Bảng câu hỏi sau khi được xây dựng xong, ta đưa vào khảo sát thực tế. Sau khi thu thập thông tin từ bảng câu hỏi khảo sát thì tiến hành xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS dựa trên kết quả của hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Bước 1: Kiểm định chất lượng của thang đo
Đánh giá độ tin cậy và độ giá trị các thang đó. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha, qua đó các biến không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và tiêu chuẩn để chọn thang đo là có độ tin cậy Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994)
Bước 2: Phân tích nhân tốkhám phá (Exploratory Factor Analysis, EFA) + Kiểm định tính thích hợp của EFA
Sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measun) để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu.
Khi trị số KMO thỏa mãn điều kiện: 0,5 < KMO <1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
+ Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện. Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 thì các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
+ Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố
Sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%. Ví dụ khi phương sai trích là 65% có nghĩa là 65% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của Factor).
Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (hài lòng với chất lượng dịch vụ cho vay tiêu dùng cá nhân của Quỹ trợ vốn) và các biến độc lập (độ tin cậy, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông, sự hữu hình).
Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước Stepwise (từng bước) hoặc phương pháp Enter (đưa vào một lượt), đây là 2 phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất.
Giả định: Biến phụ thuộc là mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ cho vay tiêu dùng cá nhân của Quỹ trợ vốn
Biến độc lập bao gồm: Độ tin cậy, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông, sự hữu hình
Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%). Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển về phương sai, tính độc lập của phần dư được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy ta thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là: - Kiểm định F phải có giá trị sigα< 0.05
- Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trịTolerance > 0,0001
- Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyết với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 10