Bảng 2.1 : Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Bảng 2.11 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Đơn vị tính: Đơn vị
KMO and Bartlett's Test 0.807
Sig. 0.000
Phương sai trích 74.230
(Nguồn: Phụ lục 4)
Như vậy sau khi phân tích nhân tố khám phá cho biến giải thích và 1 lần cho biến phụ thuộc đã không loại thêm biến nào, hệ số KMO and Bartlett's Test và Sig. đều thoã mãn yêu cầu, hệ số Eigenvalues bằng 74.230 có nghĩa rằng các nhân tố biến phụ thuộc giải thích 74.23% ý nghĩa của mơ hình hồi quy.
2.3.2.9 Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết
Phân tích tương quan
Sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r theo Karl Pearson (1897) để kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập là và biến phụ thuộc: Yếu tố “Thương hiệu, uy tín” ; “ Cơ sở vật chất”; “ Dịch vụ ngân hàng đa dạng đáp ứng nhu cầu khách hàng”; “Lãi suất và sản phẩm huy động vốn” ; “Đội ngũ nhân sự”; “ Khách quan” và yếu tố “Khả năng huy động vốn tiền gửi”, các giá trị trung bình của nhóm nhân tố được điều chỉnh là giá trị dùng để thực hiện phân tích sự tương quan, kiểm định mơ hình hồi quy và các kiểm định khác. Sử dụng phần mềm SPSS 20, kiểm định Linear: Các hệ số tương quan cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc khả năng huy động vốn tiền gửi tại BIDV Đồng Nai. Các giá trị sig đều nhỏ hơn 0,05 nên có thể kết luận rằng chúng đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, do trong phân tích nhân tố khám phá EFA đã chọn phương pháp Principal Component với phép xoay Varimax, vì vậy các biến độc lập trong mơ hình khơng tương quan nhau vì nếu tương quan sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến