• Không có kết quả nào được tìm thấy

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH

2.1. Giới thiệu về Bảo hiểm Bảo Việt và Công ty Bảo Việt Quảng Bình

2.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Bảng 2.15: Kiểm định độ tin cậy thang đo đối với các biến phụ thuộc

STT

HOÁ DIỄN GIẢI

Tương quan biến

tổng

Hệ số Cronbach’s

alpha H-Sự quyết định Cronbach’s alpha = 0,949

28 QD1 KH cho rằng việc lựa chọn Bảo hiểm vật chất Ô tô của Bảo Việt là chính xác

0,923 0,918

29 QD2 KH sẽnói những suy nghĩ tốt đẹp về công ty cho những người khác

0,844 0,943

30 QD3 KH sẽtiếp tục mua bảo hiểm vật chất xe Ô tô của Bảo Việt trong tương lai

0,884 0,930

31 QD4 KH sẵn sàng giới thiệu Công ty cho những người khác khi họ có nhu cầu và muốn tìm lời khuyên

0,854 0,939

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trong phần mềm SPSS 20)

Kết quả thống kê cho thấy tất cảcác nhân tố đều thỏa mãn điều kiện để đưa vào phân tích nhân tốkhám phá EFA. Nhìn vào bảng 2.14 và bảng 2.15 cho thấy tất cả các nhân tố đều có hệsốCronbach's Alpha > 0.6. Hệsố tương quan tổngđều > 0.3 nên tất cảcác nhân tố đều thỏa mãnđiều kiện.

diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tốcó Eigenvalue bé hơn 1 sẽkhông có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.

Một phần quan trọng trong phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố khí các nhân tố được xoay (Rotated Component Matrix). Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax Proceduce, xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng các quan sát có hệsốlớn tại cùng một nhân số.hệsốtải nhân tố(factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệsốnày cho biết nhân tốvà các biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component nên các hệsốtải nhân tốphải có trọng sốlớn hơn 0,5 thì mới đạt yêu cầu.

Tóm lai, khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một sốtiêu chuẩn như sau:

- HệsốKMO 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett 0,5.

- Hệsốtải nhân tố(factor loading)0,5 là có ý nghĩa thực tiễn.

- Tổng phương sai trích 50%.

- HệsốEigenvalue có giá trị lớn hơn 1.

- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biên quan sát giữa các nhân tố 0,3 để đảm bảo giá trịphân biệt giữa các nhân tố.

Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập

Phân tích nhân tố khám phá lần 1

Bảng 2.16. Chỉ số KMO and Barlett’s Test lần 1

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,672

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 2146,082

Df 351

Sig. ,000

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trong SPSS 20)

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Chỉsố KMO and Barlett’s Test nằm trong khoảng 0.5≤ KMO = 0.672 ≤ 1 nên phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữliệu nghiên cứu.

- Kiểm định Sig Barlett’s Test có mức ý nghĩa < 0.05 nên phân tích nhân tố là phù hợp.

Tiến hành rút trích nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt lần 1

Thang đó trích được 7 nhân tốmang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất với:

- Chỉsốgiá trịEigenvalue = 1.341≥ 1 nên phù hợp

- Tổng phương sai Trích = 70,089 ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp.

Như vậy, 7 nhân tố được Trích cô đọng được 70,089% biến thiên các biến quan sát.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1

Bảng 2.17. Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 Rotated Component Matrixa

Component

1 2 3 4 5 6 7

PBH3 ,900

PBH2 ,840

PBH1 ,802

PBH4 ,791

NT4 ,928

NT3 ,918

NT1 ,724

NT2 ,640

DU1 ,891

DU3 ,853

DU2 ,728

DU4 ,679

MD3 ,893

MD2 ,875

MD1 ,869

CSKH3 ,784

CSKH2 ,771

CSKH1 ,716

CSKH4 ,619

CSKH5

TH3 ,867

TH1 ,836

TH4 ,766

TH2 ,572

TNLI2 ,818

TNLI3 ,777

TNLI1 ,771

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trong SPSS 20)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Từ kết quả ma trận xoay, biến CSKH5 sẽ bị loại, làm cho các nhóm nhân tố không hội tụ được nên tác giảquyết định loại biến này.

Tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 sau khi đã loại đi biến quan sát CSKH5.

Phân tích nhân tố khám phá lần 2

Bảng 2.18: Chỉ số KMO và Bartlett’s Test lần 2

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,674

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 2080,087

Df 325

Sig. ,000

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trong SPSS 20)

- Chỉ sốKMO nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO = 0.674 ≤ 1 nên phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữliệu nghiên cứu.

- Kiểm định Sig Barlett’s Test có mức ý nghĩa < 0.05 nên phân tích nhân tố là phù hợp.

Tiến hành rút trích nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt lần 2

Thang đó trích được 7 nhân tốmang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất với:

- Chỉsốgiá trịEigenvalue = 1.333≥ 1 nên phù hợp

- Tổng phương sai Trích = 71,507 ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp.

Như vậy, 7 nhân tố được Trích cô đọng được 71,507% biến thiên các biến quan sát.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.19. Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2 Rotated Component Matrixa

Component

1 2 3 4 5 6 7

PBH3 ,902

PBH2 ,839

PBH1 ,802

PBH4 ,791

NT4 ,930

NT3 ,918

NT1 ,717

NT2 ,647

DU1 ,889

DU3 ,853

DU2 ,735

DU4 ,682

MD3 ,896

MD2 ,877

MD1 ,872

TH3 ,867

TH1 ,833

TH4 ,763

TH2 ,580

CSKH2 ,786

CSKH3 ,786

CSKH1 ,713

CSKH4 ,606

TNLI2 ,827

TNLI3 ,800

TNLI1 ,770

(Nguồn: Kết quảtrong xửlí sốliệu SPSS 20)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc:

Bảng 2.20. Chỉ số KMO and Barlett’s Test lần 1 KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,856

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 544,666

Df 6

Sig. ,000

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trong SPSS 20) Chỉ sốKMO nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO = 0.856 ≤ 1 nên phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữliệu nghiên cứu.

Kiểm định Sig Barlett’s Test có mức ý nghĩa = 0.000 < 0.05 nên phân tích nhân tốlà phù hợp.

Tiến hành rút trích nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt của biến phụ thuộc Chỉ sốgiá trị Eigenvalue = 3.469≥ 1 nên phù hợp

Tổng phương sai Trích =86.736≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Như vậy, 1 nhân tố được Trích cô đọng được 86.736% biến thiên các biến quan sát

Bảng 2.21: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc Component Matrixa

Component 1

QD1 ,958

QD3 ,936

QD4 ,918

QD2 ,911

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trong SPSS 20)

Tiến hành đặt tên nhóm nhân tố và kiểm định độ tin cậy thang đo:

Nhân tố 1:Bao gồm các biến “phí BHVC xe ô tô ởBảo Việt thấp hơn so với

Trường Đại học Kinh tế Huế

cách tính phí BHVC xe ô tô ở Bảo Việt nhanh, hoàn toàn chính xác; giảm phí BHVC xe ô tô được cân nhắc một cách chính xác”. Vì đây là các nhân tố liên quan đến phí bảo hiểm nên ta đặt tên là Phí bảo hiểm. Nhóm nhân tốnày sẽcho ta giá trị biến mới dùng đểphân tích hồi quy sau này.

Nhân tố 2: Bao gồm các biến “hệ thống đường xá cầu cống nơi KH di chuyển; sự chú ý, quan sát của người tham gia giao thông; xe cộ hoạt động trên địa bàn ngày càng đông; khi tham gia giao thông rủi ro là điều có thểxảy ra với tất cảmọi người”. Vì đây là các nhân tố liên quan đến nhận thức rủi ro nên ta đặt tên là Nhận thứcrủi ro. Giá trị trung bình của các nhân tố này sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích những hồi quy sau này.

Nhân tố 3: Bao gồm các biến “đáp ứng đầy đủ nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng; giải quyết thoả đáng, kịp thời các khiếu nại; sựmong muốn sửdụng dịch vụ; cảm tình với công ty”. Vì đây là các nhân tố liên quan đến sự đáp ứng của công ty cho KH nên đặt tên là Sự đáp ứng. Giá trịtrung bình của các nhân tốnày sẽcho ta giá trịbiến mới dùng đểphân tích những hồi quy sau này.

Nhân tố 4: Bao gồm các biến “giới thiệu nên mua BH; chủ động hơn về tài chính; thu nhập và lợi ích cao được KH chú ý và quan tâm”. Vì đây là các nhân tốliên quan đến mục đích mua BH của KH nên đặt tên là Mục đích mua bảo hiểm. Giá trị trung bình của các nhân tốnày sẽcho ta giá trị biến mới dùng để phân tích những hồi quy sau này.

Nhân tố 5: Bao gồm các biến “thương hiệu được nhiều người biết đến; tên dễ đọc, dễ nhớ, dễ nhận biết; thương hiệu uy tín, chất lượng hàng đầu trên địa bàn;

quảng bá thương hiệu ấn tượng, thường xuyên”. Vì đây là các nhân tố liên quan đến thương hiệu nên đặt tên làThương hiệu. Giá trị trung bình của các nhân tốnày sẽcho ta giá trịbiến mới dùng đểphân tích những hồi quy sau này.

Nhân tố 6: Bao gồm các biến “thủ tục làm hợp đồng, dịch vụ nhanh, chính xác; thời gian giám định và bồi thường nhanh chóng và kịp thời; nhân viên nhiệt tình, có trách nhiệm; tổng đài hỗ trợ nhanh, chính xác”. Vì đây là các nhân tố liên quan đến chăm sóc khách hàng nên đặt tên làChăm sóc khách hàng. Giá trịtrung bình của các nhân tốnày sẽ

Trường Đại học Kinh tế Huế

cho ta giá trịbiến mới dùng đểphân tích những hồi quy sau này.

Nhân tố 7: Bao gồm các biến “cảm thấy yên tâm khi tham gia BH; khoản tiền bồi thường nhanh khi xảy ra sựcố; thu nhập và lợi ích cao được KH chú ý và quan tâm”. Vì đây là các nhân tố liên quan đến thu nhập và lợi ích của KH khi tham gia BH nên đặt tên làThu nhập và lợi ích. Giá trị trung bình của các nhân tốnày sẽcho ta giá trịbiến mới dùng đểphân tích những hồi quy sau này.

=> Sau khi đã phân tích nhân tố, mô hình mới vẫn giữ nguyên 7 nhân tố như mô hìnhđề xuất ban đầu và 26 biến độc lập (loại 1 biến độc lập là CSKH5). Như vậy 7 nhân tố trong mô hình nghiên cứu sau khi đã phân tích là: phí bảo hiểm, nhận thức rủi ro, sự đáp ứng, mục đích mua bảo hiểm, thương hiệu, chăm sóc khách hàng, thu nhập và lợi ích.

Kết luận:sau khi tiến hành xoay nhân tốthì biến CSKH5 bị loại và tất cả các biến còn lại được giữlại để tiến hành phân tích và kiểm định tiếp theo để làm rõ hơn nội dung nghiên cứu.