểm định Barlett’s 2066.483
df 190
Sig. .000
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.786 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Kết quả kiểm định Barlett’s là 2066.483 với mức ý nghĩa (p_value) sig = 0.000 < 0.05,( bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax:
Bảng 4.13 Bảng eigenvalues và phương sai trích
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of Variance Cumulative % 1 5.182 25.908 25.908 5.182 25.908 25.908 2 2.842 14.210 40.118 2.842 14.210 40.118 3 2.297 11.486 51.604 2.297 11.486 51.604 4 1.843 9.216 60.820 1.843 9.216 60.820 5 1.384 6.922 67.742 1.384 6.922 67.742 6 1.304 6.520 74.262 1.304 6.520 74.262 …
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
- Giá trị tổng phương sai trích = 74.262% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 06 nhân tố này giải thích 74.262% biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 6 có Eigenvalues (thấp nhất) = 1.304> 1.
Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Principal Varimax:
Bảng 4.14 Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Principal Varimax Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 CLDV1 .862 CLDV2 .843 CLDV3 .842 CLDV4 .785 TINDUNG2 .892 TINDUNG3 .850 TINDUNG1 .815 TINDUNG4 .761 ANHHUONG1 .889 ANHHUONG2 .788 ANHHUONG3 .779 HINHANH2 .868 HINHANH1 .865 HINHANH3 .793 THUANTIEN2 .834 THUANTIEN3 .824 THUANTIEN1 .804 QUANGBA3 .839 QUANGBA2 .822 QUANGBA1 .791
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
4.3.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
Bảng 4.15 Các biến quan sát phụ thuộc được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA
Quyết định vay vốn
QUYETDINH1 Sẽ vay vốn ở các NHTMCP Việt Nam tại địa bàn TPHCM khi có nhu cầu
QUYETDINH2 Sẽ tiếp tục vay vốn ở các NHTMCP Việt Nam
tạiđịa bàn TPHCM
QUYETDINH3 Sẽ giới thiệu người khác vay vốn ở các NHTMCP Việt Nam tạiđịa bàn TPHCM
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s:
Bảng 4.16 Kiểm định KMO và Barlett’s đối với biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO .708
Kiểm định Barlett’s 228.682
df 3
Sig. .000
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Hệ số KMO = 0.708> 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 228.682 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 4.17 Bảng eigenvalues và phương sai trích đối với biến phụ thuộc
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of
Variance Cumulative %
1 2.221 74.032 74.032 2.221 74.032 74.032
… ... …. …
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Kết quả cho thấy 3 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 1 nhóm.
- Giá trị tổng phương sai trích = 74.032% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích 74.032% biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1. Ma trận nhân tố:
Bảng 4.18 Ma trận nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1
QUYETDINH1 .922
QUYETDINH2 .917
QUYETDINH3 .856
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Như vậy, dựa vào kết quả phân tích Cronbach’Alpha và EFA cho thấy mô hình nghiên cứu và giả thiết nghiên cứu ban đầu được giữ nguyên.