Chương 3 : Phương pháp nghiên ứu
3.6 Phân tích dữ li ệu
3.6.2 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi kiểm tra Cronbach Alpha, công việc tiếp theo là sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. ột số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), Thứ nhất, số lượng nhân tố trích cho phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần của thang đo. Thứ hai, trọng số nhân tố λ ≥ 0.5 là chấp nhận được. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích TVE ≥ 50%.
3.6.3Kiể định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu vì là phần mềm phổ biến, thơng dụng trong nghiên cứu nhất là các nghiên cứu ứng dụng trong kinh doanh.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nội dung chính của chương 3 xoay quanh vấn đề thiết kế mơ hình nghiên cứu. Dựa trên các tài liệu nghiên cứu tìm hiểu được, tác giả sử dụng phương pháp GT để liên kết cái khái niệm với nhau và xây dựng mơ hình giả thuyết nghiên cứu về năng lực cạnh tranh của Sacombank. Từ đó, tác giả xây dựng thang đo cho mơ hình nghiên cứu bằng bảng câu hỏi và sử dụng phương pháp khảo sát bằng bảng câu hỏi đến đối tượng là các chuyên viên/chuyên gia của Sacombank.
Để tiết kiệm thời gian cho việc khảo sát và tổng hợp dữ liệu khảo sát, tác giả thiết kế bảng câu hỏi trên Google Drive. Bảng câu hỏi được gửi cho một số Chuyên viên và ban lãnh đạo để được góp ý trước, sau đó được chỉnh sửa nhiều lần và được sử dụng cho việc khảo sát thực tế khi bảng câu hỏi đã hoàn thiện.
Sau khi đã thống kê được dữ liệu, tác giả làm sạch dữ liệu bằng cách bỏ các bảng trả lời không đạt yêu cầu hoặc liên hệ lại với người trả lời để bổ sung các câu trả lời cịn trống… Tiếp theo đó, tác giả tiến hành kiểm định giá trị thang đo. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương 4.
4% 9% 87% 3% 13% 20% 63% CHƯƠNG : Ế NGH N CỨ 4.1 hống ê ô tả
Số lượng người tham gia khảo sát là 257 người, số bảng câu hỏi khảo sát có thể dùng để phân tích dữ liệu là 200 bảng.
Ban lãnh đạo
Cấp quản lý trung gian Chuyên viên
Hình 4.1: Phần trăm phản hồi theo chức danh
1% Trên 10 năm 6 - 9 năm 3 - 5 năm 1 - 2 năm Dưới 1 năm
Hình 4.2: Phần trăm phản hồi theo thời gian công tác
4.2 iể định độ tin cậy C nb ch α
Bảng 4.1: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Năng lực sáng tạo”
Nhân tố “Năng lực sáng tạ ” (C nb ch α = 0.722)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach α nếu loại biến Năng lực sáng tạo 1 14.12 5.182 .599 .628
Năng lực sáng tạo 2 14.36 5.145 .541 .650
Năng lực sáng tạo 3 14.62 5.644 .445 .690
Năng lực sáng tạo 4 14.57 5.905 .396 .707
Năng lực sáng tạo 5 14.68 5.666 .431 .695 Cronbach α của biến “Năng lực sáng tạo” = 0.722 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.599 (Năng lực sáng tạo 1) và nhỏ nhất là 0.396 (Năng lực sáng tạo 4). Vậy thang đo của biến “Năng lực sáng tạo” đạt yêu cầu.
4.2.2Kiể định C nb ch α của biến “Định hướng thị t ường”
Bảng 4.2: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Định hướng thị trường”
Nhân tố “Định hướng thị t ường” (C nb ch α = 0.680)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach α nếu loại biến
Định hướng thị trường1 7.25 2.058 .480 .606
Định hướng thị trường 2 7.35 1.987 .452 .637
Định hướng thị trường3 7.20 1.598 .558 .497
Cronbach α của biến “Định hướng thị trường” = 0.680 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.558 (Định hướng thị trường 3) và nhỏ nhất là 0.452 (Định hướng thị trường 2). Vậy thang đo của biến “Định hướng thị trường” đạt yêu cầu.
4.2.3 Kiể định C nb ch α của biến “Định hướng hách h ng”
Bảng 4.3: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Định hướng khách hàng”
Nhân tố “Định hướng hách h ng” (C nb ch α = 0.745)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach α nếu loại biến
30 Định hướng khách hàng 2 17.85 6.868 .554 .687 Định hướng khách hàng 3 17.94 8.111 .380 .734 Định hướng khách hàng 4 17.91 7.700 .476 .711 Định hướng khách hàng 5 18.17 7.823 .423 .724 Định hướng khách hàng 6 18.31 7.964 .438 .720
Cronbach α của biến “Định hướng khách hàng” = 0.745 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.623 (Định hướng khách hàng 1) và nhỏ nhất là 0.380 (Định hướng khách hàng 3). Vậy thang đo của biến “Định hướng khách hàng” đạt yêu cầu.
4.2.4 Kiể định C nb ch α của biến “Định hướng đối thủ”
Bảng 4.4: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Định hướng đối thủ”
Nhân tố “Định hướng đối thủ” (C nb ch α = 0.642)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach α nếu loại biến Định hướng đối thủ 1 11.00 3.628 .467 .545 Định hướng đối thủ 2 10.86 3.562 .397 .592 Định hướng đối thủ 3 10.92 3.385 .421 .577 Định hướng đối thủ 4 10.68 3.775 .411 .582
Cronbach α của biến “Định hướng đối thủ” = 0.642 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.467 (Định hướng đối thủ 1) và nhỏ nhất là 0.397 (Định hướng đối thủ 2). Vậy thang đo của biến “Định hướng đối thủ” đạt yêu cầu.
4.2.5 Kiể định C nb ch α của biến “Phối hợp nội bộ”
Bảng 4.5: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Phối hợp nội bộ”
Nhân tố “Phối hợp nội bộ” (C nb ch α = 0.675)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach α nếu loại biến Phối hợp nội bộ 1 14.00 6.658 .097 .782 Phối hợp nội bộ 2 13.67 5.267 .569 .561 Phối hợp nội bộ 3 13.70 5.409 .487 .597 Phối hợp nội bộ 4 13.30 5.678 .574 .573 Phối hợp nội bộ 5 13.48 5.236 .543 .571
31
Cronbach α của biến “Phối hợp nội bộ” = 0.675 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến đều lớn hơn 0.3, ngoại trừ biến quan sát Phối hợp nội bộ 1 (0.097) và đặc biệt là Hệ số Cronbach α nếu loại biến khá cao (0.782). Việc loại biến này không vi phạm giá trị nội dung của thang đo, mà còn làm tăng độ tin cậy của thang đo. Do đó, tác giả quyết định loại biến quan sát “Phối hợp trong nội bộ 1”. Do chạy dữ liệu lần đầu đã cho thấy hệ Cronbach α khi loại biến quan sát “Phối hợp trong nội bộ 1” nên sau khi loại biến này không cần chạy dữ liệu lần 2.
4.2.6Kiể định C nb ch α của biến “Định hướng học hỏi”
Bảng 4.6: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Định hướng học hỏi”
Nhân tố “Định hướng học hỏi” (C nb ch α = 0.661)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach α nếu loại biến Định hướng học hỏi 1 11.24 3.909 .419 .608 Định hướng học hỏi 2 11.48 3.959 .386 .631 Định hướng học hỏi 3 10.96 3.440 .494 .555 Định hướng học hỏi 4 11.16 4.112 .481 .575
Cronbach α của biến “Định hướng học hỏi” = 0.661 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.464 (Định hướng học hỏi 3) và nhỏ nhất là 0.386 (Định hướng học hỏi 2). Vậy thang đo của biến “Định hướng học hỏi” đạt yêu cầu.
4.2.7Kiể định C nb ch α của biến “Năng lực eting”
Bảng 4.7: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Năng lực marketing”
Nhân tố “Năng lực eting” (C nb ch α = 0.702)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach α nếu loại biến Năng lực marketing 1 14.89 6.273 .423 .669 Năng lực marketing 2 14.57 6.307 .531 .626 Năng lực marketing 3 14.64 6.543 .381 .686 Năng lực marketing 4 14.46 6.239 .449 .657 Năng lực marketing 5 14.78 6.155 .520 .628
Cronbach α của biến “Năng lực marketing” = 0.702 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.531 (Năng lực marketing 2) và nhỏ nhất là 0.381 (Năng lực marketing 3). Vậy thang đo của biến “Năng lực marketing” đạt yêu cầu.
4.2.8Kiể định Cronb ch α của biến “Kết quả năng lực động”
Bảng 4.8: Kết quả phân tích Cronbach α của biến “Kết quả năng lực động”
Nhân tố “ ết quả năng lực động” (C nb ch α = 0.689)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach α nếu loại biến K năng lực động 1 7.51 2.533 .489 .617
K năng lực động 2 7.73 2.326 .545 .545
K năng lực động 3 7.62 2.178 .485 .629 Cronbach α của biến “K năng lực động” = 0.689 > 0.6 và Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, trong đó lớn nhất là 0.545 (Năng lực cạnh tranh 2) và nhỏ nhất là 0.485 (Năng lực cạnh tranh 3). Vậy thang đo của biến “Kết quả năng lực động” đạt yêu cầu.
4.2.9Tổng hợp C nb ch α của các biến
Bảng 4.9: Tổng hợp Cronbach α của các biến
STT Biến C nb ch α Số biến quan sát Ghi chú 1 Năng lực sáng tạo 0.722 4 2 Định hướng thị trường 0.680 3 3 Định hướng khách hàng 0.745 6 4 Định hướng đối thủ 0.642 4 5 Phối hợp nội bộ 0.675 5 Phối hợp nội bộ 1 có hệ số tương quan là 0.097 < 0.3 và khi bỏ biến này cronbach α của Phối hợp nội là 0.782
6 Định hướng học hỏi 0.661 4 7 Năng lực marketing 0.702 5 8 Kết quả năng lực động .689 3
4.2.10 Các nhân tố được sử dụng cho việc phân tích EFA
Bảng 4.10: Tổng hợp các nhân tố được sử dụng để phân tích EFA
STT NHÂN TỐ STT NHÂN TỐ
1 Năng lực sáng tạo 1 18 Định hướng đối thủ 4
2 Năng lực sáng tạo 2 19 Phối hợp nội bộ 2
3 Năng lực sáng tạo 3 20 Phối hợp nội bộ 3
4 Năng lực sáng tạo 4 21 Phối hợp nội bộ 4
5 Năng lực sáng tạo 5 22 Phối hợp nội bộ 5
6 Định hướng thị trường 1 23 Định hướng học hỏi 1
7 Định hướng thị trường 2 24 Định hướng học hỏi 2
8 Định hướng thị trường 3 25 Định hướng học hỏi 3
9 Định hướng khách hàng 1 26 Định hướng học hỏi 4
10 Định hướng khách hàng 2 27 Năng lực marketing 1
11 Định hướng khách hàng 3 28 Năng lực marketing 2
12 Định hướng khách hàng 4 29 Năng lực marketing 3
13 Định hướng khách hàng 5 30 Năng lực marketing 4
14 Định hướng khách hàng 6 31 Năng lực marketing 5
15 Định hướng đối thủ 1 32 Năng lực cạnh tranh 1
16 Định hướng đối thủ 2 33 Năng lực cạnh tranh 2
17 Định hướng đối thủ 3 34 Năng lực cạnh tranh 3
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratary Factor Analysis)
Sau khi thực hiện phân tích Cronbach α, tác giả đã loại được một số biến rác tránh được việc tạo nên các nhân tố giả khi phân tích EFA. Phần tiếp theo tác giả sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
KMO = 0.860 > 0.5 và Sig. = 0.000 < 0.05 => Các nhân tố này phù hợp sử dụng
KMO = 0.664 > 0.5 và Sig. = 0.000 < 0.05 => Các nhân tố này phù hợp sử dụng Trước khi phân tích EFA, tác giả xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường. Để đánh giá mối quan hệ giữa các biến, tác giả sử phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ thống tương quan giữa hai biến và độ lớn của biến với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của ch ng (Norusis 1994). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5, tốt nhất là lớn hơn hoặc bằng 0.6.
4.3.1Phân tích KMO và Bartlett
4.3.1.1 Ph n t ch MO t ng ơ hình “Định hướng thị t ường”
Bảng 4.11: Phân tích KMO trong mơ hình các nhân tố tác động đến “Định hướng thị trường”
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .860
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 773.634
Df 91
Sig. .000
EFA.
4.3.1.2 Ph n t ch MO t ng ơ hình “Năng lực cạnh t nh”
Bảng 4.12: Phân tích KMO trong mơ hình các nhân tố tác động đến “Năng lực cạnh tranh”
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .664
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 100.543
Df 3
Sig. .000
EFA.
4.3.2 Phân tích EFA
Để đánh giá thang đo, tác giả xem xét ba thuộc tính: (i) Số lượng nhân tố trích được (ii) Trọng số nhân tố và Tổng phương sai trích.
Số lượng nhân tố trích phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần của thang đo. Nếu đạt được điều này, có thể kết luận khái niệm nghiên cứu đạt được giá trị phân biệt.
Để chọn số lượng nhân tố, ba phương pháp thường được sử dụng: (i) tiêu chí Eigenvalue (ii) Tiêu chí điểm uốn (iii) Xác định trước số lượng nhân tố. Ở đây,
tác giả chọn tiêu chí Eigenvalue.
Và Trọng số nhân tố và Tổng phương sai trích nếu đạt u cầu thì khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ. Để đạt yêu cầu, Trọng số nhân tố ≥ 0.5.
4.3.2.1 Các biến tác động đến nhân tố “Định hướng thị t ường”
Bảng 4.13a: Tổng phương sai trích trong mơ hình các nhân tố tác động đến
“Định hướng thị trường”
Total Variance Explained
Com pone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.735 33.820 33.820 4.735 33.820 33.820 2.495 17.822 17.822 2 1.346 9.615 43.434 1.346 9.615 43.434 2.416 17.258 35.080 3 1.165 8.324 51.759 1.165 8.324 51.759 2.335 16.679 51.759 4 .974 6.955 58.713 5 .876 6.260 64.973 6 .741 5.296 70.269 7 .700 5.002 75.271 8 .660 4.714 79.985 9 .607 4.332 84.317 10 .568 4.057 88.374 11 .556 3.971 92.345 12 .408 2.915 95.260 13 .376 2.686 97.947 14 .287 2.053 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Theo bảng 4.13a, số lượng nhân tố trích là 3, phù hợp với giả thuyết ban đầu là khái niệm “định hướng thị trường” bao gồm 3 thành phần. Vậy khái niệm “định hướng thị trường” đạt được giá trị phân biệt.
Tổng phương sai trích = 61.044 > 0.5. Vậy thang đo đạt giá trị hội tụ.
Định hướng khách hàng 5 và Định hướng khách hàng 6 có hệ số nhỏ hơn Trọng số nhân tố tối thiểu phải bằng 0.5. Sau khi dùng SPSS phân tích EFA, tác giả có bảng Rotated Component Matrix. Loại trừ các trọng số nhỏ hơn 0.5, tác giả có bảng 4.13b.
Bảng 4.13b: Ma trận nhân tố trong mơ hình các nhân tố tác động đến “Định hướng thị trường”
Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3
Dinh huong khach hang 1 .783
.808
.698
Dinh huong khach hang 2 .782
Dinh huong khach hang 4 .635
Dinh huong khach hang 5 Dinh huong khach hang 6 Dinh huong khach hang 3 Phoi hop trong noi bo 5
Phoi hop trong noi bo 2 .748
Phoi hop trong noi bo 3 .669
Phoi hop trong noi bo 4 .669
Dinh huong doi thu 3
Dinh huong doi thu 1 .686
Dinh huong doi thu 4 .596
Dinh huong doi thu 2 .566
0.5 nên loại.
Bảng 4.13c: Nhân tố và phương sai trích trong mơ hình các nhân tố tác động đến “Định hướng thị trường”
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 1.831 61.044 61.044 1.831 61.044 61.044 2 .671 22.370 83.414
K
ế t lu ậ n : thang đo “Định hướng thị trường” đạt giá trị phân biệt và giá trị