Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Thang đo “Ý định sử dụng”: Cronbach’s Alpha = 0,629
Có ý định sử dụng trong thời gian tới 7,6000 0,645 0,355 0,637
Đã lên kế hoạch sử dụng trong thời gian tới 7,8417 0,555 0,539 0,395
Mong muốn được sử dụng trong thời gian tới 7,8750 0,514 0,435 0,542
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,629 và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó các biến đo lường trong thang đo đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett 0.5.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading)
- Tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sum of Suqared loading) 50%.
- Hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
Kiểm định KMO & Bartlett test được Kaiser đề xuất năm 2001 dùng để đánh giá tính hợp lý của cơ sở dữ liệu, dùng cho phân tích nhân tố (factor analysis). Kiểm định cho phép biết được cơ sở dữ liệu có phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng. Kaiser (2001) cho rằng giá trị của kiểm định KMO nên nằm trong khoảng 0.5 – 0.9 là thích hợp. Sau giai đoạn kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tổng số biến độc lập được đưa vào mơ hình nghiên cứu là 23 biến độc lập, 3 biến phụ thuộc.
2.3.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
qua các bước như sau:
+ Phân tích EFA lần 1: 23 biến được đưa vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn
Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 54,048% cho biết 5 nhân tố này giải thích được 54,048% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0,720 (>0,5), kiểm định bartlett’s có giá trị sig = 0.000 < 0.05 do đó đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố. Tuy nhiên biến “Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp giải quyết kịp thời vấn đề tài chính” bị loại khỏi mơ hình vì có hệ số tải nhân tố thấp hơn 0.5.
+ Phân tích EFA lần 2: Sau khi loại bỏ biến “Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp giải quyết kịp thời vấn đề tài chính”, 22 biến cịn lại được tiếp tục đưa vào phân tích một lần nữa vẫn theo tiêu chí như trên. Kết quả có 5 nhân tố được rút ra. Tổng phương sai trích = 54,897% cho biết 5 nhân tố này giải thích được 54,897% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0,716 (> 0.5), kiểm định Bartlett’s có giá trị sig = 0.000 < 0.05 nên đạt yêu cầu. Kết thúc bước này tất cả các biến đều có hệ số truyền tải > 0.5.
Bảng 10: Hệ số KMO và kiêm định Bartlett của phân tích EFA lần 2 Kiêm định KMO and Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,716 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 823,967
Df 231
Sig. 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Kết quả xoay nhân tố lần thứ 2:
Bảng 11: Kết quả ma trận xoay các nhân tố lần 2Nhân tố Nhân tố
1 2 3 4 5
Dễ dàng tiếp cận và giao dịch 0,720 Dễ dàng tìm hiểu thơng tin về dịch vụ 0,685
Mức lãi suất hấp dẫn 0,667
Nhân viên chuyên nghiệp, nhiệt tình, trách nhiệm 0,623 Ngân hàng uy tín và dịch vụ này được nhiều
người sử dụng 0,611
Có nhiều chương trình khuyến mãi 0,605
Điều kiện cho vay hợp lý 0,583
Nhân tố
Số tiền vay mong muốn kiểm soát ý định sử dụng dịch vụ
0,907 Hiểu biết về dịch vụ kiểm soát ý định sử dụng
dịch vụ
0,890 Thời gian vay mong muốn kiểm soát ý định sử
dụng dịch vụ
0,605 Mức lãi suất của ngân hàng kiểm soát ý định sử
dụng dịch vụ
0,585 Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp giảm
thiểu rủi ro
0,874 Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp tiết
kiệm chi phí cho khoản vay
0,851 Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp kiểm
sốt, theo dõi tình hình vay và trả dễ dàng
0,834 Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp
tiết kiệm chi phí cho khoản vay hơn các phương án khác
0,701
Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp kiểm sốt, theo dõi tình hình vay và trả dễ dàng hơn các phương án khác
0,666
Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giải quyết vấn đề tài chính kịp thời hơn các phương án khác
0,638
Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp giảm thiểu rủi ro hơn các phương án khác
0,601 Bạn bè có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ
vay tiêu dùng của ABBank
0.778 Đồng nghiệp có ảnh hưởng đến ý định sử dụng
dịch vụ vay tiêu dùng của ABBank
0,696 Gia đình, người thân có ảnh hưởng đến ý định sử
dụng dịch vụ vay tiêu dùng của ABBank
0,667
Eigenvalue 4,372 2,444 2,028 1,807 1,427
Nhân tố
Cronbach’s alpha 0,796 0,762 0,851 0,608 0,605
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Đặt tên và giải thích các nhân tố
Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó.
Nhân tố thứ nhất (factor 1) có giá trị Eigenvalue bằng 4,372 với hệ số
Cronbach’s alpha là 0,796. Giá trị chuyển tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Nhân tố này bao gồm các biến:“ Dễ dàng tiếp cận và giao dịch”, “Dễ dàng tìm hiểu thơng tin về dịch
vụ”, “Mức lãi suất của ngân hàng hấp dẫn”, “Nhân viên chuyên nghiệp, nhiệt tình, trách nhiệm”, “Ngân hàng uy tín và dịch vụ này được nhiều người sử dụng”, “Có nhiều chương trình khuyến mãi”, “Điều kiện cho vay hợp lý”, “Đáp ứng kịp thời, đầy đủ số tiền”. Đặt tên cho nhân tố này là “Yếu tố thúc đẩy làm theo (TD)”.
Nhân tố thứ hai (factor 2) có giá trị Eigenvalue bằng 2,444 với hệ số Cronbach’s
alpha là 0,762. Giá trị chuyển tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Nhân tố này bao gồm các biến: “Số tiền vay mong muốn kiểm soát ý định sử dụng dịch vụ”, “Hiểu biết về dịch
vụ kiểm soát ý định sử dụng dịch vụ”, “Thời gian vay mong muốn kiểm soát ý định sử dụng dịch vụ”, “Mức lãi suất của ngân hàng kiểm soát ý định sử dụng dịch vụ”. Đặt
tên cho nhân tố này là “Khả năng kiểm soát hành vi cảm nhận (KS)”.
Nhân tố thứ ba (factor 3) có giá trị Eigenvalue bằng 2,028 với hệ số Cronbach’s
alpha là 0,851. Giá trị chuyển tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Nhân tố này bao gồm các biến:“ Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp giảm thiểu rủi ro”, “Tin dịch vụ
vay tiêu dùng tại ABBank giúp tiết kiệm chi phí cho khoản vay”, “Tin dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp kiểm sốt, theo dõi tình hình vay và trả dễ dàng”. Đặt tên cho
nhân tố này là “Niềm tin (NT)”.
Nhân tố thứ tư (factor 4) có giá trị Eigenvalue bằng 1,807 với hệ số Cronbach’s
alpha là 0,608. Giá trị chuyển tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Nhân tố này bao gồm các biến:“ Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp tiết kiệm chi phí cho khoản
vay hơn các phương án khác”, “Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp kiểm sốt, theo dõi tình hình vay và trả dễ dàng hơn các phương án khác”, “Đánh giá dịch
vụ vay tiêu dùng tại ABBank giải quyết vấn đề tài chính kịp thời hơn các phương án khác”, “Đánh giá dịch vụ vay tiêu dùng tại ABBank giúp giảm thiểu rủi ro hơn các phương án khác”. Đặt tên cho nhân tố này là “Đánh giá niềm tin (DG)”.
Nhân tố thứ năm (factor 5) có giá trị Eigenvalue bằng 1,427 với hệ số
Cronbach’s alpha là 0,605. Giá trị chuyển tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Nhân tố này bao gồm các biến:“ Bạn bè có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng của
ABBank”, “Đồng nghiệp có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng của ABBank”, “Gia đình, người thân có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng của ABBank”. Đặt tên cho nhân tố này là “Nhóm tham khảo (TK)”.
2.3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 12: Hệ số KMO và kiêm định Bartlett của phân tích EFA biến phụ thuộc Kiêm đinh KMO and Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,606 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 48,131
Df 3
Sig. 0,000
Với giá trị của kiểm định hệ số KMO đạt 0,606 và thống kê Chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt 48,131 với mức ý nghĩa là 0,000 cho thấy thang đo là phù hợp cho việc sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố.
Bảng 13: Kết quả ma trận xoay nhân tố
Thành phần 1
Có ý định sử dụng trong thời gian tới 0,833 Đã lên kế hoạch sử dụng trong thời gian tới 0,764 Mong muốn được sử dụng trong thời gian tới 0,678
Eigenvalue 1,737
Phương sai trích (%) 57.905
Cronbach’s alpha 0,629
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Nhân tố mới được đặt tên là “Ý định sử dụng”, có giá trị Eigenvalue là 1,737 và hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,629. Hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) của các biến thành viên đạt khá cao và đều trên 0,5. Giá trị trích phương sai là 57,905% thoả mãn yêu cầu của phân tích nhân tố.
2.3.5. Phân tích hồi quy
2.3.5.1. Xây dựng mơ hình
Q trình phân tích độ phù hợp của thang đo và phân tích nhân tố ở trên đã xác định được 5 nhân tố mới. Do đó, giả thuyết nghiên cứu trong mơ hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu như sau:
H1: Nhân tố “Yếu tố thúc đẩy làm theo” tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng.
H2: Nhân tố “Khả năng kiểm soát hành vi cảm nhận” tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng.
H3: Nhân tố “Niềm tin” tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng.
H4: Nhân tố “Đánh giá niềm tin” tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng.
H5: Nhân tố “Nhóm tham khảo” tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng. .
Mơ hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy sau: YDSD = β0 + β1TD + β2KS + β3NT + β4DG + β5TK
TD: biến độc lập về nhân tố của nhóm Yếu tố thúc đẩy làm theo.
KS: biến độc lập về nhân tố của nhóm Khả năng kiểm sốt hành vi cảm nhận. NT: biến độc lập về nhân tố của nhóm Niềm tin.
DG: biến độc lập về nhân tố của nhóm Đánh giá niêm tin. TK: biến độc lập về nhân tố của nhóm Nhóm tham khảo.
2.3.5.2. Xem xét mối tương quan giữa các biến
Bảng 14: Hệ số tương quan Pearson mơ hình Ý định sử dụngYếu tố Yếu tố thúc đẩy làm theo Khả năng kiêm soát hành vi cảm nhận Niềm tin Đánh giá niềm tin Nhóm tham khảo Ý định sử dụng
Tương quan Pearson 0,783 0,059 0,213 0,182 0,220
Sig. (2-phía) 0,000 0,520 0,019 0,047 0,016
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Có thể thấy biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Tuy nhiên, biến “Khả năng kiểm sốt hành vi cảm nhận” có Sig. lớn hơn 0,05 nên loại ba biến này khi tiến hành hồi quy.
2.3.5.3. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố mơ hình Ý định sử dụng
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mơ hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm có 5 biến, đó là: “Yếu tố thúc đẩy làm theo”, “Niềm tin”, “Đánh giá niềm tin”, “Nhóm tham khảo”, “Ý định sử dụng”. Trong đó “Ý định sử dụng” là biến phụ thuộc, 4 biến còn lại là những biến độc lập.
Tuy biến phụ thuộc thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập, nhưng không phải lúc nào phương trình có càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu, vì nếu mơ hình có càng nhiều biến độc lập sẽ càng khó giải thích hay đánh giá mức độ ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc, có thể một vài biến được sử dụng lại không phải là biến quyết định đến biến phụ thuộc.
Do vậy, ta sẽ thực hiện thủ tục chọn biến theo phương pháp chọn từng bước (stepwise selection) để giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đốn tốt cho biến phụ thuộc. Phương pháp stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi
bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn.
Bảng 15: Thủ tục chọn biến mơ hình Ý định sử dụngCác biến đưa vào/ loại raa Các biến đưa vào/ loại raa
Mơ
hình Biến đưa vào
Biến
loại ra Phương pháp
1 Yếu tố thúc đẩy làm theo (TD) . Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,
050, Xác xuất F-ra >= ,100).
2 Nhóm tham khảo (TK) . Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,
050, Xác xuất F-ra >= ,100).
3 Niềm tin (NT) . Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,
050, Xác xuất F-ra >= ,100).
4 Đánh giá niềm tin (DG) Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= , 050, Xác xuất F-ra >= ,100).
Biến phụ thuộc: Ý định sử dụng (YDSD)
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Kết quả ở bảng trên cho thấy 4 biến độc lập đưa vào thì có cả 4 biến đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào ≤ 0,05 và xác suất F–ra ≥ 0,1. Vì vậy mơ hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
NBTH = β0 + β1TD+ β2TK + β3NT + β4DG
Bảng 16: Tóm tắt mơ hình hồi quy đa biến Ý định sử dụngMơ Mơ
hình R R
2 R2 điều
chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
Durbin- Watson 1 0,783a 0,612 0,609 0,62526745 2 0,813b 0,661 0,655 0,58748675 3 0,840c 0,706 0,699 0,54908239 4 0,860d 0,739 0,730 0,51942332 2,059
a.Các yếu tố dự đoán: Yếu tố thúc đẩy làm theo
b.Các yếu tố dự đoán: Yếu tố thúc đẩy làm theo, Nhóm tham khảo
c.Các yếu tố dự đốn: Yếu tố thúc đẩy làm theo, Nhóm tham khảo, Niềm tin
d.Các yếu tố dự đốn: Yếu tố thúc đẩy làm theo, Nhóm tham khảo, Niềm tin, Đánh
giá niềm tin
e.Biến phụ thuộc: Ý định sử dụng
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS – phụ lục)
Độ phù hợp của mơ hình được thể hiện qua giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng trên cho thấy, mơ hình 4 biến độc lập có giá trị R2 điều chỉnh cao nhất là 0,730. Như vậy độ phù hợp của mơ hình là 73%. Hay nói cách khác, 73% biến thiên của biến Nhận biết thương hiệu được giải thích bởi 4 biến độc lập trên, cịn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình.
2.3.5.4. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình Ý định sử dụng
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng.
Giả thuyết: H0: β1 = β2 = β3 =β4 =0.
H1: có ít nhất 1 biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc
Sig. của F bé hơn 0,05, nên ta bác bỏ giả thiết H0, tức là mơ hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đã đuợc kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh huởng đến biến phụ thuộc mà ta đã đưa vào trong mơ hình.