Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụthuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. (Theo Hair et al, 2009) .

Trong 24 biến khảo sát được đưa vào phân tích nhân tố (đã loại đi biến PV4 ở bước phân tích độtin cậy Cronbach’s Alpha) thì trong đó có 21 biến quan sát thuộc thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến nâng cao chất lượng dịch vụ thẻ ATM và 3 biến quan sát thuộc thang đo sự

Trường Đại học Kinh tế Huế

hài lòng của khách hàng.

Trong nghiên cứu này tác giả đã sử dụng phép trích PCA (Principal Components Analysis) và phép quay Varimax với giá trị hệsốtải nhân tốFactor Loading > 0,5, hệsố KMO nằm trong khoảng 0,5≤ KMO ≤ 1, tổng phương sai trích > 50% để đảm bảo sựphù hợp khi phân tích.

2.3.6.1. Phân tích nhân tốkhám phá EFA của biến độc lập

Trong phân tích thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến việc nâng cao chất lượng dịch vụ thẻ ATM bao gồm 5 yếu tốsau: mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, phương tiện hữu hình, năng lực phục vụ, sự đồng cảm. Sau khi đã bỏ đi biến rác và làm sạch dữliệu thì tiến hành phân tích EFA đểkiểm định mô hình.

Bảng 2.19. Phân tích nhân tố khám phá EFA của thang đo các yếu tốt ảnh hưởng đến nâng cao chất lượng dịch vụ thẻ ATM

Biến Hệ số tải nhân tố

1 2 3 4 5

TC5 0,860

TC4 0,828

TC1 0,781

TC3 0,779

TC2 0,765

HH5 0,865

HH3 0,817

HH4 0,814

HH2 0,806

HH1 0,746

DC4 0,832

DC3 0,815

DC2 0,797

DC1 0,761

DU3 0,824

DU1

Trường Đại học Kinh tế Huế

0,816

DU2 0,814

DU4 0,800

PV1 0,944

PV3 0,934

PV2 0,924

KMO = 0,803

Tổng phương sai trích = 73,746 Sig = 0,000

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Phương pháp rút trích được chọn đểphân tích nhân tốlà Principal components với phép xoay Varimaxvà điểm dừng khi trích các yếu tốcó eigenvalue lớn hơn 1. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích Factor cho thấy sig= 0,000 và hệsốKMO = 0,803 > 0,5 nên phân tích EFA thích hợp sửdụng trong nghiên cứu này. Tổng phương sai trích = 73,746% >50% thểhiện rằng 5 nhân tốnày giải thích được 73,746% sựbiến thiên của dữliệu. Hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,5 cho thấy các biến quan sát đều thể hiện sự ảnh hưởng mà các biến này biểu diễn.

Kết quảphân tích nhân tố được rút ra như sau:

Nhân tốthứ nhất gồm 5 biến quan sát: Bao gồm các biến liên quan đến sựtin cậy của khách hàngđối với Ngân hàng. Nhân tố này được đặt tên là Sựtin cậy và ký hiệu là TC.

Nhân tố thứ hai gồm 5 biến quan sát: Bao gồm các biến có liên quan đến phương tiện hữu hình của Ngân hàng. Nhân tố này được đặt tên là Phương tiện hữu hình, ký hiệu là HH

Nhân tố thứ ba bao gồm 4 biến quan sát: Bao gồm các biến có liên quan đến sự đồng cảm của Ngân đối với khách hàng. Nhân tố này được đặt tên là Sự đồng cảm, ký hiệu DC

Nhân tốthứ tư bao gồm 4 biến quan sát: Bao gồm các biến có liên quan đến mức độ đáp ứng của Ngân hàng cho khách hàng. Nhân tố này được đặt tên là Mức độ đáp ứng, ký hiệu là DU

Nhân tốthứ năm bao gồm 3 biến quan sát: Gồm các biến có liên quan đến mức độ phục vụcủa Ngân hàng. Nhân tố này được đặt tên là Mức độphục vụ, ký hiệu là PV

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.6.2. Phân tích nhân tố EFA cho thang đo sựhài lòng

Bảng 2.20. Kết quả phân tích EFA của thang đo sự hài lòng khách hàng khi sử dụng dịch vụ thẻ ATM DongA Bank

Biến quan sát Hệ số tải Kiểm định Giá trị

HL1 0,928 KMO 0,740

HL2 0,902 Sig 0,000

HL3 0,897 Tổng phương sai trích 82,624

Eigenvalues 2,479

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Kết quảphân tích cho thấy:

HệsốKMO = 0,740 thỏa mãnđiều kiện 0,5≤ KMO ≤ 1 nên phân tích nhân tốlà phù hợp. Kiểm định Barlett có giá trịsig=0,000 < 0,05 là các biến có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Tổng phương sai trích là 82,624% > 50% đáp ứng yêu cầu. Cho biết nhân tốnày giải thích được 82,624% biến thiên của dữliệu. Hệsốtải nhân tố đều lớn hơn 0,5 và không có biến quan sát nào bịloại.

2.3.7. Mô hình hồi quy

Dựa trên kết quảphân tích nhân tốcho các biến độc lập và phụthuộc. Ta xây dựng được mô hình hồi quy gồm một biến độc lập và năm biến phụthuộc:

CLDV= β₀+ β₁TC + β₂HH + β₃DC + β₄DU + β₅PV Các giả thuyết

H₁: Mức độtin cậy tương quan dương đối với chất lượng dịch vụthẻATM DongA Bank H₂: Phương tiện hữu hình có tương quan dương đối với chất lượng dịch vụthẻATM DongA Bank

H_3:Sự đồng cảm cótương quan dương đối với chất lượng dịch vụthẻATM DongA Bank

Trường Đại học Kinh tế Huế

H_4:Mức độ đáp ứng có tương quan dương đối với chất lượng dịch vụthẻATM DongA Bank

H₅: Năng lực phục vụ có tương quan dương đối với chất lượng dịch vụthẻATM DongA Bank

2.3.7.1. Kiểm định hệsố tương quan

Trước khi khi đi vào phân tích hồi quy tuyến tính, ta tiến hành phân tích ma trận hệsố tương quan cho 6 biến gồm 1 biến phụthuộc và 5 biến độc lập với hệsốPearson. Kết quả cho thấy hệsố tương quan giữa biến phụthuộc với các biến độc lập cao nhất là 0,619 và nhỏnhất là 0,256đồng thời các giá trị sig đều nhỏ hơn 0,05 nên ta có thểkết luận sơ bộlà có sự tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.

Bảng 2.21. Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập

HL TC DU HH PV DC

HL Pearson Correlation

1 0,619^** 0,256^** 0,447^** 0,404^** 0,430^**

Sig. (2-tailed) 0,000 0,006 0,000 0,000 0,000

N 113 113 113 113 113 113

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) 2.3.7.2. Kiểm định hệsốhồi quy (coefficients)

Bảng 2.22. Kiểm định mức giải thích của mô hình

Mô hình R R² R²hiệu

chỉnh

Durbin-Watson

0,818^a 0,669 0,653 1,779

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào bảng ta thấy có R²hiệu chỉnh = 0,653 thểhiện các biến độc lậpảnh hưởng đến 65,3 % sựbiến động của biến phụthuộc và 34,7% do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và do sai sốngẫu nhiên.

Bảng 2.23. thống kê Durbin-Watson Có tương quan

dương

Không quyết định được

Không có tự tương quan bậc

nhất

Không có quyết định

được

Có tương quan âm

0 D_L D_U 2 4-D_U 4-D_L 4

Với 113 quan sát, 5 biến độc lập. Mức ý nghĩa 5%, tra bảng thống kê Durbin– Watson, ta thu được giá trịD_L= 1,557 và D_U= 1,693. HệsốDurbin–Watson trong mô hình có kết quảlà 1,779; nằm giữa D_Uvà 2, tức là không có tự tương quan bậc nhất.

Bảng 2.24. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Mô hình

Tổng phương sai

lệch

Df

Bình phương tổng

phương sai lệch

F Mức ý

nghĩa sig.

Mô hình hồi quy 41,184 5 8,237 43,171 0,000^b

Số dư 20,415 107 0,191

Tổng 61,599 112

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Đểcó thểsuy mô hình này thành mô hình của tổng thểta tiến hành sửdụng công cụkiểm định F. Từkết quả thu được ta thấy, sig = 0,000 < 0,05 chứng tỏmô hình có ý nghĩa suy ra tổng thể. Như vậy ta có thểnói, các biến độc lập có sự tương quan tuyến tính với biến phụthuộc trong mô hình.

c. Kết quảhồi quy

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quảkiểm định tất cảcác biến độc lập:TC, HH, PV, DC, DU đều cho ra sig <

0,05 nêncó tương quan với biến phụthuộc (HL) và các giá trịVIF <10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 2.25. Kết quả hồi quy khi sử dụng phương pháp Enter

Mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số đã chuẩn hóa

Giá trị

kiểm định t Sig.

Đa cộng tuyến

B Beta

Độ chấp nhận

Hệ số phóng đại phương

sai VIF

(Constant) -2,597 -5,678 0,000

TC 0,453 0,394 5,545 0,000 0,615 1,626

DU 0,182 0,170 2,960 0,004 0,937 1,067

HH 0,527 0,432 7,580 0,000 0,953 1,050

PV 0,232 0,277 4,876 0,000 0,962 1,039

DC 0,207 0,177 2,553 0,012 0,642 1,558

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS)

 Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa(Unstandardized Coefficients) Mô hình với hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa

CLDV= -2,597 +0,453TC+ 0,527 HH +0,207 DC + 0,182DU + 0,232 PV

B_HH = 0,527 dấu (+) quan hệ cùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố

“Phương tiện hữu hình” tăng 1 đơn vịthì sẽlàm mức độ hài lòng chung vềchất lượng dịch vụ tăng thêm 0,527 đơn vị.

B_DC= 0,207 dấu (+) quan hệcùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố “Sự đồng cảm’’ tăng 1 đơn vịthì sẽlàm mức độhài lòng chung vềchất lượng dịch vụ tăng thêm 0,207đơn vị.

B_DU = 0,182 dấu (+) quan hệ cùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố

“Mức độ đáp ứng” tăng 1 đơn vịthì sẽlàm mức độ hài lòng chung vềchất lượng dịch vụ tăng thêm 0,182 đơn vị.

Trường Đại học Kinh tế Huế

B_PV = 0,232 dấu (+) quan hệ cùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố

“Năng lực phục vụ” tăng 1 đơn vịthì sẽlàm mức độhài lòng chung vềchất lượng dịch vụ tăng thêm 0,232 đơn vị.

B_tc= 0,453 dấu (+) quan hệcùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố “Sự tin cậy” tăng 1 đơn vị thì sẽ làm mức độ hài lòng chung về chất lượng dịch vụ tăng thêm 0,453đơn vị.

 Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients):Có thể xác định cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Bởi thông thường hệ số chuẩn hóa thường loại bỏcác sai số ước lượng.

Dựa vào kết quả ởbảng 2.25 ta thấy, có năm yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụthẻ ATM Ngân hàng Đông Á –Chi nhánh Thành PhốHuế. Được xếp theo thứtựquan trọng giảm dần như sau: Phương tiện hữu hình (β= 0,432); Sựtin cậy (β= 0,394);Năng lực phục vụ (β =0,277); sự đồng cảm(β = 0,177); Mức độ đáp ứng (β = 0,170)

Mô hình hồi quy có dạng như sau:

CLDV= 0,394TC + 0,432 HH + 0,177 DC + 0,170 DU + 0,277 PV

Với kết quả thu được ta thấy, nhìn chung cả năm nhân tố trên đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Bất cứ một thay đổi nào của một trong năm nhân tố trên đều có thểtạo nên thay đổi đối với sựhài lòng của khách hàng. Năm yếu tố trên đều có hệsốBeta chuẩn hóa dương nên các biến này tác động cùng chiều đến sựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụthẻATM tại Ngân hàng Đông Á –Chi nhánh Huế.

2.4. Đánh giá chung về thực trạng phát triển dịch vụ thẻ tại Ngân hàng TMCP Đông Á – Chi nhánh Thành phố Huế.

Trong tài liệu NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ THẺ ATM TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐÔNG Á – CHI NHÁNH THÀNH PHỐ HUẾ (Trang 83-90)