Bảng 2.11: Tổng hợp số liệu khảo sát các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu trong mơ hình nghiên cứu
Số lƣợng mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình cộng ộ lệch chuẩn SP1 252 1 5 3.98 1.118 SP2 252 1 5 3.40 1.547 SP3 252 1 5 4.13 1.050 SP4 252 1 5 3.90 1.172 DV1 252 1 5 2.98 .856 DV2 252 1 5 2.98 .879 DV3 252 1 5 3.27 .957 DV4 252 1 5 3.03 .818 VTT1 252 1 5 2.43 .998 VTT2 252 1 5 3.23 .759
Số lƣợng mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình cộng ộ lệch chuẩn VTT3 252 1 5 3.19 .726 VTT4 252 1 5 3.07 .722 TH1 252 1 5 3.40 1.014 TH2 252 1 5 3.36 1.083 TH3 252 1 5 2.50 1.280 TH4 252 1 5 3.45 1.137 CN1 252 1 5 2.94 1.071 CN2 252 1 5 3.02 .953 CN3 252 1 5 3.01 .940 NLQT1 252 1 5 3.12 .910 NLQT2 252 1 5 3.20 .870 NLQT3 252 1 5 3.29 .841 NLTC1 252 1 5 3.25 1.219 NLTC2 252 1 5 3.79 1.190 NLTC3 252 1 5 3.34 1.339 ML1 252 1 5 2.95 .956 ML2 252 1 5 3.04 .971 ML3 252 1 5 2.75 .868 NLCT1 252 2 5 3.26 .619 NLCT2 252 2 5 3.57 .542 NLCT3 252 2 4 3.41 .531 Valid N (listwise) 252
Với dữ liệu của 252 quan sát. Giá trị trung bình của các biến quan sát nằm dao động từ 2.43 đến 4.13, điều này phản ánh khách hàng đều cho rằng các nhân tố được đưa vào nghiên cứu đều được đánh giá tập trung nhiều ở mức 3 - Khơng có ý kiến và 4 - ồng ý
Tác giả đề xuất bảng câu hỏi điều tra theo Phụ lục 2 đính kèm luận văn này
Mơ tả mẫu nghiên cứu
Chất lượng của các kết quả thu được từ phân tích số liệu là bị ảnh hưởng rất lớn bởi kích thước của mẫu nghiên cứu cũng như cách thức chọn mẫu (Hair, 2010; Hair, 2011). Có hai nhân tố cần xem xét khi lựa chọn kích cỡ mẫu cho nghiên cứu. Thứ nhất là mức ý nghĩa thống kê - hay mức chính xác kỳ vọng của các kết quả. Thứ hai là phương pháp phân tích số liệu cũng như thiết kế nghiên cứu được lựa chọn để hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu (Cresvvell & Clark, 2011 ; Wilson, 2011). Hiện có nhiều quan điểm về lựa chọn kích cỡ mẫu phù hợp cho các nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố và theo hai hướng tiếp cận khác nhau. Một hướng là căn cứ vào hệ số tải (Factor Loading). Chẳng hạn Janssens et al (2008) đưa ra mối liên hệ giữa kích cỡ mẫu, mức ý nghĩa thống kê và hệ số tải được cho trong bảng dưới đây:
Kích cỡ mẫu nghiên cứu phù hợp. Nguồn: Janssens et al., 2008. Marketing Research, Prentice Hall, p261
Hệ số tải Kích cỡ mẫu tƣơng ứng khi mức ý nghĩa thống kê là 5%
0.30 350 0.35 250 0.40 200 0.45 150 0.50 120 0.55 100 0.60 85 0.65 70 0.70 60 0.75 50
Một cách tiếp cận thứ hai cho việc ra quyết định về kích cỡ mẫu nghiên cứu là căn cứ vào số lượng các biến tiềm ẩn (Latent Variables) - hay số lượng câu hỏi được sử dụng trong bảng câu hỏi. (Hair, 2010) chỉ ra rằng kích cỡ mẫu tối thiếu khơng thể thấp hơn 50 và nên gấp 5 lần số lượng câu hỏi Như vậy, kích cỡ mẫu trong nghiên cứu này tối thiểu phải là 31 x 5 = 155. Như vậy, tác giả đề xuất kích cỡ mẫu nghiên cứu phù hợp là từ 200 – 300 mẫu quan sát.
ối tƣợng đƣợc khảo sát
Tác giả thực hiện phỏng vấn sâu (Thời gian phỏng vấn từ 01/10/2016 đến 31/12/2017) đối với các đối tượng: Giám đốc chi nhánh; Phó giám đốc phụ trách
khách hàng cá nhân; Trƣởng phó phịng khách hàng cá nhân; Giám đốc, phó giám đốc phịng giao dịch và Cán bộ quan hệ khách hàng cá nhân đang cơng tác tại các chi nhánh BIDV tr đóng tại địa bàn Quận 5, Quận 6.
Tác giả thực hiện phỏng vấn sâu gần 300 người với bảng câu hỏi trong khoảng thời gian từ 01/10/2016 – 31/12/2017 Số lượng mẫu thu về đảm bảo yêu cầu từ 200 – 300 mẫu khảo sát, kích cỡ mẫu như vậy là thỏa mãn yêu cầu đặt ra cho nghiên cứu này ã có 268 mẫu khảo sát được thu nhận, trong đó có 16 mẫu khảo sát bị loại do khơng hợp lệ Do đó, số lượng quan sát cịn lại để đưa vào phân tích là 252 mẫu khảo sát.
Sau khi thu thập dữ liệu sơ cấp cũng như thực hiện việc nhập và mã hóa số liệu, tác giả thực hiện phân tích định lượng với số liệu đã có Việc phân tích số liệu được làm theo trình tự sau Trước hết, để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến đến hiệu quả của hoạt động ngân hàng bán lẻ của các ngân hàng thương mại bằng việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Kế tiếp, để đánh giá vai trò cũng như tác động của các nhân tố ấy lên biến phụ thuộc, tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến cho tồn bộ mẫu nghiên cứu cũng như từng nhóm nhằm đánh giá vai trị nếu có của các nhóm khác nhau trong mẫu nghiên cứu. Bên cạnh đó, các thống kê miêu tả cho mẫu nghiên cứu cũng được sử dụng. Tất cả các phân tích trên được thực hiện bằng phần mềm thống kê - kinh tế lượng SPSS.
2.4.7 ánh giá thang đo
2.4.7.1 ánh giá độ tin cậy thông qua hệ số ronbach’s lpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát iều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến khơng phù hợp và hạn chế biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng ch ng ta khơng thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation)
lớn hơn 0 3 và có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0 6 trở lên mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally & Burnstein, 1994).
Nhân tố Sản phẩm (SP)
Bảng 2.12: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Sản phẩm
Cronbach's Alpha = 0.621 Số quan sát = 4
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 SP1 11.43 7.832 .379 .568 SP2 12.01 6.351 .348 .620 SP3 11.28 7.540 .488 .502 SP4 11.51 7.303 .439 .525 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Sản phẩm là 0 621 lớn hơn 0 6
- Các biến quan sát (SP1, SP2, SP3, SP4) đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3.
Vì vậy, nhân tố Sản phẩm chấp nhận được và các biến đo lường yếu tố này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố Dịch vụ (DV)
Bảng 2.13: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Dịch vụ
Cronbach's Alpha = 0.849 Số quan sát = 4
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 DV1 9.29 5.026 .716 .797 DV2 9.28 5.134 .652 .823 DV3 8.99 4.518 .755 .778 DV4 9.23 5.421 .635 .830 Nhận xét :
- Các biến quan sát (DV1, DV2, DV3, DV4) đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3.
Vì vậy, nhân tố Dịch vụ chấp nhận được và các biến đo lường nhân tố này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố Vốn trí tuệ (VTT)
ánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy ronbach’s lpha (lần 1):
Bảng 2.14: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Vốn trí tuệ (lần 1)
Cronbach's Alpha = 0.694 Số quan sát = 4
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 VTT1 9.49 3.374 .297 .778 VTT2 8.69 3.250 .597 .557 VTT3 8.73 3.487 .534 .600 VTT4 8.85 3.427 .566 .582 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Vốn trí tuệ là 0 694 lớn hơn 0 6.
- Các biến quan sát (VTT2, VTT3, VTT4) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3
- Biến quan sát VTT1 (Bộ máy của chi nhánh ngân hàng được tổ chức hợp lý) có hệ số tương quan biến tổng là nhỏ hơn 0 3 nên ta loại biến này
ánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy ronbach’s lpha (lần 2):
Bảng 2.15: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Vốn trí tuệ (lần 2)
Cronbach's Alpha = 0.778 Số quan sát = 3
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 VTT2 6.26 1.547 .663 .645 VTT3 6.30 1.765 .561 .757
Cronbach's Alpha = 0.778 Số quan sát = 3
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 VTT4 6.42 1.686 .623 .692 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Vốn trí tuệ là 0 778 lớn hơn 0 6.
- Các biến quan sát (VTT2, VTT3, VTT4) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến đo lường nhân tố Vốn trí tuệ (VTT2, VTT3, VTT4) được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố Thƣơng hiệu (TH)
ánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy ronbach’s lpha (lần 1):
Bảng 2.16: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Thƣơng hiệu (lần 1)
Cronbach's Alpha = 0.757 Số quan sát = 4
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 TH1 9.31 6.885 .742 .606 TH2 9.35 7.145 .613 .669 TH3 10.21 8.085 .294 .852 TH4 9.26 6.744 .648 .646 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Thương hiệu là 0 757 lớn hơn 0 6.
- Biến quan sát TH3 (Sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng được lựa chọn phổ biến) có hệ số tương quan biến tổng là nhỏ hơn 0 3 nên ta loại biến này.
- Các biến quan sát cịn lại có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3.
ánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy ronbach’s lpha (lần 2):
Bảng 2.17: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Thƣơng hiệu (lần 2)
Cronbach's Alpha = 0.852 Số quan sát = 3
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 TH1 6.81 3.796 .824 .702 TH2 6.85 4.036 .662 .850 TH4 6.76 3.746 .692 .825 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Thương hiệu là 0 852 lớn hơn 0 6.
- Các biến quan sát (TH1, TH2, TH4) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố ông nghệ ( N)
Bảng 2.18: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố ông nghệ
Cronbach's Alpha = 0.877 Số quan sát = 3
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 CN1 6.03 2.995 .792 .803 CN2 5.95 3.452 .768 .822 CN3 5.96 3.572 .738 .849 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Công nghệ là 0.877 lớn hơn 0 6
- Các biến quan sát (CN1, CN2, CN3) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố Năng lực quản trị (NLQT)
Bảng 2.19: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Năng lực quản trị
Cronbach's Alpha = 0.837 Số quan sát = 3
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 NLQT1 6.48 2.434 .677 .797 NLQT2 6.40 2.608 .646 .823 NLQT3 6.31 2.431 .779 .696 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Năng lực quản trị là 0.837 lớn hơn 0 6
- Các biến quan sát (NLQT1, NLQT2, NLQT3) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố Năng lực tài chính (NLT )
Bảng 2.20: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Năng lực tài chính
Cronbach's Alpha = 0.787 Số quan sát = 3
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 NLTC1 7.13 4.903 .647 .691 NLTC2 6.59 4.905 .677 .662 NLTC3 7.04 4.775 .567 .784 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Năng lực quản trị là 0 787 lớn hơn 0 6
- Các biến quan sát (NLTC1, NLTC2, NLTC3) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Nhân tố Mạng lƣới (ML)
Bảng 2.21: Kết quả phân tích ronbach’s lpha nhân tố Mạng lƣới
Cronbach's Alpha = 0.785 Số quan sát = 3
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 ML1 5.79 2.539 .663 .664 ML2 5.70 2.576 .627 .705 ML3 6.00 2.968 .585 .749 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha nhân tố Mạng lưới là 0.785 lớn hơn 0 6
- Các biến quan sát (ML1, ML2, ML3) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
Năng lực cạnh tranh trong hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại BIDV Bình Tây Sài Gịn (NLCT)
Bảng 2.22: Kết quả phân tích ronbach’s lpha biến Năng lực cạnh tranh trong hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại BIDV Bình Tây Sài Gịn
Cronbach's Alpha = 0.612 Số quan sát = 3
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 NLCT1 6.98 .804 .391 .566 NLCT2 6.67 .956 .351 .607 NLCT3 6.83 .822 .537 .351 Nhận xét :
- Hệ số Cronbach’s Alpha biến Năng lực cạnh tranh trong hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại BIDV Bình Tây Sài Gịn là 0.612 lớn hơn 0 6
- Các biến quan sát (NLCT1, NLCT2, NLCT3) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát này được đưa vào để phân tích ở bước tiếp theo.
2.4.7.2 Phân tích nhân tố khám phá EF
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, ch ng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát
theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố
Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0 5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0 5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair & cộng sự, 2006).
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006)
Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ tố tương quan đơn giữa các biến và nhân tố Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau Với mẫu khoảng 200, hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0 5 (Hair & cộng sự, 2006), các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0 5 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ só ý nghĩa khi sig có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006)