Các biến quan sát
Hệ số tƣơng quan biến tổng hiệu chỉnh
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
Cronbanch’s Alpha biến quan sát sản phẩm tiền gửi tiết kiệm = 0.791
SP1 0.649 0.697
SP2 0.592 0.76
SP3 0.659 0.69
Cronbanch’s Alpha biến quan sát sự đa dạng dịch vụ ngân hàng = 0.827
DV2 0.682 0.762
DV3 0.663 0.781
Cronbanch’s Alpha biến quan sát cơ sở vật chất = 0.792
CSVC1 0.588 0.748
CSVC2 0.586 0.749
CSVC3 0.634 0.725
CSVC4 0.6 0.742
Cronbanch’s Alpha biến quan sát đội ngũ nhân sự = 0.801
NS1 0.554 0.772
NS2 0.613 0.755
NS3 0.57 0.768
NS4 0.591 0.76
NS5 0.598 0.759
Cronbanch’s Alpha biến quan sát uy tín và thƣơng hiệu = 0.799
UTTH1 0.6 0.755
UTTH2 0.595 0.757
UTTH4 0.569 0.769
Cronbanch’s Alpha biến quan sát các yếu tố khách quan = 0.875
YTKQ1 0.723 0.844
YTKQ2 0.746 0.835
YTKQ3 0.757 0.83
YTKQ4 0.703 0.852
Cronbanch’s Alpha biến quan sát về yếu tố gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân = 0.810 QD1 0.664 0.743 QD2 0.657 0.746 QD3 0.594 0.776 QD4 0.592 0.778 ( Nguồn: phụ lục 04)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các các biến phụ thuộc và độc lập bằng Cronbach's Alpha, theo bảng 4.6 ta thấy các hệ số Cronbach's Alpha đều nằm trong khoản từ 0.7 đến 0.9 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, nên các biến đều có thể sử dụng được. Thang đo đạt được độ tin cậy tốt và các biến quan sát được sử dụng cho mơ hình trong bước phân tích EFA.
4.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA về các yếu tố ảnh hƣởng đến Quyết
định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân
Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của đối tượng là khách hàng cá nhân gồm 6 yếu tố với 23 biến quan sát có hệ số Cronbach’s alpha đạt được độ tin cậy được đưa vào bước phân tích nhân tố khám phá EFA.
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số KMO là chỉ tiêu để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kết hợp KMO với kiểm định Bartlett dùng để xem xét về giả thuyết các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể, nếu Sig của kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0.05 thì kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 ( phụ lục 5) và chỉ số KMO = 0.821. Theo kết quả phân tích thì mức ý nghĩa sig=0 (<0,05) cho thấy các biến quan sát được đưa vào phân tích có tương quan với tổng thể. Theo Gerbing & Anderson (1988), phân tích nhân tố EFA chấp nhận được khi tổng phương sai trích >50% và giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Tại các giá trị Eigenvalues 1.091 > 1 (phụ lục 05) sử dụng phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax with Kaiser Normalization, tiến hành phân tích nhân tố đã rút trích được 6 yếu tố từ 23 biến quan sát (phụ lục 5) và với tổng phương sai trích là 67.322% cho thấy 06 yếu tố trích ra này đã giải thích được 67.32% biến thiên của các biến quan sát. Theo Hair, Anderson, Tatham và Black (1998), Hệ số tải Factor loading đảm bảo cho mức ý nghĩa của EFA. Hệ số tải Factor loading >0.3 được xem là đạt được mức ý nghĩa tối thiểu cho mơ hình, Hệ số Factor loading >0.4 được xem là có mức ý nghĩa, Hệ số Factor loading ≥0.5 được xem là có mức ý nghĩa trong thực tiễn.