CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.Kiểm định và đánh giá thang đo
4.2.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha
Phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ của các thang đo tương quan với nhau, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp và các biến rác trong mô hình. Trong nghiên cứu này người viết chọn tiêu chuẩn đánh giá thang đo là 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95, hệ số tương quan biến tổng >0,3 và các biến có tương quan với biến tổng <0,3 được xem là biến rác. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha các biến quan sát của các nhân tố độc lập được mô tả chi tiết dưới đây.
Bảng 4. 6: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Thương hiệu
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Cronbach’s Alpha = 0,760 lần 1
TH1 13.7989 7.427 .596 .693
TH2 13.7778 7.152 .618 .683
TH3 13.7672 7.467 .582 .698
TH4 15.4444 8.876 .286 .796
TH5 13.7725 7.389 .576 .700
Cronbach’s Alpha = 0,796 lần 2
TH1 11.60 5.304 .636 .731
TH2 11.58 5.170 .628 .735
TH3 11.57 5.523 .568 .764
TH5 11.58 5.331 .596 .751
Nhân tố thương hiệu, có 5 biến quan sát. Kết quả kiểm định lần 1 cho thấy các biến đều đạt yêu cầu, ngoại trừ biến TH4 có hệ số tương quan biến tổng <0,3 và Alpha nếu loại biến thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ được cải thiện là 0,796 >0,760 vì vậy biến TH4 bị loại. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 nên thang đo thương hiệu đạt yêu cầu về độ tin cậy và các biến phù hợp được đưa vào phân tích nhân tố.
Nhân tố lãi suất, có 5 biến quan sát. Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều đạt yêu cầu, ngoại trừ biến LS5 có hệ số tương quan biến tổng <0,3 và Alpha nếu loại biến thì hệ số Cronbach’s Alpha là 0,701 >0,686 vì vậy biến LS5 không được chấp. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 nên thang đo lãi suất đạt yêu cầu về độ tin cậy và các biến phù hợp được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Bảng 4. 7: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Lãi suất Cronbach’s Alpha = 0,686 lần 1 Cronbach’s Alpha = 0,686 lần 1
LS1 13.8677 5.764 .416 .647
LS2 13.8571 5.347 .559 .586
LS3 13.9683 5.595 .425 .643
LS4 13.9048 5.331 .535 .595
LS5 15.3228 6.071 .291 .701
Cronbach’s Alpha = 0,701 lần 2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
LS1 11.46 3.803 .478 .643
LS2 11.45 3.823 .489 .636
LS3 11.56 3.748 .452 .660
LS4 11.50 3.645 .527 .612
Nhân tố sản phẩm dịch vụ, có 5 biến quan sát. Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều đạt yêu cầu, ngoại trừ biến SPDV5 có hệ số tương quan biến tổng <0,3 và Alpha nếu loại biến thì hệ số Cronbach’s Alpha là 0,732 >0,695 vì vậy biến SPDV5 không được chấp. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 nên thang đo sản phẩm dịch vụ đạt yêu cầu về độ tin cậy và các biến phù hợp được đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4. 8: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Sản phẩm dịch vụ Cronbach’s Alpha =0,695 lần 1 Cronbach’s Alpha =0,695 lần 1
SPDV1 14.3386 5.970 .525 .614
SPDV2 14.2063 6.111 .478 .634
SPDV3 14.3651 6.254 .438 .651
SPDV4 14.2646 5.685 .599 .580
SPDV5 15.7566 7.079 .237 .732
Cronbach’s Alpha =0,732 lần 2
SPDV1 11.86 4.236 .563 .648
SPDV2 11.73 4.443 .486 .693
SPDV3 11.89 4.440 .484 .694
SPDV4 11.79 4.232 .558 .651
Nhân tố chất lượng dịch vụ, có 5 biến quan sát. Kết quả kiểm định cho thấy cả 5 biến đều có hệ số tương quan biến tổng >0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha là 0,794 >0.6 nên thang đo chất lượng dịch vụ đạt yêu cầu và các biến này được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Bảng 4. 9: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Chất lượng dịch vụ Cronbach’s Alpha = 0,794 Cronbach’s Alpha = 0,794 CLDV1 15.47 7.708 .634 .735 CLDV2 15.64 8.232 .495 .780 CLDV3 15.49 8.336 .532 .768 CLDV4 15.48 8.070 .555 .761 CLDV5 15.47 7.474 .657 .727
Nhân tố sự thuận tiện, có 5 biến quan sát. Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều có hệ số tương quan biến tổng >0,3, ngoại trừ biến STT3 có hệ số tương quan biến tổng là 0,160 <0,3 và Anpha nếu lọai biến thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ được cải thiện lên 0,780 >0,723 vì vậy biến STT3 không được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 nên thang đo Sự thuận tiện đạt yêu cầu về độ tin cậy và các biến phù hợp được đưa vào phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo.
Bảng 4. 10 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Sự thuận tiện Cronbach’s Alpha = 0,723 lần 1 Cronbach’s Alpha = 0,723 lần 1
STT1 14.3333 5.745 .577 .637
STT2 14.3862 5.919 .532 .656
STT3 15.9947 7.697 .160 .780
STT4 14.4180 5.851 .552 .648
STT5 14.4127 5.414 .604 .623
Sự thuận tiện, Cronbach’s Alpha = 0,780 lần 2
STT1 11.94 4.619 .609 .715
STT2 11.99 4.824 .548 .746
STT4 12.03 4.749 .573 .733
STT5 12.02 4.393 .612 .713 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Như vậy kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo thuộc các thành phần độc lập trong mô hình nghiên cứu cho thấy, các nhân tố của thang đo đảm bảo về độ tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha >0,6, tuy nhiên một số biến quan sát được đánh giá là không đạt yêu cầu do hệ số tương quan biến tổng <0,3 đã được loại bỏ.
Tiếp theo, kết quả phân tích Cronbach’s Alpha các biến quan sát của nhân tố huy động tiền gửi tiết kiệm được mô tả trong bảng dưới đây:
Bảng 4. 11: Kết quả kiểm định thang đo huy động tiền gửi tiết kiệm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Cronbach’s Alpha= 0,890
HDTG1 8.66 1.961 .802 .827
HDTG2 8.62 2.044 .762 .862
HDTG3 8.73 2.049 .788 .840
Thang đo nhân tố huy động tiền gửi tiết kiệm, có 3 biến quan sát. Kết quả kiểm định cho thấy, cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến tổng >0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha là 0,890 >0.6 nên thang đo huy động tiền gửi tiết kiệm đạt yêu cầu về độ tin cậy và được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Như vậy, sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo cho 6 nhóm yếu tố thành phần
với 28 biến quan sát, kết quả có 4 biến quan sát bị loại đó là: TH4, LS5, SPDV5, STT3. Còn lại 24 biến quan sát của thang đo huy động tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân đạt độ độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố EFA ở các bước tiếp theo.
Bảng 4. 12: Tóm tắt kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo
STT Thang đo Số biến
quan sát
Cronbach’s Alpha sau khi loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng nhỏ nhất 1 Thương hiệu 4 0,796 0,568 2 Lãi suất 4 0,701 0,452 3 Sản phẩm dịch vụ 4 0,732 0,484 4 Chất lượng dịch vụ 5 0,794 0,495 5 Sự thuận tiện 4 0,780 0,548
Y Huy động tiề gửi tiết kiệm 3 0,890 0,762
4.2.2. Phân tích nhân tố EFA
Như đã trình bày phương pháp phân tích ở Chương 3. Sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis và phép xoay Varimax và điểm dừng trích yếu tố có Eigenvalue ≥1 đối với tất cả các biến quan sát đo lường. Hệ số KMO, 0,5<KMO<1 và kiểm định Bartlett's có mức ý nghĩa <5%. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. (Hair và ctg, 1998). Tổng phương sai trích >50%.
• Phân tích EFA đối với biến độc lập lần 1:
Tập hợp 21 biến quan sát đạt yêu cầu về độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố khám phá kết quả như sau:
Hệ số KMO đạt 0,907 >0,5 phân tích nhân tố thích hợp với tập dữ liệu. Kiểm định Bartlett's có Sig =0,000<0,05, các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể. Có 5 nhân tố (biến độc lập) được trích ra từ phân tích EFA. Tổng phương sai trích =58.546% > 50%, trị số này cho biết 5 nhân tố trích ra
giải thích được 58.546% biến thiên của dữ liệu. Giá trị eigenvalue của các nhân tố đều >1, đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều >0,5 có ý nghĩa thực tiễn và đạt giá trị hội tụ, ngoại trừ biến CLDV2 có hệ số tải nhân tố<0,5 nên không thoả mãn với điều kiện do đó biến này bị loại khỏi mô hình và tiếp tục phân tích nhân tố lần nữa.
• Phân tíchEFA đối với biến độc lập lần 2: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi biến CLDV2 bị loại, tiếp tục tập hợp 20 biến quan sát đưa vào phân tích nhân tố EFA lần 2. Kết quả như sau:
Bảng 4. 13: Kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .903
Kiểm định Bartlett's Test
Giá trị Chi-Square 1331.548
Bậc tự do (df) 190
Sig. .000
Quan sát bảng 4.13 cho thấy, hệ số KMO là 0,903 > 0,5 phân tích nhân tố thích hợp với tập dữ liệu thu thập. Kiểm định Bartlett's có giá trị Sig =0,000<0,05, các biến quan sát trong phân tích nhân tố là có tương quan với nhau trong tổng thể.
Đồng thời tổng phương sai trích =59,7% >50%, trị số này cho biết 5 nhân tố được trích ra giải thích được 59,7% sự biến thiên của dữ liệu. Điểm dừng trích nhân tố tại nhân tố thứ 5 và các nhân tố được trích ra đều có giá trị eigenvalue >1, phân tích nhân tố đạt yêu cầu.
Bảng 4. 14: Kết quả ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 TH1 .763 TH5 .748 TH2 .720 TH3 .654 STT5 .701 STT4 .693 STT1 .647 STT2 .629 CLDV5 .714 CLDV3 .689 CLDV1 .680 CLDV4 .648 SPDV1 .765 SPDV4 .723 SPDV3 .602 SPDV2 .525 LS4 .743 LS2 .711 LS1 .561 LS3 .509
Quan sát bảng 4.14 ma trận xoay nhân tố cho thấy, 20 biến quan sát được đưa vào phân tích thì có 5 nhân tố được trích ra từ phân tích nhân tố. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (Factor loading ≥0,5), có giá trị thực tiễn và đạt giá trị hội tụ. Kết quả phân tích nhân tố EFA không có sự thay đổi nhóm biến nào so với kết quả nghiên cứu định tính ban đầu của mô hình nghiên cứu đề xuất.
• Kết quả phân tích nhân tố EFA đối với biến phụ thuộc
Thang đo về huy động tiền gửi tiết kiệm bao gồm 3 biến quan sát. Kết quả phân tích EFA được tóm tắt trong (bảng 4.15).
Bảng 4. 15: Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc Kết quả ma trận xoay nhân tố Kết quả ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhân tố 1 HDTG1 .915 HDTG3 .907 HDTG2 .893 KMO 0,745 Sig. 0,000 Eigenvalue 2,458 Tổng phương sai trích % 81,929
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc cho thấy;
Kiểm định Bartlett's có Sig =0,000<0,05 các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO đạt 0,745>0,5 phân tích nhân tố thích hợp với tập dữ liệu. Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA.
Tổng phương sai trích 81,929% > 50% đạt yêu cầu Giá trị eigenvalue = 2,458>1 đạt yêu cầu.
Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều >0,5 có ý nghĩa thực tiễn. Thang đo huy động tiền gửi tiết kiệm “HDTG” đạt giá trị hội tụ. • Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố:
Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo huy động tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân, các nhân tố được rút trích ra của các giả thuyết nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Kết quả được tóm tắt và đặt tên nhân tố đại diện trong (bảng 4.16).
Bảng 4. 16: Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố và đặt tên nhân tố
STT Nhân tố Số biến Nhóm biến của các
nhân tố
Đặt tên nhân tốđại diện 1 Thương hiệu 4 TH1,TH2,TH3,TH5 TH 2 Lãi suất 4 LS1, LS2, LS3, LS4 LS 3 Sản phẩm dịch vụ 4 SPDV1, SPDV2, SPDV3, SPDV4 SPDV 4 Chất lượng dịch vụ 4 CLDV1, CLDV3, CLDV4, CLDV5 CLDV 5 Sự thuận tiện 4 STT1, STT2, STT4, STT5 STT
Huy động tiền gửi tiết kiệm 3 HDTG1, HDTG2,
HDTG3 HDTG
• Mô hình nghiên cứu sau khi kiểm định (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi kiểm định đánh giá thang đo mô hình lý thuyết nghiên cứu đề xuất cho thấy, không có sự thay đổi đáng kể nào về các nhân tố ảnh hưởng đến huy động tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân. Do đó, mô hình nghiên cứu đưa vào phân tích hồi quy kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu bao gồm 05 nhân tố đó là;
thương hiệu, lãi suất, sản phẩm dịch vụ, chất lượng dịch vụ, sự thuận tiện và biến
huy động tiền gửi tiết kiệm.
4.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy kiểm định mô hình, cần phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa biến độc lập với nhau nhằm phát hiện các mối tương quan chặt chẽ có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến làm ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy.
4.4.1. Phân tích tương quan
Bảng 4. 17: Kết quả phân tích tương quan
TH LS SPDV CLDV STT HDTG TH 1 .473** .448** .512** .481** .588** LS .473** 1 .518** .525** .540** .676** SPDV .448** .518** 1 .522** .555** .601** CLDV .512** .525** .522** 1 .594** .621** STT .481** .540** .555** .594** 1 .629** HDTG .588** .676** .601** .621** .629** 1
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). b. Listwise N=200
Quan sát bảng trên cho thấy, giữa hai biến định lượng có mối tương quan chặt chẽ với nhau ở mức ý nghĩa <1%, và hệ số tương quan là khá cao.
Trong đó, mối liên tương quan giữa các biến cụ thể như sau:
- Tương quan giữa biến lãi suất và huy động tiền gửi tiết kiệm là r = 0.676. - Tương quan giữa biến thương hiệu và huy động tiền gửi tiết kiệm là r = 0.588. - Tương quan giữa biến sản phẩm dịch vụ và huy động tiền gửi tiết kiệm là r = 0.601.
- Tương quan giữa biến chất lượng dịch vụ và huy động tiền gửi tiết kiệm là r = 0.621.
- Tương quan giữa biến sự thuận tiện và huy động tiền gửi tiết kiệm là r = 0.629. Từ kết quả trên cho thấy việc phân tích hồi quy là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa một số biến độc lập ở mức tương quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến. Trong đó, cần lưu ý hệ số tương quan giữa Sự thuận tiện và chất lượng dịch vụ cao nhất với r = 0.594. Tương quan thấp nhất trong các nhân tố là giữa Lãi suất và thương hiệu với r = 0.473.
4.4.2. Phân tích hồi quy
Sau khi kiểm định tính tương quan giữa hai biến định lượng kết quả cho thấy, các nhân tố đều có mối tương quan chặt chẽ với nhau và tiếp tục đưa các nhân tố: Thương hiệu, Lãi suất, Sản phẩm dịch vụ, Chất lượng dịch vụ, Sự thuận tiện và biến huy động tiền gửi tiết kiệm vào phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter.
4.4.2.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Để đánh giá sựộ phù hợp của mô hình hồi quy, ta dùng hai hệ số là hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định F.
Bảng 4. 18: Kết quả hệ số xác định sự phù hợp của mô hình
Mô hình Giá trị R R bình
phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin-Watson
1 .801a .641 .631 .41980 1.911
Kết quả phân tích từ (bảng 4.18) cho thấy, mô hình nghiên cứu có hệ số R2 là 0.641 (tức 64.1%) điều này cho thấy độ phù hợp của mô hình tốt (R2 nằm trong khoảng 50%< R2< 80%). Trong đó R2 hiệu chỉnh là 0.631, nghĩa là mô hình nghiên cứu giải thích được 63,1% sự biến thiên của huy động tiền gửi tiết kiệm được giải thích từ các thành phần như: Thương hiệu, Lãi suất, Sản phẩm dịch vụ, Chất lượng dịch vụ, Sự thuận tiện.
Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm tra tính tương quan chuỗi trong sai số đo