PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ THẺ TẠI NGÂN
2.3. Đánh giá dịch vụ phát triển thẻ tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam –
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ các biến quan sát theo từng thành phần và giá trịphân biệt các nhân tố.
a) Phân tích nhân tốkhám phá các biến độc lập
Để kiểm tra xem mẫu điều tra có đủ lớn và có đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tốhay không, tác giảtiến hành kiểm định Kaiser –Meyer–Olkin (KMO) và kiểm định Bartlett’s. Điều kiện cần phân tích EFA là giữa các biến quan sát phải có mối quan hệ đủ lớn. Ta đặt giả thuyết H : giữa các biến quan sát không có mối
Trường Đại học Kinh tế Huế
quan hệ. Với kết quả kiểm định KMO là 0,769 lớn hơn 0,5 và Sig của kiểm định Bartlett’s bé hơn 0,05 (các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể), do đó bác bỏH . Ta có thể kết luận được rằng dữ liệu khảo sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
Bảng 2.15: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test KMO and Bartlett’s Test
HệsốKMO 0,769
Kiểm định Bartlett Df 231
Sig. 0,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Kết quả phân tích EFA đã cho ra 5 nhân tố cơ bản, 5 nhân tốnày giải thích được 74,154%. Tất cảcác hệsốtải nhân tốcủa các nhân tốtrong từng nhóm yếu tố đều lớn hơn 0,5. Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sửdụng 2 tiêu chuẩn:
Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalunes. Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tốnào có Eigenvalunes lớn hơn 1 mới được giữlại trong mô hình phân tích. Kết quảphân tích EFA lần 1 cho ra 5 nhân tốcó giá trịEigenvalunes lớn hơn 1.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%. Kết quảEFA cho thấy 5 nhân tố được rút ra. Với giá trị Factor loading >0,5 của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng.Điều kiện Factor loading là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Có thểthấy các biến trong từng thang đo có sựxáo trộn vị trí khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo có sự thay đổi sự giữa các nhân tố.
Kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ tương quan với nhau (mức ý nghĩa Sig.=0,000 <0,05) với hệ số KMO = 0,769 (0,5 <
Trường Đại học Kinh tế Huế
KMO < 1,0), chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp.
Kết quảcó 5 nhân tốvới tổng phương sai trích là 74,154%; tức là khả năng sử dụng 5 nhân tố này đểgiải thích cho 22 biến quan sát là 74,154% (>50%). 5 nhân tố này mô tả như sau:
Bảng 2.16: Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập Biến quan
sát
Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5
Tincay2 0,906
Tincay3 0,880
Tincay1 0,850
Tincay5 0,823
Tincay4 0,754
NanglucPV1 0,921
NanglucPV2 0,912
NanglucPV5 0,860
NanglucPV3 0,771
NanglucPV4 0,720
Dapung3 0,942
Dapung1 0,890
Dapung5 0,866
Dapung2 0,622
Dapung4 0,525
Camthong1 0,939
Trường Đại học Kinh tế Huế
Camthong4 0,872
Camthong2 0,830
Camthong3 0,588
Hinhanh2 0,857
Hinhanh3 0,850
Hinhanh1 0,818
Eigenvalues 6,240 3,570 3,051 2,019 1,434
Phương sai
trích 18,271 34,698 49,990 63,031 74,154
(Nguồn xửlý sốliệu SPSS) Nhân tốthứnhất: được đo lường bằng 5 biến quan sát:
Các biến Tincay1, Tincay2, Tincay3, Tincay4, Tincay5 đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên các biến này được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Theo Hair & ctg (1998,111))
Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 6,204 > 1 và giải thích được 18,271%
phương sai. Trong các biến thuộc thành phần đánh giá mức độ tin cậy của dịch vụ thì khách hàngđánh giá yếu tốTincay2: Chất lượng thẻtốt, không rách, gãy, khó bị làm giả; tác động lớn nhất với hệsốtải nhân tố0,906.
Nhân tốthứ hai: được đo lường bằng 5 biến quan sát:
Các biến NanglucPV1, NanglucPV2, NanglucPV3, NanglucPV4, NanglucPV5 đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên các biến này được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Theo Hair & ctg (1998,111))
Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 3,570 > 1 và giải thích được 16,428%
phương sai. Trong các biến thuộc thành phần đánh giá về năng lực phục vụthì khách
Trường Đại học Kinh tế Huế
hàng đánh giá yếu tốNanglucPV1: Trình độchuyên môn và tác phong của nhân viên tại Techcombank–Chi nhánh Huếtốt, tác động lớn nhất với hệsốtải là 0,921.
Nhân tốthứ ba: được đo lường bằng 5 biến quan sát:
Các biến Dapung1, Dapung2, Dapung3, Dapung4, Dapung5 đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên các biến này được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Theo Hair & ctg (1998,111)).
Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 3,501 > 1 và giải thích được 15,291%
phương sai. Trong các biến thuộc thành phần đánh giá khả năng đáp ứng nhu cầu thì khách hàng đánh giá yếu tốDapung3: Thời gian tiếp nhận hồ sơ phát hành và trảthẻ cho khách hàng nhanh, tác động lớn nhất với hệsốtải 0,942
Nhân tốthứ tư: được đo lường bằng 4 biến quan sát:
Các biến Camthong1, Camthong2, Camthong3, Camthong4, Camthong5 đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tốduy nhất nên các biến này được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Theo Hair & ctg (1998,111)).
Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 2,019 > 1 và giải thích được 13,401%
phương sai. Trong các biến thuộc thành phần đánh giá về mức độ cảm thông, thấu hiểu khách hàng thì khách hàng đánh giá yếu tố Camthong1: Nhân viên Techcombank – Chi nhánh Huế tư vấn, hướng dẫn và giải thích rõ ràng cho khách hàng, tác động lớn nhất với hệsốtải 0,939.
Nhân tốthứ năm: được đo lường bằng 3 biến quan sát:
Các biến Hinhanh1, Hinhanh2, Hinhanh3 đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên các biến này được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Theo Hair & ctg (1998,111)).
Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 1,434 > 1 và giải thích được 11,124%
phương sai. Trong các biến thuộc thành phần đánh giá về hìnhảnh của dịch vụthẻ Techcombank – Chi nhánh Huế thì khách hàng đánh giá yếu tố Hinhanh2: Nhận
Trường Đại học Kinh tế Huế
diện thương hiệu dịch vụ thẻ Techcombank đẹp, chuyên nghiệp, tác động lớn nhất với hệsốtải 0,857
b) Phân tích nhân tốkhám phá biến phụthuộc
Với kết quả kiểm định KMO là 0,740 lớn hơn 0,5 và Sig của kiểm định Bartlett’s bé hơn 0,05.Như vậy, giữa các biến quan sát có mối quan hệ đủ lớn cần cho việc phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 2.17: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Phattrien2 0,883
Phattrien3 0,871
Phattrien1 0,835
Phattrien4 0,508
Eigenvalues 2,494
Phương sai trích 62,339
(Nguồn xửlý sốliệu SPSS) Thang đo đánh giá sự phát triển dịch vụ thẻ của Techcombank – Chi nhánh Huế khách hàng bao gồm 4 biến quan sát khi tiến hành phân tích EFA chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues bằng 2,494 > 1 và tổng phương sai trích là 62,339%, hệsốtải nhân tốcủa 4 biến đều lớn hơn 0,5 nên tất cảcác biến được giữ nguyên trong mô hình nghiên cứu.
Qua kiểm định phân tích nhân tố khám phá EFA đạt yêu cầu, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích tương quan hồi quy.
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.4. Phân tíchtương quan và hồi quy