Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
2.3.2.2 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Kết quả phân tích thống kê về hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ở Phụ lục 12 cho thấy, tất cả 6 thang đo đều có Cronbach’s Alpha > 0,6 tuy nhiên một số biến có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 nên cần phải loại bỏ để tăng độ tin cậy của thang
Số lượng Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 198 53,5 Nữ 172 46,5 Tổng 370 100,0 Độ tuổi Dưới 22 tuổi 61 16.5 Từ 22 tuổi đến 35 tuổi 163 44.1
Trên 35 tuổi đến 50 tuổi 108 29.2
Trên 50 tuổi 38 10.3 Tổng 370 100.0 Trình độ học vấn Phổ thông 107 28.9 Trung cấp - Cao đẳng 136 36.8 Đại học 104 28.1 Trên đại học 23 6.2 Tổng 370 100.0 Thu nhập Dưới 5 triệu đồng 66 17.8 Từ 5 đến 10 triệu đồng 95 25.7 Trên 10 đến 15 triệu đồng 110 29.7 Trên 15 triệu đồng 99 26.8 Tổng 370 100.0 Sản phẩm dịch vụ cho vay Vay tiêu dùng 149 25.7
Vay sản xuất kinh doanh 60 10.3
Vay mua nhà/sửa nhà 80 13.8
Vay mua ô tô 40 6.9
Vay cầm cố số tiết kiệm /
GTCG 101 17.4 Vay khác 150 25.9 Tổng 370 100 Thời gian quan hệ Dưới 1 năm 92 24.9 Từ 1 đến 3 năm 154 41.6 Trên 3 đến 5 năm 83 22.4 Trên 5 năm 41 11.1 Tổng 370 100.0
đo. Chi tiết như sau:
- Thang đo Sự tin cậy (6 biến quan sát): hệ số Cronbach’s Alpha = 0,718 > 0,6 nhưng biến Tincay1 và Tincay4 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,288 và 0,277 (< 0,3) nên bị loại. Sau khi loại bỏ biến Tincay1, Tincay4, hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0,793 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát còn lại đều > 0,3. Như vậy thang đo này đã đạt yêu cầu và 4 biến quan sát còn lại của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố. - Thang đo Sự đáp ứng (5 biến quan sát): hệ số Cronbach’s Alpha = 0,841 >
0,6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả 5 biến quan sát đều > 0,3. Như vậy thang đo này đã đạt yêu cầu và tất cả 5 biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
- Thang đo Năng lực phục vụ (6 biến quan sát): hệ số Cronbach’s Alpha = 0,672 > 0,6 nhưng biến Nangluc1, Nangluc6 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,074 và 0,079 (< 0,3) nên bị loại. Sau khi loại bỏ biến Nangluc1 và Nangluc6, hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0,834 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát còn lại đều > 0,3. Như vậy thang đo này đã đạt yêu cầu và 4 biến quan sát còn lại của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
- Thang đo Sự đồng cảm (5 biến quan sát): hệ số Cronbach’s Alpha = 0,865 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả 5 biến quan sát đều > 0,3. Như vậy thang đo này đã đạt yêu cầu và tất cả 5 biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
- Thang đo Phương tiện hữu hình (7 biến quan sát): hệ số Cronbach’s Alpha = 0,790 > 0,6 nhưng biến Huuhinh5, Huuhinh6 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,263 và 0,285 (< 0,3) nên bị loại. Sau khi loại bỏ biến Huuhinh5 và Huuhinh6, hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0,872 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát còn lại đều > 0,3. Như vậy thang đo này đã đạt yêu cầu và 5 biến quan sát còn lại của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
- Thang đo Mức độ hài lòng (5 biến quan sát): hệ số Cronbach’s Alpha = 0,668 > 0,6 nhưng biến Hailong4 có hệ số tương quan biến tổng = 0,152 < 0,3 nên bị loại. Sau khi loại bỏ biến Hailong4, hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0,737 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát còn lại đều > 0,3. Như vậy thang đo này đã đạt yêu cầu và 4 biến quan sát còn lại của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
Tóm lại: Các nhóm nhân tố sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha 2 lần đều phù hợp với giá trị Cronbach’s Alpha nhỏ nhất là 0,737, do vậy tất cả các biến còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
2.3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ 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 nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, một số tiêu chuẩn cần phải quan tâm như sau: (1) Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05; (2) Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5 nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại; (3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%; (4) Hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998); (5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003). (trích từ Hồ Minh Sánh, 2009).
a. Thang đo chất lượng dịch vụ:
Kiểm định KMO and Bartlett's Test trong phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy hệ số KMO=0,912 (> 0,5) chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá EFA thích hợp để sử dụng trong phân tích này và thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 4268,223 với mức ý nghĩa 0,000. Do vậy các biến quan sát có tương quan
với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được là 66,131% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra giải thích được 65,317% biến thiên của dữ liệu tại hệ số eigenvalue 1,194.
Kiểm tra trên bảng Rotated Component Matrix, các biến quan sát đều có hệ số factor loading lớn hơn 0,5 để tạo giá trị hội tụ và khác biệt hệ số factor loading của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt.
Như vậy thang đo chất lượng dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân từ 5 thành phần nguyên gốc sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA thì vẫn giữ nguyên 5 nhân tố với 23 biến quan sát. Các biến quan sát trong các thành phần của thang đo ban đầu đều được giữ nguyên khi chia thành 5 nhân tố. Kết quả phân tích được trình bày như sau: