Thang Đo Hệ Số Cronbach’s Alpha Số Lượng Biến
Tên Biến Biến
Bị Loại Biến độc lập Chính sách cho vay 0.876 6 CS1,CS2.CS3,CS4,CS5 0 Chuẩn mực chủ quan 0.764 3 CCQ1, CCQ2, CCQ3, 0 Lợi ích tài chính 0.894 5
LITC1,LITC2, LITC3, LITC4,
LITC5 0 Sự thuận tiện 0.877 4 STT1, STT2, STT3, STT4 0 Kiểm soát hành vi 0.982 5 KSHV1, KSHV2, KSHV3, KSHV4, KSHV5 0 Biến phụ thuộc
Ý định vay 0.838 3 YD1, YD2, YD3 0
(Nguồn: Kết quả phân tích thống kê mơ tả SPSS)
(Trên đây là bảng tổng hợp kết quả chạy Cronbach’s Anpha, chi tiết về kết quả chạy của từng biến độc lập và biến phụ thuộc mời Thầy/Cơ xem ở phần phụ lục có đính kèm)
Như vậy qua kết quả nghiên cứu sơ bộ cho thấy đang đo được đề xuất bao gồm các biến đều đạt mức độ đáng tin cậy và có thể đưa vào nghiên cứu chính thức. Mơ hình nghiên cứu chính thức vẫn giữ nguyên bao gồm 5 thang đo độc lập và 1 thang đo phụ thuộc có tổng cộng 26 biến quan sát
Các giả thuyết nghiên cứu chính thức sẽ bao gồm
Giả thuyết H1+: Chính sách cho vay có ảnh hưởng tích cực đến ý định vay tiêu dùng Giả thuyết H2+: Chuẩn chủ quan có ảnh hưởng tích cực đến ý định vay tiêu dùng Giả thuyết H3+: Lợi ích tài chính có ảnh hưởng tích cực đến ý định vay tiêu dùng Giả thuyết H4+: Sự thuận tiện mà có ảnh hưởng tích cực đến ý định vay tiêu dùng Giả thuyết H5+: Kiểm sốt hành vi có ảnh hưởng tích cực đến ý định vay tiêu dùng
3.6. Phương pháp nghiên cứu
3.6.1. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu định tính
Phương pháp thu thập
Trong nghiên cứu này, một số phương pháp thu thập thông dụng được sử dụng như: Phỏng vấn, thảo luận nhóm. Phương pháp thu thập dữ liệu định tính chỉ mang tính chất bổ sung cho việc thu thập dữ liệu định lượng nên số lượng mẫu không cần lớn.
Tác giả phỏng vấn trực tiếp cơ Nguyễn Thị Bích Ngọc để lấy ý kiến và phỏng vấn trực tiếp được thực hiện với 10 khách hàng đã từng Vay tiêu dùng, trong đó 10 người này bao gồm gia đình, hàng xóm và bạn bè. Dữ liệu thu về từ phương pháp này qua quá trình xem xét, chọn lọc, kết hợp với cơ sở lý thuyết để xây dựng nên bảng hỏi sử dụng cho quá trình khảo sát. Dựa trên mục tiêu nghiên cứu định tính, tác giả thiết kế một dàn bài thảo luận bao gồm nhiều câu hỏi mở với nội dung liên quan đến mơ hình nghiên cứu và thang đo. Bảng câu hỏi được chia làm ba phần:
Phần 1: Giới thiệu mục đích ý nghĩa của cuộc phỏng vấn và gạn lọc đối tượng phỏng vấn.
Phần 2: Các câu hỏi để kiểm tra và gạn lọc các biến độc lập.
Phần 3: Giới thiệu các thang đo của biến độc lập và biến phụ thuộc để xin ý kiến đóng góp điều chỉnh bổ sung.
Thông tin của các cuộc phỏng vấn sẽ được tổng hợp lại những ý kiến, quan điểm chung của các đối tượng được khảo sát. Từ đó so sánh với mơ hình lí thuyết và những tham khảo ban đầu của các nghiên cứu trước để bổ sung cho bảng câu hỏi chính thức
Tác giả tiếp tục thực hiện thảo luận nhóm có cùng hướng đề tài (khoảng 5 người) để thảo luận để đánh giá về nhu cầu thang đo cũng như tính khả thi của bảng câu hỏi từ đó góp phần hồn thiện bảng câu hỏi tiến hành khảo sát sơ bộ.
Phân tích dữ liệu
Qua nghiên cứu định tính, các biến độc lập đã được sàng lọc và kiểm tra mối quan hệ với biến phụ thuộc. Trong số những người được phỏng vấn có 80% cho rằng chuẩn chủ quan là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến vay tiêu dùng, 70% những người được phỏng vấn cho rằng Lợi ích tài chính có ảnh hưởng đến ý định vay tiêu dùng. Bên cạnh đó, 60% cho rằng Chính sách cho vay là yếu tố quan trọng nhất. Sự thuận tiện được 70% những người phỏng vấn đánh giá là yếu tố có tác động đến Vay tiêu dùng. Và hơn 90% cho rằng khi Kiểm soát hành vi được thì họ sẽ có ý định vay tiêu dùng cao hơn. Qua quá trình phỏng vấn và thảo luận nhóm kết quả là tất cả các nhân tố đều được tất cả các đối tượng phỏng vấn và thảo luận nhất trí là có mối quan hệ với ý định Vay tiêu dùng.
Hạn chế của phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu định tính
Hạn chế về độ tin cậy của kết quả nghiên cứu: Vì những vấn đề liên quan đến chi phí và thời gian nên việc thiết kế một nghiên cứu định tính khơng thể có mẫu quy mơ lớn và kết quả của nghiên cứu định tính mang rất nhiều tính chủ quan. Vì q trình phỏng vấn diễn ra vào khoảng thời gian cao điểm của dịch bệnh nên tác giả không thể phỏng vấn đa dạng khách hàng hơn.
Cách khắc phục ở phương pháp này là phỏng vấn chuyên gia có kinh nghiệm và hiểu rõ về
vấn đề nghiên cứu để đưa ra được các thang đo chính xác hơn, khi phỏng vấn cần chọn lọc những đối tượng đã từng sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng để có thể hiểu rõ và đưa ra được các ý kiến khách quan hơn với đề tài.
3.6.2. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu định lượng
Phương pháp thu thập
Trong nghiên cứu này để thu thập dữ liệu định lượng, tác giả áp dụng phương pháp điều tra dựa vào việc tự quản trị bảng hỏi của khách hàng. Tác giả tiến hành khảo sát trực tuyến các nhóm khách hàng trên mạng xã hội Facebook. Để giúp việc khảo sát được tiến hành thuận lợi hơn tác giả tham gia các nhóm “Khảo sát chéo Form phục vụ Tiển luận báo cáo” với số lượng thành viên là 432 người, “Khảo sát trực tuyến” với 3459 thành viên. Ngoài ra tác giả còn khảo sát trực tiếp một số khách hàng là nhân viên văn phòng và sinh viên, kinh doanh tự do.
Để kiểm định giá trị của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA kết hợp đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Để kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập tới biến phụ thuộc tác giả tiến hành phân tích hồi quy bội. Sau khi thu thập được bảng câu trả lời, tác giả tiến hành chọn lọc bảng câu hỏi, làm sạch dữ liệu, mã hóa những thơng tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20. Tiếp theo, dữ liệu đã được làm sạch và nhập vào phần mềm sẽ được phân tích theo các bước sau:
Bước 1: Kiểm định thống kê mô tả.
Bước 2: Kiểm định giá trị trung bình của các thang đo (Mean). Bước 3: Kiểm định Cronbach’s Alpha.
Bước 4: Kiểm định EFA.
Bước 5: Phân tích tương quan hồi quy.
Bước 6: Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính. Bước 7: Kiểm định One – sample T–Test
Hạn chế của phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu định lượng
Khi khảo sát đối tượng khảo sát có thể sẽ không hiểu câu hỏi đặt ra như ý định của tác giả nên hiểu và trả lời theo cách của họ. Ở phương pháp nghiên cứu định lượng,câu trả lời của đối tượng có thể thay đổi phụ thuộc vào những ngữ cảnh khác nhau.
Cách khắc phục là để tăng độ tin cậy cao của kết quả nghiên cứu, cần chọn lọc đối tượng
khảo sát bằng câu hỏi gạn lọc để tính đại diện cao và kết quả nghiên cứu định lượng có thể khái quát hóa lên cho tổng thể mẫu. Các câu hỏi đặt ra phải thật chi tiết và cụ thể, và do khảo sát online nên hiện tại trong nghiên cứu này tác giả chưa thể khắc phục vấn đề ngữ cảnh
3.7. Các phương pháp thống kê
3.7.1. Phân tích thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
Thống kê mô tả (Descriptive statistics): là phương pháp tổng hợp và xử lý dữ liệu để biến đổi dữ liệu thành thông tin. Thể hiện qua biểu diễn dữ liệu: dùng bảng biểu, đồ thị và tổng hợp dữ liệu: tính các tham số mẫu như trung bình mẫu, phương sai mẫu, trung vị. Thống kê mô tả SPSS chỉ sử dụng cho các thang đo định danh (ví dụ: giới tính, trình độ học vấn…) và thang đo thứ bậc (ví dụ: độ tuổi, thu nhập…).
3.7.2. Kiểm định giá trị trung bình của các thang đo (Mean)
Đánh giá sự hài lòng của các nhân tố. Dựa vào cột đánh giá điểm trung bình của các yếu tố (Mean) để đánh giá sự đồng tình của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc được trình bày theo tiêu chuẩn như sau:
Từ 1.5 -> 2.5: Thấp; Từ 2.5 -> 3.5: Trung bình; Từ 3.5 -> 4.5: Cao;
Từ 4.5 -> 5: Rất cao.
3.7.3. Kiểm định Cronbach’s Alpha.
Hệ số Cronbach’s anpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một nghiên cứu thì nó có phù hợp hay khơng. Hair et al (2006) đưa ra các quy tắc đánh giá như sau:
Cronbach anpha < 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp
Cronbach anpha 0.6 – 0.7: chấp nhận được với các nghiên cứu mới Cronbach anpha 0.7 – 0.8 chấp nhận được
Cronbach anpha 0.8 – 0.95: tốt
Cronbach anpha ≥ 0.95: chấp nhận được nhưng khơng tốt, có thể có hiện tượng “trùng biến”
Như vậy những biến có hệ số Cronbach’s anpha > 0.6 sẽ được chấp nhận (1)
Đồng thời hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation) phải lớn hơn 0.3 (2). Nếu hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá
3.7.4. Kiểm định EFA.
Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu để xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading), hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào. Các tiêu chuẩn trong kiểm định EFA là:
Thước đo hệ số tải nhân tố (Factor Loading): Factor Loading ≥ 0.3: cỡ mẫu ít nhất
là 350. Factor Loading ≥ 0,5: cỡ mẫu khoảng 100 đến 350. Factor Loading ≥ 0.75: cỡ mẫu khoảng 50 đến 100 (Theo Hair và cộng sự, 1998).
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 <KMO <1) thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Bartlett (Barlett’s test) có ý nghĩa thống kê (sig. < 0,05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Thêm vào đó hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA ≥ 0.5. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt giá trị từ 50% trở lên. Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
Mơ hình hồi quy đa biến cho dạng như sau: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i +….+ βpXpi + ei
Kí hiệu Xpi biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i. Các hệ số β là các tham số không biết và thành phần ei là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi. Khi phân tích hồi quy cần đảm bảo một số nguyên tắc sau:
+ R2 là hệ số tương quan, thể hiện thực tế của mơ hình.
+ R2 đã điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.
+ Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mơ hình tương quan hồi quy là:
Kiểm định F phải có giá trị sig α < 0.05. Xem xét giá trị Tolerance, tương ứng là: Nếu hệ số Tolerance < 0.5 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu giá trị Tolerance < 0.1 thì chắc chắn có đa cộng tuyến.
Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF <10 thì khơng có đa cộng tuyến.
Hệ số Durbin- Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kế nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Khi d lớn hơn dU và nhỏ hơn (4-dU).
Kết luận: khơng có hiện tượng tự tương quan trong phần dư của mơ hình hồi quy tuyến tính. Trong đó: dU là trị số thống kê trên tra trong bảng Durbin – Watson.
3.7.6. Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính.
Independent Samples T-Test dùng để so sánh giá trị trung bình của hai nhóm. Independent Samples T-Test dùng tương tự như phân tích ANOVA, tuy nhiên hạn chế là chỉ so sánh được 2 nhóm với nhau. Ví dụ dùng so sánh có sự khác biệt giữa các nhóm giới tính (nam, nữ) với ý định mua (thang đo likert 5 điểm) hay khơng.
Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Có 2 kỹ thuật phân tích phương sai: ANOVA 1 yếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (2 hay nhiều biến để phân loại). Ở phần thực hành cơ bản chỉ đề cập đến phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA).
3.7.7. Kiểm định One – sample T–Test
One-Sample T-Test dùng để so sánh giá trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể. Ví dụ giả thiết đặt ra là ý định sử dụng sản phẩm thân thiện với môi trường của người tiêu dùng là 2. Lúc này ta sẽ dùng kiểm định giả thiết về trung bình của tổng thể, cịn gọi là One-Sample T-Test.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày các phương pháp nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề tài. Tác giả cũng trình bày về quy trình xây dựng thang đo, mẫu nghiên cứu. Nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sử dụng phương pháp điều tra chọn mẫu phi xác xuất với công cụ là bảng câu hỏi hỏi và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 20. Nghiên cứu được thực hiện trên quy mô mẫu là 200 người tiêu dùng, đánh giá giá trị thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ và mức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc trong mơ hình thơng qua mơ hình hồi quy bội.
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
4.1 Phân tích kết quả nghiên cứu thứ cấp
Hiện nay, Việt Nam được nhận định là một nền kinh tế đang phát triển có tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh, nhưng tỷ lệ dư nợ CVTD khá thấp so với các nước. Dù phát triển nhanh nhưng tín dụng tiêu dùng vẫn chỉ chiếm khoảng 8,7% tổng dư nợ nền kinh tế…Nếu so với các nước nước trong khu vực như Malaysia (15%), Thái Lan (17%), Indonesia (22,7%), Hàn Quốc (35%) thì tỷ lệ ở Việt Nam cịn quá nhỏ. Đây cũng là chỉ số nêu lên dư địa phát triển cho lĩnh vực này vẫn còn rất nhiều cho các ngân hàng, cơng ty tài chính. Theo nhận xét của các chuyên gia thì nhu cầu làm việc và hưởng thụ đời sống tăng cao của giới trẻ… thì thị trường CVTD sẽ phát triển tốt thời gian tới, NTD sẽ ngày càng có thói quen “tiêu dùng trước, trả nợ sau”. Và xét ở khía cạnh tích cực, việc NTD sẵn sàng vay và tiêu dùng sẽ giúp cho SXKD của các DN cung cấp hàng hóa cũng như cả nền kinh tế phát triển.
Trong thời gian qua, hệ thống các tổ chức tín dụng (TCTD) nói chung, đặc biệt là các cơng ty tài chính tiêu dùng đã phát triển mạnh mẽ nhằm đáp ứng kịp thời nhu cầu vốn phục vụ tiêu dùng của người dân, góp phần cải thiện chất lượng cuộc sống. Hiện nay, người tiêu dùng đã có xu hướng thu nhập càng cao thì nhu cầu vay tiêu dùng càng lớn cho thấy, khi