Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Anpha nếu loại biến Biến quan sát Định hướng tín dụng (DH): hệ số Alpha: 0.950 DH1 17.40 35.764 .823 .943 DH2 17.46 33.773 .863 .939 DH3 17.59 34.795 .833 .941 DH4 17.39 35.195 .837 .941 DH5 17.29 34.535 .847 .940 DH6 17.26 35.059 .780 .946 DH7 17.83 33.904 .828 .942
Năng lực tài chính (NL): hệ số Alpha: 0.935
NL1 5.79 4.871 .874 .898
NL2 5.74 5.119 .885 .891
NL3 5.81 5.052 .838 .927
Mạng lưới giao dịch (NL): hệ số Alpha: 0.921
ML1 5.95 4.527 .821 .902 ML2 5.87 4.365 .827 .898 ML3 5.72 4.532 .874 .860 Sản phẩm tín dụng (NL): hệ số Alpha: 0.897 SP1 6.09 3.694 .804 .847 SP2 6.10 3.959 .787 .865 SP3 6.13 3.296 .811 .846
Nhân viên (NV): hệ số Alpha: 0.934
NV1 15.39 21.671 .825 .922 NV2 15.36 20.173 .871 .914 NV3 15.44 20.741 .794 .924 NV4 15.48 19.983 .796 .924 NV5 15.42 19.664 .831 .919 NV6 15.42 21.440 .740 .930
Công nghệ thông tin (IT): hệ số Alpha: 0.925
IT2 6.10 3.959 .787 .865
IT3 6.13 3.296 .811 .846
Mở rộng cho vay (MR): hệ số Alpha: 0.913
MR1 5.91 3.589 0.814 0.892
MR2 5.90 2.616 0.860 0.867
MR3 6.01 3.418 0.845 0.865
Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu
Theo các bảng trên, ta thấy hệ số Cronbach Alpha của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0.70 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correclation) các giá trị đạt được đều lớn hơn 0.3, có thể kết luận thang đo sử dụng đạt sự tin cậy khá cao, không nên loại bỏ biến nào. (1)
3.8. Đánh giá thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vayđối với DNVVN bằng phân tích nhân tố khám phá EFA đối với DNVVN bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong 28 biến quan sát đều được đưa vào trong q trình phân tích nhân tố, trong đó thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay đối với DNVVN gồm 26 biến quan sát, thang đo thuộc nhân tố mức độ mở rộng gồm 03 biến quan sát.
3.8.1. Thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay đối vớiDNVVN DNVVN
Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ phuộc lẫn nhau thành một tập ít biến hơn, để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Mỗi biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho ngườu nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào.
Điều kiện để thực hiện EFA:
- Số mẫu là 135, cũng đáp ứng được yêu cầu tối thiểu là 50 biến quan sát theo Hair &ctg (2009). Hơn nữa, số mẫu là 135 cũng đáp ứng được tiêu chí mà Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc đưa ra.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu hệ số KMO (Kaiser – Meyer- Olkin) phải có giá trị lớn hơn 0.5 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải lớn 0.45, Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1, tổng phương sau dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing &Anderson, 1988). Khi phân tích nhân tố, học viên sử dụng phương pháp trich (Extraction Method) là Principal component với phép xoay (Rotation) là Varimax và phương pháp tính nhân tố (Scores) là Regresstion. Qua phân tích ta có kết quả sau (phụ lục 2):
- Kiểm định Bartlett và KMO: