4. Phươngpháp nghiêncứu củađềtài
2.3.3Phươngphápphântích dữliệu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích dữ liệu.
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phân tích hệ số Cronbach Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế được các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương
quan biến tổng (item - total correlation) nhỏ hơn .3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach Alpha ≥ .6 (Nunnally & Bernstein 1994).
Phân tích nhân tố EFA là bước tiếp theo sau khi phân tích hệ số Cronbach Alpha, các thang đo lúc này được đánh giá bằng EFA để thu nhỏ và gom các biến
lại thành các nhân tố. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố
nhỏ hơn .5 sẽ bị loại.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội được tiến hành dựa trên các bước (
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1):
- Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính bội cũng là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến: mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan
Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình bằng kiểm định F. Kiểm định F trong
bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô
hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình. Kiểm định t trong
bảng các thông số thống kê của từng biến trong mô hình dùng để kiểm định ý nghĩa
của các hệ số hồi quy.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội và kiểm định với mức ý nghĩa 5%
QD = β0+β1TH +β2LS +β3KPP+β4CLDV +β5HM
Trong đó:
- QD: Biến phụ thuộc (Y) thể hiện quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng. - Các biến độc lập (Xi): (TH) thương hiệu ngân hàng, (LS) lãi suất tiết kiệm, (KPP) kênh phân phối, (CLDV) chất lượng dịch vụ, (HM) chính sách hậu mãi.
- β0: Hệ số tự do, thể hiện quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng khi các biến độc lập trong mô hình bằng 0.
- βi (i=1,n): Hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng TH,
LS, KPP, CLDV, HM.