Yếu tố “Lãi suất cho vay” có hệ số Cronbach Alpha là 0,842 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của các biến đo lƣờng yếu tố này là đều >0,3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lƣờng yếu tố này đều đƣợc sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.6: Hệ số tin cậy thang đo của yếu tố “Lãi suất cho vay”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach Alpha = ,842 LS1 12,7725 6,581 ,713 ,792 LS2 12,9206 6,307 ,740 ,785 LS3 12,3545 8,326 ,565 ,833 LS4 12,4550 7,377 ,727 ,791 LS5 12,4815 8,134 ,529 ,840
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả 4.2.2.3 Yếu tố “Nhân viên tín dụng”
Yếu tố “Nhân viên tín dụng” có hệ số Cronbach Alpha là 0,835 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của các biến đo lƣờng yếu tố này là đều >0,3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lƣờng yếu tố này đều đƣợc sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.7: Hệ số tin cậy thang đo của yếu tố “Nhân viên tín dụng”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach Alpha = ,835 NV1 13,3122 5,812 ,612 ,808 NV2 13,2328 5,850 ,682 ,791 NV3 13,3122 5,386 ,692 ,785 NV4 13,4074 5,434 ,634 ,804 NV5 12,8942 6,106 ,568 ,820
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả 4.2.2.4 Yếu tố “Chương trình Marketing”
Yếu tố “Chƣơng trình marketing” có hệ số Cronbach Alpha là 0,702 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa. Hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của biến PR4=0,161<0,3 (nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3) các biến còn lại >0,3. Do đó, biến quan sát PR4 sẽ đƣợc loại bỏ để thang đo có độ tin cậy lớn hơn.
Khi loại biến PR4, yếu tố“Chƣơng trình marketing” có hệ số Cronbach Alpha là 0,762 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa, các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item– Total Correlation) của biến đo lƣờng yếu tố này đều >0,3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lƣờng yếu tố này đều đƣợc sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.8: Hệ số tin cậy thang đo của yếu tố “Chƣơng trình marketing”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach Alpha = ,762 PR1 10,0317 5,499 ,629 ,672 PR2 9,9418 5,917 ,481 ,748 PR3 10,1693 5,258 ,592 ,689 PR5 9,8730 5,494 ,549 ,713
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả 4.2.2.5 Yếu tố “Quy trình tín dụng”
Yếu tố “Quy trình tín dụng” có hệ số Cronbach Alpha là 0,784 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của các biến đo lƣờng yếu tố này là đều >0,3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lƣờng yếu tố này đều đƣợc sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.9: Hệ số tin cậy thang đo của yếu tố “Quy trình tín dụng”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach Alpha = ,784 QT1 9,5767 4,777 ,548 ,753 QT2 9,8836 3,806 ,678 ,682 QT3 9,9153 4,014 ,617 ,717 QT4 9,8307 4,599 ,528 ,760
4.2.2.6 Yếu tố “Thẩm định tài sản đảm bảo”
Yếu tố “Thẩm định tài sản đảm bảo” có hệ số Cronbach Alpha là 0,760 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa. Hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của biến TSDB5=0,207<0,3 (nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3) các biến còn lại >0,3. Do đó, biến quan sát TSDB5 sẽ đƣợc loại bỏ để thang đo có độ tin cậy lớn hơn.
Khi loại biến TSDB5, yếu tố “Thẩm định tài sản đảm bảo” có hệ số Cronbach Alpha là 0,816 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa, các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của biến đo lƣờng yếu tố này đều >0,3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lƣờng yếu tố này đều đƣợc sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.10: Hệ số tin cậy thang đo của yếu tố “Thẩm định tài sản đảm bảo”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach Alpha = ,816 TSĐB1 9,5926 5,232 ,632 ,773 TSĐB2 9,3386 5,002 ,619 ,776 TSĐB3 9,7302 4,592 ,665 ,755 TSĐB4 9,7672 4,573 ,639 ,769
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả
4.2.2.7 Yếu tố “Hoạt động cho vay bán lẻ tại Vietinbank Đồng Tháp”
Thang đo “Hoạt động cho vay bán lẻ” có hệ số Cronbach Alpha là 0,909 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item–Total Correlation) của các biến đo lƣờng yếu tố này là đều >0,3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach
Alpha nên các biến đo lƣờng yếu tố này đều đƣợc sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.11: Hệ số tin cậy thang đo của yếu tố “Hoạt động cho vay bán lẻ tại Vietinbank Đồng Tháp”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach Alpha = ,909 TD1 18,9735 13,717 ,717 ,899 TD2 19,1005 13,782 ,682 ,904 TD3 18,2593 15,012 ,729 ,896 TD4 18,3968 14,624 ,755 ,893 TD5 18,3862 14,472 ,820 ,887 TD6 18,3175 15,069 ,715 ,898 TD7 18,3122 14,854 ,739 ,895
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả
Trong phần 4.2.2 đã trình bày kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha. Kết quả cho thấy, các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy trong đó thang đo chất lƣợng sản phẩm dịch vụ đã loại biến CL5, thang đo chƣơng trình marketing đã loại biến PR4, thang đo thẩm định tài sản đảm bảo đã loại biến TSĐB. Các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả nhận thấy các thang đo sau khi đã loại các biến quan sát không thích hợp đều là những thang đo tốt (độ tin cậy của tất cả các thang đo sau khi loại biến đều tăng và lớn hơn 0.6) và các biến quan sát đều đủ điều kiện sử dụng cho bƣớc phân tích nhân tố khám phá EFA (Hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3).
Bảng 4.12 dƣới đây trình bày tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo.
Bảng 4.12: Tổng hợp kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Yếu tố Số biến quan sát
ban đầu
Số biến quan sát
còn lại Cronbach's Alpha
Chất lƣợng sản phẩm dịch vụ 5 4 0.831
Lãi suất cho vay 5 5 0.842
Nhân viên tín dụng 5 5 0.835
Chƣơng trình marketing 5 4 0.762
Quy trình tín dụng 4 4 0.784
Thẩm định tài sản đảm bảo 5 4 0.816
Hoạt động cho vay bán lẻ tại
Vietinbank Đồng Tháp 7 7 0.909
Tổng 36 33
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả phân tích số liệu
Tổng số biến quan sát ban đầu là 36 biến (trong đó có 29 biến quan sát của thang đo thành phần các biến độc lập, 07 biến quan sát của thang đo thành phần biến phụ thuộc), sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s alpha tổng số biến quan sát còn lại là 33 biến quan sát (trong đó có 26 biến quan sát của thang đo thành phần các biến độc lập, và 07 biến quan sát của thang đo thành phần biến phụ thuộc). Sau khi kiểm định xong các thang đo, các thang đo đạt yêu cầu sẽ đƣợc thực hiện phân tích nhân tố khám phá với phƣơng pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax.
4.2.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp Principal Component Analysis đi cùng với phép xoay Varimax thƣờng đƣợc sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện nhƣ sau:
1. Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Barlet ≤ 0.05 (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
2. Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ. Theo Hair và Anderson (1998,111). Hệ số tải nhân tố > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, hệ số tải nhân tố > 0.4 đƣợc xem là quan trọng, và ≥ 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố > 0.75. Trong phần phân tích nhân tố này, tác giả chấp nhận hệ số tải nhân tố từ 0.5 trở lên, nếu các biến quan sát không đạt yêu cầu này thì không phải là biến quan trọng trong mô hình và bị loại để chạy tiếp phân tích nhân tố.
3. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50%.
4. Hệ số eigenvalue >1 (Hair và Anderson,1998). Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố.
5. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.2.3.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy có 06 yếu tố đƣợc trích tại Eigenvalues là 1,167 và tổng phƣơng sai trích đƣợc 64,437% với chỉ số KMO là 0,828. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố khám phá là thích hợp. Nhƣ vậy, việc phân tích các yếu tố là thích hợp và phƣơng sai trích đƣợc đạt yêu cầu (>50%). Các biến quan sát đều có Factor loading từ 0,5 trở lên. Trong đó LS5 có hệ số tải nhỏ nhất so với các biến còn lại 0,504 lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0,50). Các biến đều đạt sự phân biệt. Phân tích EFA hoàn tất vì đạt độ tin cậy về mặt thống kê.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 LS2 ,839 LS1 ,805 LS4 ,771 LS3 ,578 LS5 ,504 NV4 ,732 NV3 ,728 NV2 ,707 NV5 ,685 NV1 ,632 CL3 ,864 CL2 ,825 CL4 ,767 CL1 ,765 QT2 ,810 QT4 ,743 QT3 ,725 QT1 ,640 TSDB2 ,815 TSDB1 ,726 TSDB4 ,685 TSDB3 ,681 PR1 ,813 PR3 ,775 PR5 ,741
PR2 ,703
Eigen
value 6,856 2,956 2,294 1,993 1,488 1,167
Phƣơng
sai trích 12,982 12,251 10,523 9,814 9,667 9,199
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả
Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) đã kết luận rằng khi phân tích nhân tố khám phá EFA, trong hộp thoại Factor Analysis, chúng ta chọn nút Scores, sau đó nhấp chọn Save as variables để lƣu lại nhân số của yếu tố một cách tự động. Mặc định của chƣơng trình này là phƣơng pháp Regression. Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự (2008) đã khẳng định, nhân số tính theo cách này đã đƣợc chuẩn hóa và thích hợp nhất nếu sử dụng các yếu số để phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định mối quan hệ ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Căn cứ vào kết quả phân tích EFA chúng ta rút ra đƣợc 6 nhân tố và vẫn giữ nguyên 26 biến quan sát cũng nhƣ tên yếu tố nhƣ trƣớc khi phân tích EFA. Sáu nhân tố này đƣợc gom lại và đặt tên cụ thể nhƣ sau:
• Nhân tố 1: gồm 5 biến quan sát (LS1, LS2, LS3, LS4, LS5) đƣợc đặt tên là “Lãi suất cho vay”, ký hiệu là LS;
• Nhân tố 2: gồm 5 biến quan sát (NV1, NV2, NV3, NV4, NV5) đƣợc đặt tên là “Nhân viên tín dụng”, ký hiệu là NV;
• Nhân tố 3: gồm 4 biến quan sát (CL1, CL2, CL3, CL4) đƣợc đặt tên là “Chất lƣợng sản phẩm dịch vụ”, ký hiệu là SP;
• Nhân tố 4: gồm 4 biến quan sát (QT1, QT2, QT3, QT4) đƣợc đặt tên là “Quy trình tín dụng”, ký hiệu là QT;
• Nhân tố 5: gồm 4 biến quan sát (TSDB1, TSDB2, TSDB3, TSDB4) đƣợc đặt tên là “Thẩm định tài sản đảm bảo”, ký hiệu là DB.
“Chƣơng trình marketing”, ký hiệu là PR.
4.2.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc
Đối với thang đo hoạt động cho vay bán lẻ, EFA trích đƣợc gom vào một yếu tố tại Eigenvalues là 4,641 và với chỉ số KMO là 0,798. Các biến quan sát đều có Factor loading lớn hơn 0,50 (từ 0,781 đến 0,883). Phƣơng sai trích đƣợc bằng 66,296% (>50%) đảm bảo độ tin cậy. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố khám phá là thích hợp.
Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc Biến quan sát Nhân tố
TD5 ,883 TD4 ,835 TD3 ,820 TD7 ,814 TD6 ,807 TD1 ,781 TD2 ,753 Eigen value 66,296% Phƣơng sai trích ,909
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích của tác giả
Căn cứ vào kết quả phân tích EFA chúng ta rút ra đƣợc 01 nhân tố và vẫn giữ nguyên 07 biến quan sát và đặt tên là “Hoạt động cho vay bán lẻ tại Vietinbank Đồng Tháp”, ký hiệu là TD.
4.2.4 Phân tích tương quan Pearson giữa các biến nghiên cứu
Phân tích ma trận hệ số tƣơng quan Pearson nhằm xem xét mối tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, điều kiện để tiến hành phân tích hồi quy là các biến độc lập và biến phụ thuộc phải có mối tƣơng quan với nhau.
Dựa vào bảng 4.15 có thể thấy hệ số tƣơng quan giữa nhân tố “hoạt động cho vay bán lẻ tại Vietinbank Đồng Tháp” (TD) với 06 nhân tố: lãi suất cho vay (LS), nhân viên tín dụng (NV), chất lƣợng sản phẩm dịch vụ (SP), quy trình tín dụng (QT), thẩm định TSĐB (DB), chƣơng trình marketing (PR) là tƣơng đối cao và giá trị Sig nhỏ (< 0.01). Sơ bộ ta có thể kết luận 06 nhân tố LS, NV, SP, QT, DB, PR có thể đƣa vào mô hình để giải thích cho nhân tố TD.
Bảng 4.15: Ma trận tƣơng quan Pearson giữa các biến nghiên cứu
SP LS NV PR QT DB TD SP Pearson Correlation 1 -.010 .177** .170** .094 -.001 .318** Sig. (2- tailed) .870 .004 .006 .132 .989 .000 N 257 257 257 257 257 257 257 LS Pearson Correlation -.010 1 .028 .073 .197** .503*** .499** Sig. (2- tailed) .870 .656 .242 .001 .000 .000 N 257 257 257 257 257 257 257
NV Pearson Correlation .177** .028 1 .206** .195** .541*** .340** Sig. (2- tailed) .004 .656 .001 .002 .000 .000 N 257 257 257 257 257 257 257 PR Pearson Correlation .170** .073 .206** 1 .306** .156* .338** Sig. (2- tailed) .006 .242 .001 .000 .032 .000 N 257 257 257 257 257 257 257 QT Pearson Correlation .094 .197** .195** .306** 1 .262*** .421** Sig. (2- tailed) .132 .001 .002 .000 .000 .000 N 257 257 257 257 257 257 257 DB Pearson Correlation .318** .499** .340** .338** .421** 1 .547*** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 257 257 257 257 257 257 257 TD Pearson Correlation .318*** .499** .340*** .338*** .421*** .547*** 1
Sig. (2-
tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 257 257 257 257 257 257 257
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả phân tích số liệu
Kết quả ma trận hệ số tƣơng quan Pearson ta thấy biến phụ thuộc TD (hoạt động cho vay bán lẻ tại Vietinbank Đồng Tháp) thể hiện mức tƣơng quan có ý nghĩa với các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu (với các giá trị sig đều nhỏ hơn 0.01). Hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều lớn hơn 0 và nhỏ hơn 0.85 (chỉ số điều kiện cho rằng các khái niệm nghiên cứu đã đạt được giá trị phân biệt). Vì vậy, ta có thể kết luận các biến độc lập có mối tƣơng quan thuận chiều với biến phụ thuộc và đủ điều kiện để tiến hành phân tích hồi quy bội. Nhƣng bên cạnh đó, kết quả phân tích ma trận hệ số tƣơng quan Pearson ở Bảng 4.16 cũng