Bảng 4.6 trình bày phân tích Cronbach alpha cho nhân tố “Ý định lựa chọn ngân hàng vay vốn”. Nhân tố Ý định lựa chọn ngân hàng vay vốn được ký hiệu là F và được đo lường bằng 3 câu hỏi đo lường F1, F2 và F3.
Cột thứ 2 trong bảng 4.6 biểu diễn trung bình thang đo của tất cả các biến trung bình còn lại nếu loại bỏ đi biến đang xem xét. Ví dụ, nếu loại biến F1 thì trung bình thang đo là 7.833. Cột thứ 3 là phương sai của thang đo nếu loại biến đang xem xét. Ví dụ, nếu chúng ta loại biến F1 thì phương sai của thang đo là 2.207. Cột thứ 4 là hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh. Hệ số tương quan hiệu chỉnh của biến F1 với các biến đo lường còn lại (F2, và F3) là 0.592. Cột cuối cùng là hệ số Cronbach alpha nếu loại biến đang xem xét. Ví dụ, nếu loại biến F1 thì Cronbach alpha của thang đo là 0.627.
Bảng 4.6 Phân tích Cronbach alpha cho thang đo nhân tố “Ý định lựa chọn ngân hàng vay vốn”
Biến
Giá trị trung bình của nhân tố nếu
loại biến
Phương sai trung bình của nhân tố
nếu loại biến
Tương quan với biến tổng hiệu
chỉnh
Giá trị Cronbach alpha nếu loại
biến
F Cronbach alpha tổng = 0.732
F1 7.833 2.207 .592 .627
F2 7.816 1.798 .539 .673
F3 7.816 1.832 .560 .642
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Các thông số kiểm mức độ tin cậy của thang đo trong bảng 4.6 cho thấy: các biến đo lường F1, F2 và F3 có Cronbach alpha tổng là 0.732. Cronbach alpha nếu loại biến của từng biến đo lường đều nhỏ hơn Cronbach alpha tổng. Ngoài ra tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3, thấp nhất là 0.539 (F2) và cao nhất là 0.592 (F1). Như vậy các biến đo lường cho nhân tố “Ý định lựa chọn ngân hàng vay vốn” đều phù hợp và được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 4.3.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập 4.3.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Trước khi sử dụng phương pháp EFA chúng ta cần xem xét mối tương quan giữa các biến đo lường này bằng hai phép kiểm định Barlett và KMO.
Kiểm định Bartlett dùng để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo. Khi mức ý nghĩa của kiểm định Barlett nhỏ hơn 0.05 tức là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Kết quả kiểm định Barlett (chi tiết tại phụ lục 7.1) cho thấy các biến đo lường có tương quan với nhau với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05).
Kiểm định KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng (Norusis 1994). KMO càng lớn thì càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng cho phân tích EFA thì KMO phải lớn hơn 0.5. Kết quả kiểm định KMO cho thấy tương quan giữa các biến đo lường bằng 0.768 (> 0.5), vì vậy đủ điều kiện để phân tích EFA.
Để kiểm định giá trị hội tụ của 20 biến đo lường ứng với 5 nhân tố tác động đến quyết định chọn ngân hàng để vay vốn tác giả sử dụng phân tích EFA và kết quả được trình bày trong Phụ lục 7.1.
Kết quả phân tích EFA chỉ ra rằng tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 và các biến đo lường cùng một nhân tố đã hội tụ tương ứng vào các nhân tố rút trích được. Tiêu chí eigenvalue cũng cho thấy số lượng nhân tố rút trích được là 5 với eigenvalue dừng ở nhân tố thứ 5 là 1.454 (>1). Phương sai trích lũy kế của 5 nhân tố là 62.413% (>50%), nghĩa là 5 nhân tố này giải thích được 62.413% phương sai của các biến đo lường.
Kết quả phân tích EFA cho thấy các biến được xây dựng để đo lường các nhân tố ảnh hưởng quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KHCN là phù hợp.
4.3.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy các biến đo lường quyết định chọn ngân hàng để vay vốn có quan hệ với nhau với mức ý nghĩa 1% (Sig <1%). Đồng thời tương quan giữa các biến đo lường thì lớn bằng 0.686 đủ điều kiện để phân tích EFA (Chi tiết xem phụ lục 7.2).
Để kiểm định giá trị hội tụ của thang đo quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn, phân tích EFA được sử dụng cho 3 biến đo lường với một mẫu gồm 120 khách hàng đang có nhu cầu vay vốn hoặc đang vay vốn tại các ngân hàng.
Phân tích EFA cho thấy tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 và các biến đo lường đã hội tụ vào một nhân tố duy nhất với phương sai trích lũy kế là 65.961% (>50%). Điều này có nghĩa là nhân tố này lấy được 65.961% phương sai của các biến đo lường quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn. Tiêu chí eigenvalue cũng cho thấy có một nhân tố rút trích được với eigenvalue là 1.979.
Kết quả phân tích EFA cho thấy các biến được xây dựng để đo lường nhân tố quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn là phù hợp.
4.4. Kết quả hồi quy đa biến
Để xác định tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn, tác giả kiểm định 5 giả thuyết để xem xét liệu các nhân tố được đề xuất như thái độ/ sở thích, sự thuận tiện, ảnh hưởng của các mối quan hệ, nhận thức về kiểm soát hành vi, nhân viên có tác động cùng chiều đến quyết định lựa chọn ngân hàng của KHCN hay không?
4.4.1. Kiểm định các quy phạm giả định
4.4.1.1. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy, chúng ta cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách
khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram được trình bày trong hình 4.6.
Hình 4.6 Biều đồ tần số phần dư chuẩn hóa
Từ biểu đồ hình 4.6 thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.979 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ngoài cách kiểm tra bằng biểu đồ Histogram, thì P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa. Các điểm phân vị trong phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo nếu phần dư có phân phối chuẩn. Biều đồ hình 4.7 cho thấy các điểm phân vị tập trung xung quanh đường chéo, như vậy giả định phân phối của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.7 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
4.4.1.2. Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Biều đồ Scatter Plot hình 4.8 biểu diễn giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục hoành và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục tung.
Nếu giả định quan hệ tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường hoành độ 0. Biều đồ hình 4.8 cho thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xunh quanh đường hoành độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.8 Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính 4.4.2. Phân tích hồi quy đa biến 4.4.2. Phân tích hồi quy đa biến
4.4.2.1. Đánh giá chung về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của khách hàng cá nhân hàng để vay vốn của khách hàng cá nhân
Thống kê chung của các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn được trình bày trong bảng 4.7. Theo đó, các đối tượng tham gia khảo sát có mức độ đồng ý khá cao với các nhân tố được đề xuất trong nghiên cứu. Trong đó, mức độ đồng ý cao nhất là sự ảnh hưởng của Sự thuận tiện đạt trung bình là 4.0350/5; mức độ đồng ý thấp nhất ở nhân tố nhận thức về kiểm soát hành vi chỉ đạt 3.3972/5. Ngoài ra có thể thấy độ lệch chuẩn của các nhân tố tương đối thấp đều nhỏ hơn 1, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong nhận định của các khách hàng về các nhân tố được đề xuất tác động đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của khách hàng.
Bảng 4.7 Đánh giá chung về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KHCN
Các nhân tố Trung bình Độ lệch chuẩn
Thái độ sở thích 3.998 0.442
Sự thuận tiện 4.035 0.553
Ảnh hưởng xã hội 3.880 0.644
Nhận thức về kiểm soát hành vi 3.397 0.882
Ý định vay vốn của khách hàng 3.708 0.685
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
4.4.2.2. Phân tích tương quan Pearson
Kiểm định tương quan Spearman’s Rho giữa các biến tại bảng 4.8 cho thấy các biến đã được giá trị phân biệt nhất định với tất cả các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.85, do đó đủ điều kiện để phân tích mối quan hệ bằng mô hình hồi quy bội.
Bảng 4.8 Phân tích tự tương quan Spearman’s Rho giữa các biến F A B C D E F A B C D E F 1 0.324** 0.224* 0.258** 0.270** 0.691** . 0.000 0.014 0.004 0.003 0.000 A 0.324** 1 0.254** 0.084 0.442** 0.603** 0.000 . 0.005 0.363 0.000 0.000 B 0.224* 0.254** 1 0.189* 0.277** 0.492** 0.014 0.005 . 0.038 0.002 0.000 C 0.258** 0.084 0.189* 1 0.316** 0.504** 0.004 0.363 0.038 . 0.000 0.000 D 0.270** 0.442** 0.277** 0.316** 1 0.512** 0.003 0.000 0.002 0.000 . 0.000 E 0.691** 0.603** 0.492** 0.504** 0.512** 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 .
** và * lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa 1% và 5% Số in nghiêng thể hiện mức ý nghĩa của hệ số tương quan
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
4.4.2.3. Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy bội biểu diễn mỗi quan hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lượng.
Mô hình hồi quy các nhân tố tác động đến quyết định chọn ngân hàng để vay vốn được diễn giải như sau:
F = β0 + β1A + β2B+ β3C + β4D + β5E + ei
Trong đó:
β0: hằng số; β1, β2, … β5: hệ số của các biến độc lập; ei: phần dư của mô hình F: Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn
B: Sự thuận tiện C: Ảnh hưởng xã hội
D: Nhận thức về kiểm soát hành vi E: Nhân viên
4.4.2.4. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Kết quả tóm tắt mô hình hồi quy bội trong bảng 4.9 cho thấy R2 = 0.614 và R2 hiệu chỉnh = 0.580. Các nhân tố đề xuất giải thích được đến 58% phương sai của F (Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn).
Bảng 4.9 Tóm tắt mô hình hồi quy
Trong mô hình hồi quy bội có thêm giả thuyết là các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mô hình hồi quy bội chúng ta cần kiểm tra giả thuyết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số phóng đại phương sai là giá trị nghịch đảo của dung sai tương ứng.
Xem xét bảng 4.11, hệ số hồi quy trong mô hình ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn < 1.3, tối đa là 1.123. Như vậy không có hiện tượng đa phương sai VIF đều nhỏ hơn < 1.3, tối đa là 1.123. Như vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của mô hình
Thống kê sự thay đổi
Durbin- Watson R2 F Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Mức ý nghĩa 1 .784a 0.614 0.580 0.1324 0.580 243.021 5 114 0.000 1.891 a. Biến độc lập: (Constant) A, B, C, D, E b. Biến phụ thuộc e: F
4.4.2.5. Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Mục đích của kiểm định F trong bảng ANOVA được trình bày ở bảng 4.10 chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không. Mức ý nghĩa của kiểm định F là 0.000 < 0.05. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
Bảng 4.10 Phân tích ANOVA cho sự phù hợp của mô hình
Mô hình Biến thiên Bậc tự do Trung bình
biến thiên F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 21.309 5 4.262 243.021 .000b Phần dư 1.999 114 .018 Tổng 23.309 119
4.4.2.6. Ý nghĩa các hệ số hồi quy và thảo luận kết quả
Bảng 4.11 Hệ số hồi quy trong mô hình
Hệ số Hệ số beta chưa tiêu chuẩn hóa Hệ số beta đã tiêu chuẩn hóa Thống kê t P value
Tương quan Thống kê
B Sai số chuẩn Beta Bậc 0 Từng phần Bán phần Dung sai VIF Hằng số .203 .116 1.748 .083 A .445 .026 .556 17.282 .000 .829 .851 .474 .726 1.378 B .211 .022 .307 9.478 .000 .641 .664 .260 .716 1.396 C .106 .015 .212 7.252 .000 .492 .562 .199 .879 1.138 D .164 .019 .254 8.747 .000 .460 .634 .240 .890 1.123 E .052 .026 .066 2.038 .044 .532 .188 .056 .728 1.373
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Từ kết quả hồi quy được trình bày ở bảng 4.11, ta có thể đưa ra kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đặt ra trong bài như sau:
Giả thuyết H1: “Thái độ/Sở thích có tác động cùng chiều đối với quyết định lựa chọn ngân hàng của KHCN để vay vốn”. Nhân tố Thái độ/Sở thích được ký hiệu là A. Hệ số hồi quy của A là 0.556 với giá trị p-value của thống kê t đạt mức ý nghĩa 1%. Như vậy giả thuyết H1 được chấp nhận. Đồng thời đây cũng là nhân tố tác động mạnh nhất đến quyết định chọn ngân hàng để vay vốn của khách hàng. Điều này phù hợp với lý thuyết TPB cho rằng, thái độ đối với hành vi của khách hàng dựa trên niềm tin đánh giá hiệu quả mong muốn đối với hành vi. Sự đánh giá này càng cao, khách hàng càng có thái độ tích cực đối với hành vi, sẽ dẫn đến ý định mạnh mẽ để thực hiện hành vi
này. Đây cũng là kết quả được rút ra từ nghiên cứu của Phạm Hồng Mạnh & Đồng Trung Chính (2013) rằng Thái độ/Sở thích là một trong những yếu tố quan trọng có tác động tới ý định vay vốn của khách hàng. Nghiên cứu của Nguyễn Kim Nam & Trần Thị Tuyết Vân (2015), Saled & ctg (2013), Chigamba & Fatoki (2011), Zulfiqar & ctg (2014), Aregbeyen (2011) đều cho rằng lãi suất là một trong những tiêu chí đầu tiên để đánh giá mong muốn của khách hàng khi lựa chọn ngân hàng. Khách hàng rất coi trọng và kỳ vọng đối với nguồn vốn này từ các ngân hàng vì một khi tiếp cận được vốn, khách hàng sẽ có cơ hội trong việc phát triển hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như thực hiện những kế hoạch chi tiêu mua sắm cho bản thân và gia đình. Vì vậy, nếu ngân hàng đáp ứng được những nhu cầu của khách hàng bằng cách đưa ra được một mức lãi suất và phí thấp, có thể đáp ứng đủ nhu cầu vốn của khách hàng, thời gian vay và trả lãi phù hợp, và các thông tin về sản phẩm, điều kiện, điều khoản được thông tin đầy đủ