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
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:
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
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 lường. Kết quả trong mô hình Durbin – Watson là 1.911 (nằm trong khoảng 1< d < 3) thì kết luận mô hình không có tự tương quan. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Bảng 4. 19: Kiểm định độ phù hợp của mô hình Mô hình Tổng bình Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do df Bình phương trung bình Hệ số F Sig. 1 Hồi quy 57.638 5 11.528 65.411 .000b Phần dư 32.251 192 .176 Tổng 89.888 197
Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giả thuyết H0: β1 =β2 = β3 = β4 = β5 (tất cả các hệ số hồi quy bằng 0). Giá trị Sig(F) = 0.000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có. Các giá trị Sig(β1), Sig(β2), Sig(β3), Sig(β4), Sig(β5) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là Thương hiệu, Lãi suất, Sản phẩm dịch vụ, Chất lượng dịch vụ, Sự thuận tiện có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
4.4.2.2. Kết quả các hệ số hồi quy của mô hình
Phân tích hồi quy được thực hiện với 05 biến độc lập là: Thương hiệu, Lãi suất, Sản phẩm dịch vụ, Chất lượng dịch vụ, Sự thuận tiện và biến phụ thuộc huy động tiền gửi tiết kiệm.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
HDTG = β0 + β1*TH + β2*LS + β3*SPDV + β4*CLDV + β5*STT + ei * Kết quả hồi quy đa biến
Bảng 4. 20: Kết quả các thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF 1 Hằng số .275 .228 1.208 .228 TH .182 .051 .196 3.564 .000 .648 1.543 LS .355 .065 .317 5.470 .000 .585 1.709 SPDV .173 .060 .166 2.877 .004 .587 1.704 CLDV .159 .058 .165 2.718 .007 .533 1.877 STT .173 .061 .174 2.835 .005 .521 1.919 a. Dependent Variable: HDTG
Quan sát kết quả từ (bảng 4.20) cho thấy mô hình không bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2 (VIF biến thiên từ 1.543 đến 1.919). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến nếu có giữa các
biến độc lập là chấp nhận được (Theo Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008: 233, thì khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến).
Hệ số Tolerance đều lớn hơn 0.5 (Nhỏ nhất là 0.521) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008: 233).
Giá trị Sig. của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ mức ý nghĩa kiểm định hai phía giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều thỏa điều kiện.
* Phương trình hồi quy rút ra được:
HDTG= 0,196 TH + 0,317 LS + 0,166 SPDV + 0.165 CLDV+ 0.174 STT * Tầm quan trọng của các biến trong mô hình:
Sử dụng R2 hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Độ phù hợp của mô hình được kiểm định bằng trị số thống kê F được tính từ R2 của
mô hình tương ứng với mức ý nghĩa Sig., với giá trị Sig. càng nhỏ thì càng an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 là hệ số trước các biến độc lập đều bằng nhau và bằng 0 (Trừ hằng số). Mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Để xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình ta sử dụng hệ số Beta. Theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mô hình đối với Sự hài lòng như sau:
Thứ nhất là, nhân tố “Lãi suất” có hệ số hồi quy chuẩn hoá là 0,317 nên có tầm quan trọng nhất đối với huy động tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa là ngân hàng có những chính sách lãi suất hợp lý đối với các loại hình tiền gửi tiết kiệm, gia tăng mức lãi suất cùng với kỳ hạn hợp lý, chính sách bù đắp lãi suất khi có biến động về thị trường tiền tệ, chính sách ưu đãi theo số tiền gửi, chương trình dự thưởng …, thì hiệu quả huy động tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân