STT Kiểm định Giá trị
1 Eigenvalues 2,858
2 KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,816
3 Tổng phương sai trích 71,462
4 Barletts’s Test of Sphericity 0.000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu
Bốn biến phụ thuộc QD27, QD28, QD29, QD30 được tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA theo phương pháp Principal Component với phép quay Varimax. Kết quả bảng 4.4 thể hiện giá trị KMO đạt 0,816 nằm trong khoảng từ 0,5 – 1,0, cho thấy phép phân tích các biến này với nhau là hoàn toàn phù hợp với mô hình. Giá trị Eigenvalues của biến đạt ở mức 2,858 lớn hơn 1 cho thấy việc rút gọn
4 biến quan sát thành 1 nhân tố là hợp lý. Chỉ số p-value của kiểm định Barlett có trị giá bằng 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 cho thấy các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Tổng phương sai trích của kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc cho thấy, trị giá của hệ số này đạt 71,462%, lớn hơn mức 50%, có nghĩa là khả năng sử dụng một nhân tố để giải thích cho các biến quan sát trong mô hình này chấp nhận được.
4.2.4 Phân tích ma trận tương quan
Phân tích ma trận tương quan nhằm đánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, đồng thời đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy tất cả các biến đều có mối tương quan với biến phụ thuộc là quyết định gửi tiết kiệm tại Agribank CN Nam Đồng Nai. Trong đó, ngoại trừ biến CTXT có ý nghĩa ở mức 5% thì các biến còn lại đều có mối quan hệ thuận chiều ở mức 1%. Điều này cho thấy việc phân tích hồi quy đa biến nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập với quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân tại Agribank CN Nam Đồng Nai là phù hợp.