3.2.1 Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu chính thức được chọn bằng phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Kích thước mẫu thường tùy thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tượng thăm dò. Khi đó, nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử (đối tượng nghiên cứu) có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Theo Hair và cộng sự (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Những kinh nghiệm từ các nghiên cứu khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số biến quan sát ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do đó mô hình có 25 biến quan sát thì số mẫu tối thiểu là n = 25 x 5 = 125 mẫu. Mẫu
3.2.2 Phương pháp xử lý số liệu
Số liệu sau khi thu thập cần được chuẩn bị để thực hiện phân tích. Để chuẩn bị cho phân tích dữ liệu nghiên cứu cần thực hiện làm sạch số liệu; mã hóa và nhập số liệu; kiểm tra nhập liệu.
3.2.2.1 Thang đo
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 5 mức độ: 1 là hoàn toàn không đồng ý, 2 là không đồng ý, 3 là không có ý kiến, 4 là đồng ý, 5 là hoàn toàn đồng ý.
3.2.2.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha.
Thực hiện phép kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá sự hội tụ của từng thành phần trong thang đo, kết quả phép kiểm định đề nghị giữ lại những biến quan sát có ý nghĩa đóng góp thực sự vào việc đo lường khái niệm nghiên cứu. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các câu hỏi có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên. Cụ thể: Cronbach’s Alpha > 0.8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt, từ 0.7 đến 0.8 thì độ tin cậy của thang đo sử dụng được, từ 0.6 đến 0.7 là có thể sử dụng được trong các nghiên cứu mới. Luận văn sẽ loại bỏ các câu hỏi có hệ số tương qua biến - tổng nhỏ hơn 0.4 và khi alpha có giá trị lớn hơn 0.6 được xemlà có độ tin cậy.
3.2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm nhận diện các nhân tố giải thích cho các biến thành phần. Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các nhân tố thành phần đến quyết định vay vốn của KHCN có độ kết dính cao không và chúng có thể rút gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét hay không. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser-Mayer-Olkim (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá phá. Nếu KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố khám phá sẽ phù hợp.
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig <0.05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Các hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến (Geibing & Anderson, 1988). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn sau để thực hiện phân tích nhân tố khám phá:
- KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.
- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig <0.05).
- Giữ lại các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.4 và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
3.2.2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Có hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính. Thứ nhất là qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson. Trong đó, hệ số tương quan Pearson càng tiến đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Để phân tích các nhân tố ảnh hưởng quyết định vay vốn của KHCN ở các NHTMCP Việt Nam tại địa bàn TPHCM, mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn có dạng tổngquát như sau:
Y = β0 + β1 * X1 + β2 * X2 + β3 * X3 + β4 * X4 + β5 * X5 + β6 * X6 + ε Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc phản ánh quyết định vay vốn của KHCN
Xi (i=1,..,6): là các biến độc lập, phản ánh các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN
βi (i=1,..,6): Các hệ số hồi quy β0: Hằng số
ε : Sai số
Ngoài ra, tác giả cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để đảm bảo đa cộng tuyến không xảy ra đảm bảo mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng được. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005 cho biết thì đa cộng tuyến có thể được kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và VIF >10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Sau khi phân tích tương quan giữa các biến sử dụng, tác giả sẽ thực hiện các kỹ thuật hồi quy dựa trên ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) với điều kiện là phân phối chuẩn được đảm bảo. Bên cạnh đó, hệ số góc thu được trong phương trình hồi quy tuyến tính sẽ đại diện cho mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong trường hợp các biến sử dụng cùng một thang đo định danh có giá trị từ 1 đến 5, thì hệ số góc càng lớn thì biến độc lập càng có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc hơn so với các biến độc lập khác.
Đểđánh giá độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính được thực hiện. Các giả định được kiểm định bao gồm giả định về liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, tính độc lập của phần dư và hiện tượng đa cộng tuyến.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nghiên cứu này được thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai bước, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn khách hàng khảo sát và thông qua phầm mềm SPSS, kiểm định mô hình nghiên cứu lý thuyết bằng phân tích hồi quy nhằm nghiên cứu mối tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN ở các NHTMCP Việt Nam tại địa bàn TP HCM.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 4, người viết sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát định lượng. Những nội dung chính trong chương này gồm: kiểm định độ phù hợp của mô hình, mức độ dự báo chính xác, kiểm định ý nghĩa của các hệ số và nhận định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN ở các NHTMCP Việt Nam tạiđịa bàn TPHCM.
Mục đích của chương này là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN ở các NHTMCP Việt Nam tạiđịa bàn TPHCM
4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Tổng số phiếu khảo sát phát ra là 250, số bảng câu hỏi thu về là 230, trong đó 208 mẫu hợp lệ, được sử dụng trong đề tài này, cỡ mẫu phù hợp với các điều kiện đã trình bày trong chương 3. Toàn bộ mẫu nghiên cứu được tiến hành mã hóa để nhập liệu và phân tích, sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 20.0
Phân bố mẫu theo một số thuộc tính của người được phỏng vấn:
Bảng 4.1 Phân bố mẫu theo một số thuộc tính của người phỏng vấn
Phân bố mẫu theo Số lượng % trong mẫu
Giới tính Nữ 62 29.8
Nam 146 70.2
Độ tuổi Dưới 22 tuổi 7 3.4
Từ 22 đến 35 61 29.3 Từ 36 đến 50 tuổi 128 61.5 Trên 50 tuổi 12 5.8 Trình độ học vấn Trung học phổ thông 17 8.2 Trung cấp, cao đẳng 159 28.4 Đại học và sau đại học 123 59.1 Khác 9 4.3
Thu nhập Dưới 10 triệu đồng 27 13.0
Từ 10 đến 20 triệu đồng 109 52.4
Nghề nghiệp Công ty nhà nước 33 15.9
Công ty tư nhân 89 42.8
Tự kinh doanh 67 32.2
Khác 19 9.1
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả khảo sát)
4.2 Phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha
Tiêu chí để đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.4. - Chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.
4.2.1 Chất lượng dịch vụ
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “ chất lượng dịch vụ ”:
Bảng 4.2 Độ tin cậy thang đo “ chất lượng dịch vụ”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến CLDV1 13.89 11.641 .680 .639 CLDV2 13.87 11.624 .697 .634 CLDV3 13.78 11.446 .706 .629 CLDV4 13.60 11.865 .663 .647 CLDV5 14.34 15.907 .030 .889 Cronbach’s Alpha = 0.746
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.746 (lớn hơn 0.6), tuy nhiên quan sát CLDV5 có hệ số tương quan biến tổng là 0.3. Do đó loại biến này khỏi thang đo. Kết quả phân tích sau khi loại biến như sau:
Bảng 4.3 Độ tin cậy thang đo “ chất lượng dịch vụ” sau khi loại biến quan sát
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
CLDV1 10.87 9.247 .755 .858
CLDV3 10.75 9.133 .770 .852
CLDV4 10.57 9.435 .740 .864
Cronbach’s Alpha = 0.889
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.889, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.885. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.2 Chính sách tín dụng
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “chính sách tín dụng”:
Bảng 4.4 Độ tin cậy thang đo “chính sách tín dụng ”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến TINDUNG1 13.59 11.808 .640 .628 TINDUNG2 13.24 11.613 .724 .598 TINDUNG3 13.25 12.234 .715 .611 TINDUNG4 13.71 12.129 .559 .660 TINDUNG5 13.85 16.884 .015 .864 Cronbach’s Alpha = 0.733
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.733 ( lớn hơn 0.6), tuy nhiên quan sát TINDUNG5 có hệ số tương quan biến tổng là 0.15 (nhỏ hơn 0.3). Do đó loại biến này khỏi thang đo. Kết quả phân tích sau khi loại biến như sau:
Bảng 4.5 Độ tin cậy thang đo “chính sách tín dụng ”sau loại biến quan sát
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
TINDUNG2 10.18 9.616 .787 .796
TINDUNG3 10.18 10.285 .764 .809
TINDUNG4 10.65 10.007 .623 .866
Cronbach’s Alpha = 0.866
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.866, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.866. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.3 Hình ảnh ngân hàng
Kết quả phân tích độ tin cậy của thangđo “hình ảnh ngân hàng”:
Bảng 4.6 Độ tin cậy thang đo “hình ảnh ngân hàng ”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
HINHANH1 6.20 2.111 .726 .724
HINHANH2 6.14 1.892 .699 .739
HINHANH3 6.10 1.937 .630 .814
Cronbach’s Alpha = 0.825
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.825, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.825. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.4 Ảnh hưởng
Bảng 4.7 Độ tin cậy thang đo “ảnh hưởng”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
ANHHUONG1 6.40 1.981 .741 .740
ANHHUONG2 6.59 2.195 .683 .796
ANHHUONG3 6.51 2.270 .689 .792
Cronbach’s Alpha = 0.840
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.840, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.840. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.5 Thuận tiện
Cronbach’s Alpha củathang đo là 0.799, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.799. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “thuận tiện”:
Bảng 4.8 Độ tin cậy thang đo “thuận tiện”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
THUANTIEN1 7.24 2.490 .628 .743
THUANTIEN2 7.17 2.228 .642 .729
THUANTIEN3 7.21 2.274 .663 .705
4.2.6 Chiến lược quảng bá
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “quảng bá”:
Bảng 4.9 Độ tin cậy thang đo “quảng bá”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
QUANGBA1 5.08 3.563 .565 .761
QUANGBA2 5.12 2.470 .647 .691
QUANGBA3 5.06 3.122 .676 .646
Cronbach’s Alpha = 0.780
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.780, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.780. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.7 Quyết định vay vốn
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “quyết định”:
Bảng 4.10 Độ tin cậy thang đo “quyết định”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
QUYETDINH1 6.38 2.362 .662 .775
QUYETDINH2 6.67 2.202 .729 .704
QUYETDINH3 6.61 2.664 .654 .784
Cronbach’s Alpha = 0.823
(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu)
quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.823. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố EFA