Phương pháp phân tích: Đối với các

Phương pháp phân tích:
Đối với các dữ liệu sơ cấp, sau khi thu thập được, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 22 để phân tích.Để kiểm định độ tin cậy của thang đo trong bảng hỏi, tác giả dựa vào hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng thể. Sau đó, dựa trên Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phép phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin). Cuối cùng, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) cũng được thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là mức độ hài lòng của khách hàng, biến độc lập dự kiến sẽ là các nhân tố tác động đến sự hài lòng, sẽ được trình bày ở chương 2.
Đối với các dữ liệu thứ cấp, tác giả sẽ tổng hợp và so sánh với các chỉ tiêu kế hoạch và chỉ tiêu trong quá khứ để đánh giá tình hình mở rộng tín dụng cá nhân của chi nhánh trong thời gian qua.
Từ những kết quả đã đạt được của mô hình hồi quy và những phân tích dữ liệu thứ cấp, tác giả tiến hành đưa ra những kiến nghị để có thể đạt được những yêu cầu đề ra.

Results (English) 1:

Method of analysis: For the primary data, once collected, authors use SPSS software to analyze 22. To test the reliability of the scale in the table asked, author based on coefficient Alpha and the Cronbach's variable correlation coefficients. Then, based on the factor analysis explores the EFA (Exploratory Factor Analysis) to zoom out and summarize data. Explore factors analysis to promote the usefulness in determining the set of variables needed for research issues as well as find out the relationship between the variables together. Lets analyze the factor of research concepts are considered to provide evidence of the value and differentiate the value of convergence. The appropriate level of intrinsic correlation observed variables in the research concept is expressed by the coefficient KMO (Kaiser-Mever-Olkin). Finally, the analysis using multivariate linear regression method is under normal (Ordinal Least Squares-OLS) was also performed, in which the dependent variable is the level of satisfaction of the customers, the independent variable is expected to be the factors that impact satisfaction, will be presented in Chapter 2. For the secondary data, the author will synthesize and compare with the target and the target in the past to assess individual credit expansion of the branch in the past.From the results of regression models and the analysis of secondary data, the authors proceed to give the recommendations to achieve these requirements.

Results (English) 2:

Analytical methods:
For the primary data, after gathered, the author uses SPSS software to distribute 22 tich.De testing the reliability of the scale of the questionnaire, the author based on coefficients Cronbach's alpha and correlation coefficient overall variables. Then, based on a factor analysis to discover EFA (Exploratory Factor Analysis) to shrink and summary data. Factor analysis discovered promote useful in determining the set of variables needed for research issues as well as finding out the relationship between the variables together. Factor analysis of the concept studies are reviewed to provide evidence of the value of differentiation and value of scale convergence. Appropriate level of intrinsic correlation observed variables in study concept is expressed by the coefficient of KMO (Kaiser - Mever - Olkin). Finally, analysis of multivariate linear regression method ordinary least squares (Ordinal Least Squares - OLS) is also done, in which the dependent variable is the level of customer satisfaction, the independent variable estimates is expected to be the factors affecting satisfaction, will be presented in chapter 2.
for secondary data, the author will summarize and compare with the targets and indicators in the past to evaluating the personal credit expansion of the branch in recent years.
From the results achieved by the regression model and the analysis of secondary data, the authors proceed to make recommendations to can achieve the set requirements.