Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach’s Alpha if Item Deleted
I. Nhân tố thuộc về Ngân hàng
NTNH1 18.58 7.490 .506 .756 NTNH2 18.53 7.209 .576 .741 NTNH3 19.09 6.218 .535 .752 NTNH4 18.23 7.688 .400 .776 NTNH5 18.97 6.419 .658 .714 NTNH8 18.99 6.344 .551 .744 Cronbach’s Alpha = 7.81
II. Nhân tố thuộc về khách hàng
NTKH1 11.40 4.057 .431 .764
NTKH2 11.57 2.987 .691 .622
NTKH3 11.29 3.536 .596 .683
NTKH4 11.49 3.563 .524 .721
Cronbach’s Alpha = 7.59
III. Nhân tố thuộc về cơ chế chính sách Nhà nước
NTNN1 10.90 3.570 .622 .733
NTNN2 10.95 3.628 .698 .695
NTNN3 10.96 3.620 .642 .722
NTNN4 10.89 4.249 .461 .807
Cronbach’s Alpha = 7.93 IV. Nhân tố khách quan
NTKQ2 7.87 1.730 .672 .534
NTKQ3 7.82 1.877 .528 .701
NTKQ4 7.82 1.860 .509 .725
2.5.2.3. Phân tích nhân tố (EFA)
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là 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 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” những nhân tố nào
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal Component Analysis với phép xoay (Rotation) Varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp trung bình cộng.
Q trình phân tích nhân tố được tiến hành như sau:
Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra về độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố (17 biến nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DAĐT và 3 biến quan sát đo lường chất lượng cho vay DAĐT). Quá trình này được gọi là phân tích nhân tố với kết quả như sau:
- Đối với các biến quan sát phân tích nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DAĐT: Khi tiến hành phân tích thì trị số KMO đạt 0,807 và Sig của Bartlett’s Test nhỏ hơn 1/1000 cho thấy 17 biến này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố. Có 5 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố là 69,5%, thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Tác giả tiếp tục tiến hành xoay các nhân tố với phương pháp Varimax with Kaiser Normalization (chuẩn Kaiser) để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Sau khi xoay các nhân tố, sự tập trung của các biến theo từng nhân tố đã hiện rõ ràng và khơng có biến nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5. Kết quả như sau: