(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá yếu tố Quyết định mua BHNT gồm 4 biến quan sát QD1, QD2, QD3, QD4:
Hệ số Factor Loading đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0.5). Các biến quan sát đều có ý nghĩa.
Hệ số KMO cũng đạt yêu cầu khi lớn hơn 0.5, cụ thể giá trị là 0.555, kết quả này khẳng định sự cần thiết của việc phân tích dữ liệu.
Bên cạnh đó, giá trị định mức ý nghĩa của kiểm định Barlett là 0.000. Vì vậy, có sự tương quan giữa các biến quan sát với nhau về mặt tổng thể. Phương sai trích đạt giá trị 81.678% nên thang đo rút ra được chấp thuận, giải thích được sự biến thiên của dữ liệu trong thang đo. Giá trị Eigenvalues cũng đạt yêu cầu khi có giá trị lớn hơn 1.
4.3.3 Kết luận phân tích nhân tố khám phá cho mơ hình đo lường
Từ những kết quả thu được sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, tác giả quyết định mơ hình nghiên cứu lý thuyết của nghiên cứu các yếu tố tác động đến quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ của công ty AIA Việt Nam – khu vực TP.HCM gồm 7 yếu tố. Trong đó, có 8 biến thành phần, bao gồm bảy biến độc lập và một biến phụ thuộc. Bảy biến độc lập được thể hiện qua bảng giả thuyết sau:
Bảng 4.21: Bảng tổng hợp các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu sau đánh giá thang đo.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
4.4 Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan 4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan
Tác giả quyết định tiến hành kiểm định hệ số tương quan để làm rõ mối liên hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Việc này giúp xác định những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến từ đó kiểm định cho quy trình phân tích hồi quy và khả năng gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích tương quan: