Xử lý dữ liệu: Số liệu sau khi thu thập chuẩn bị sẽ được thực hiện làm sạch
số liệu; mã hóa và nhập số liệu; kiểm tra nhập liệu trước khi phân tích.
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 xem là có độ tin cậy.
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 và trả lời cho câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự ảnh hưởng của các nhân tố 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 hay không. Phân tích EFA có các tham số như sau:
Chỉ số Kaiser-Mayer-Olkim (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá phá. Chỉ số 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. Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể khi có ý nghĩa thống kê sig <0.05.
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 lớn hơn hoặc bằng 50%.
Tác giả sử dụng các tiêu chuẩn 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 lớn hơn hoặc bằng 50%.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính được tác giả sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình nghiên cứu bao gồm mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Trong phân tích hồi quy tuyến tính có tất cả hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan với nhau là Qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson. Hệ số tương quan Pearson càng tiến gần đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng quyết định vay vốn của KHCN tại NH TMCP Sài Gòn Hà Nội PGD Xuyên Mộc, mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn có dạng tổng quát:
Y=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5+β6*X6+ β7*X7+ε
Trong đó:
Ylà biến phụ thuộc phản ánh quyết định vay vốn của KHCN tại SHB Xuyên Mộc.
Xi (i=1,..,7): là các biến độc lập, phản ánh các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định;
βi (i=1,..,7): Các hệ số hồi quy; β0: Hằng số;
ε: Sai số.
Bên cạnh đó, tác giả cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để đa cộng tuyến không xảy ra đảm bảo mô hình hồi quy tuyến tính có thể 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). Nếu hệ số VIF >10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo, với điều kiện là phân phối
chuẩn được đảm bảo, nghiên cứu thực hiện các kỹ thuật hồi quy dựa trên ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS). Đồng thời, 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. Nếu các biến sử dụng cùng một thang đo định danh có giá trị từ 1 đến 5, thì khi 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.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Ở chương này tác giả tập trung thiết kế nghiên cứu như nêu về quy trình nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đối tượng. Thông qua nghiên cứu định tính là khảo sát phỏng vấn 4 chuyên gia và 3 khách hàng, đồng thời thừa hưởng từ các nghiên cứu gốc thì tác giả đã tìm ra đượcc 7 biến độc lập là chất lượng dịch vụ của ngân hàng, hình ảnh và danh tiếng của ngân hàng, giá cả của ngân hàng, Chính sách Marketting của ngân hàng, ảnh hưởng từ các mối quan hệ của khách hàng, sự thuận tiện, chính sách tín dụng của ngân hàng và 1 biến phụ thuộc, tương ứng 29 biến quan sát. Tác giả có những điều chỉnh từ ngữ để phù hợp với đặc thù nghiên cứu, đây là cơ sở lý thuyết nền để từ đó nhập số liệu và xử lý số liệu để chạy mô hình để cho kết quả. Kết quả của mô hình sẽ được nêu chi tiết trong chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1. Tổng quan về thực trạng cho vay cá nhân của ngân hàng SHB Xuyên Mộc
