STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach' s Alpha HSTQB - Tổng nhỏ nhất Cronbach's Alpha nếu xóa
biến quan sát 1 Từ chối cấp tín dụng 6 0.911 0.600 0.916 2 Tiếp tục cấp tín dụng 5 0.737 0.373 0.733 3 Khó khăn cấp tín dụng 5 0.711 0.020 0.824 4 Chất lượng tín dụng 8 0.860 0.391 0.872 5 Giá cả tín dụng 3 0.672 0.460 0.610 6 Mở rộng tín dụng 3 0.670 0.443 0.650 Nguồn: Phụ lục 4
Nhìn vào Phụ lục 4 ta thấy hệ số tương quan biến – tổng của biến quan sát TTCTD2 là 0,373 nhỏ hơn 0,4 nhưng không loại biến quan sát này ra khỏi thang đo vì nếu loại biến này thì Cronbach‟s Alpha giảm xuống còn 0,733 thấp hơn Cronbach‟s Alpha ban đầu 0,737 (bảng 2.23).
Tương tự, thang đo Khó khăn giao dịch tín dụng có biến quan sát KKCTD5 với hệ tương quan biến – tổng là 0,02 (Phụ lục 4) nhỏ hơn 0,4 nên cần phải loại bỏ ra khỏi thang đo. Sau khi loại biến quan sát KKCTD5 thì Cronbach‟s Alpha là 0,824 (bảng 2.24) lớn hơn Cronbach‟s Alpha ban đầu 0,711, chứng tỏ độ tin cậy của thang đo tăng lên. Do đó thang đo Khó khăn giao dịch tín dụng sẽ còn 4 biến quan sát là KKCTD1, KKCTD2, KKCTD3, KKCTD4.
Thang đo Chất lượng tín dụng có biến quan sát CLTD8 với hệ số tương quan biến – tổng là 0,391 (Phụ lục 4) nhỏ hơn 0,4 nên cần phải loại bỏ ra khỏi thang đo để độ tin cậy từ 0,86 tăng lên 0,872 (bảng 2.24). Sau khi loại bỏ biến quan sát CLTD8 thì thang đo chất lượng sẽ còn 7 biến quan sát. Sau đây là kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach‟s Alpha sau khi loại KKCTD5 và CLTD8 ra khỏi thang đo
Bảng 2.24: Kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ biến quan sát
STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach's Alpha HSTQB - Tổng nhỏ nhất 1 Từ chối cấp tín dụng 6 0.911 0.600 2 Tiếp tục cấp tín dụng 5 0.737 0.373 3 Khó khăn giao dịch tín dụng 4 0.824 0.537 4 Chất lượng tín dụng 7 0.872 0.450 5 Giá cả tín dụng 3 0.672 0.460 6 Mở rộng tín dụng 3 0.670 0.443 Nguồn: Phụ lục 4
Các thang đo trên chấp nhận được vì Cronbach‟s Alpha đều lớn hơn 0,6
KMO là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp khi 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson, 1998).
Theo Hair & ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Kết quả EFA trong Phụ lục 7 cho thấy hệ số KMO = 0,514 nên EFA phù hợp với dữ liệu và kiểm định Bartlett đạt giá trị 76,643 với mức ý nghĩa 0,000, vì vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được là 81,633% thể hiện rằng 05 nhân tố được rút ra giải thích 81,633% biến thiên của dữ liệu, hệ số Eigenvalue = 1,765. Hệ số tải nhân tố trong bảng 2.25 đều lớn hơn 0,5 nên được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Từ đó cho thấy các thang đo rút ra là chấp nhận được. Kết quả hệ số Cronbach‟s Alpha sau khi sắp xếp lại các quan sát cũng đạt yêu cầu.
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), các thang đo thành phần được chia ra thành 05 nhân tố với 25 biến quan sát. Các nhân tố trích ra đều đạt độ tin cậy và giá trị.