2.2 Kiểm định mơ hình đánh giá các nhân tố tác động đến sự lựa chọn NHTM
2.2.4.3 Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Sau khi loại bỏ 2 biến độc lập là TT1, TT2 ra khỏi thang đo, số biến quan sát được chấp nhận và sử dụng trong phân tích nhân tố cịn lại là 21 biến thuộc 6 thành phần. Kết quả phân tích nhân tố khám phát (EFA) cho thấy 21 biến quan sát trong 6 thành phần phân tán vào 6 thành phần như giả thuyết ban đầu. Tại hệ số Eigenvalue = 1.176 phương sai trích là 65.071%. Hệ số KMO là .692 (lớn hơn 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = .000) do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được là 65.071% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra
giải thích 65.071% biến thiên của dữ liệu tại hệ số Eigenvalue = 1.176. Do vậy các thang đo rút ra là chấp nhận được.
Bảng 2.10. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 CSTD1 .757 CSTD2 .606 CSTD3 .775 CSTD4 .760 CSTD5 .669 HANH1 .573 HANH2 .681 HANH3 .737 HANH4 .630 HANH5 .726 CLDV1 .755 CLDV2 .701 CLDV3 .610 NV1 .825 NV2 .757 NV3 .602 CLQB1 .721 CLQB2 .525 CLQB3 .731 AH1 .877 AH2 .891
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 8 iterations.
(Nguồn: tính tốn từ số liệu điều tra trực tiếp khách hàng)
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 6 nhân tố tác động đến lựa chọn ngân hàng trong vay tiêu dùng như sau:
Chính sách tín dụng bao gồm:
Lãi suất cho vay thấp
Phương thức cho vay đa dạng
Thủ tục đơn giản, nhanh gọn
Không cần tài sản thế chấp hay bảo lãnh công ty
Mức thu nhập tối thiểu để được vay thấp Hình ảnh ngân hàng bao gồm:
Ngân hàng có nhiều chi nhánh
Ngân hàng có máy ATM rộng khắp
Ngân hàng có khơng gian giao dịch với khách hàng rộng, thoáng mát và sạch sẽ
Ngân hàng có thương hiệu
Ngân hàng có tiềm lực tài chính Chất lượng dịch vụ bao gồm:
Ngân hàng quan tâm và giải quyết những khiếu nại của khách hàng
Hài lòng với những sản phẩm và dịch vụ đang sử dụng tại ngân hàng đó
Ngân hàng cung cấp đầy đủ thông tin về khoản vay Nhân viên bao gồm:
Nhân viên tự tin và chuyên nghiệp
Nhân viên lịch sự, nhiệt tình
Nhân viên tư vấn hướng giải quyết tốt nhất cho Chiến lược quảng bá bao gồm:
Mức độ xuất hiện trên các phương tiện truyền thông
Chương trình khuyến mãi, quà tặng hấp dẫn
Phương thức giới thiệu sản phẩm cho vay đa dạng (Điện thoại, gửi email, tin nhắn, tờ rơi, nhân viên đi tiếp thị…)
Ảnh hưởng bao gồm:
Sự giới thiệu của người thân
Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Tương tự như trên, ta tiến hành phân tích nhân tố với 6 biến quan sát của thang đo “Lựa chọn ngân hàng vay tiêu dùng” bằng phương pháp Principal Components với phép quay Variamax. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là .721 (lớn hơn 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = .000) cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 2.11. Bảng Eigenvalues và phƣơng sai trích cho biến phụ thuộc
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of
Variance Cumulative % Total
% of Variance Cumulative % 1 3.030 50.493 50.493 3.030 50.493 50.493 2 788 13.129 63.623 3 .707 11.783 75.406 4 .597 9.956 85.362 5 .479 7.977 93.339 6 .400 6.661 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis
(Nguồn: tính tốn từ số liệu điều tra trực tiếp khách hàng)
Phân tích trên cho thấy 6 biến quan sát được nhóm thành 1 nhóm. Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax, giá trị tổng phương sai trích là 50.493% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Điều này cho thấy nhân tố này giải thích được 50,493% sự biến thiến của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố là 3.030 > 1.
Bảng 2.12. Ma trận nhân tố cho biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố 1
LC1 .770
LC2 .715
LC3 .748
LC5 .716
LC6 .699
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
(Nguồn: tính tốn từ số liệu điều tra trực tiếp khách hàng)
Các hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.