CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH
3. Kết quả nghiên cứu
3.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua Bảo hiểm nhân thọ của
3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Theo Hair & ctg. 1998: Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu
Các nhân tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần phải thỏa mãn tiêu chuẩn Keiser - với KMO ( Kaise - Meyer - Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO nằm giữa [0,5 – 1] có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình.
Cuối cùng, tiêu chuẩn tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) và ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
SỐ LƯỢNG NHÂN TỐ:
H0: Các biến quan sát trong tổng thể không có sự tương quan(không phù hợpđể tiến hành phân tích EFA)
H1:Các biến quan sát trong tổng thể có sự tương quan(phù hợpđể tiến hành phân tích EFA)
Đại học kinh tế Huế
Bảng 5: Kiểm định KMO and Bartlett's Test các biên độc lập
(Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS) Nhìn vào kết quả của bảng trên ta thấy: Chỉ số KMO= 0.796 nằm trong khoảng giá trị [0.5, 1] nên phân tích nhân tố khám phá là phù hợp. Đồng thời, kết quả kiểm định Bartlett’s Test có giá trị Sig. = 0.00 < 0.05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ. Do đó, các biến trong mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau. Vậy dữ liệu quan sát của mô hình nghiên cứu là phù hợp cho việc phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 6: Kết quả trích rút nhân tố các biến độc lập Thành
phần Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng Phương
sai (%)
Tích lũy
% Tổng Phương
sai (%)
Tích lũy
% Tổng Phương
sai (%)
Tích lũy
% 1 5,566 26,506 26,506 5,566 26,506 26,506 3,021 14,385 14,385 2 2,685 12,784 39,291 2,685 12,784 39,291 2,317 11,035 25,421
3 1,622 7,725 47,015 1,622 7,725 47,015 2,304 10,973 36,394
4 1,309 6,232 53,248 1,309 6,232 53,248 2,265 10,788 47,181
5 1,181 5,625 58,873 1,181 5,625 58,873 1,797 8,558 55,739
6 1,070 5,093 63,966 1,070 5,093 63,966 1,728 8,227 63,966
(Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS) Với tiêu chuẩn Eigenvalues (Phương sai tổng hợp của từng nhân tố) 1.070 >1. Có 06 nhân tố được rút ra từ tổng thể 21 biến quan sát giải thích được 63.966% biến thiên của dữ liệu, vượt ngưỡng chấp nhận là 50%. Như vậy có 06 nhân tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Mua Bảo Hiểm Nhân Thọ Hanwha Life Của Khách Hàng Tại Thành Phố Huếtheo đánh giá của khách hàng với mức độ tác động là 63.966%.
Bảng 7: Ma trận xoay nhân tố KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .796 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1264.192
df 210
Sig. .000
Đại học kinh tế Huế
Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6
QL1: Quyen loi bao hiem cao ,801
QL3: Dam bao tai chinh cho khach hang trong tuong lai
,779
QL4: Quyen loi tich luy, sinh loi cao ,716 QL2: Danh muc duoc bao hiem rong ,706
DV3: Thoi gian giai quyet khieu nai nhanh ,676
DV2: Dich vu cham soc khach hang ,664
DV1: Qua tang kem theo khi mua ,637
DV4: Co nhieu trung tam ho tro khach hang ,599
NVTV1: Nghiep vu cua nhan vien tu van ,746
NVTV2: Ky nang cua nhan vien tu van ,723
NVTV4: Trinh do chuyen mon cua nhan vien tu van ,676
NVTV3: Thai do cua nhan vien tu van ,654
TH1: Su noi tieng cua thuong hieu ,838
TH3: Gia tri cam nhan ma thuong hieu mang lai ,742
TH2: Su pho bien cua thuong hieu ,696
PBH3: Dong phi bao hiem linh hoat ,723
PBH1: Muc phi dong bao hiem phu hop ,679
PBH2: Co nhieu hinh thuc dong phi bao hiem ,660
ĐCMBH3: Bao ve tai chinh cho gia dinh ,686
ĐCMBH1: Tich luy, tiet kiem ,639
ĐCMBH2: Chuan bi cho cuoc song huu tri ,575
Tích lũy % = 63.966%
(Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS)
Hệ số tải nhân tố (Factor loadings) là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặt chẽ với nhau. Và hệ số tải nhân tố từ 0.5 trở lên thì nhân tố và biến được xem là có tương quan chặt chẽ.
Đối với những biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi nhân tố.
Đại học kinh tế Huế
Sau khi tiến hành xoay nhân tố thì kết quả là các biến đều có Factor loadings >
0.5 nên các biến có tương quan chặt chẽ với nhau. Qua bảng ma trận xoay nhân tố thì kết quả vẫn giữ lại 6 nhóm nhân tố (Thương hiệu, Phí bảo hiểm, Quyền lợi, Dịch vụ, Nhân viên tư vấn, Động cơ mua bảo hiểm) ảnh hưởng đến quyết định mua bảo hiểm nhân thọ của khách hàng tại Thành Phố Huế.
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến phụ thuộc
Bảng 8: Kiểm định KMO and Bartlett's Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .651 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 166.147
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS) Nhìn vào kết quả của bảng trên ta thấy: Chỉ số KMO= 0.651 nằm trong khoảng giá trị [0.5, 1] nên phân tích nhân tố khám phá là phù hợp.
Bảng 9: Kết quả trích rút nhân tố biến phụ thuộc Thành
phần Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng Phương
sai (%)
Tích lũy
% Tổng Phương
sai (%)
Tích lũy
% Tổng Phương
sai (%)
Tích lũy
% 1 2,102 70,053 70,053 2,102 70,053 70,053 2,102 70,053 70,053
2 ,609 20,313 90,367
3 ,289 9,633 100,00
(Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS)
Bảng 10: Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1 QĐM2: Cong ty cung cap day du cac loi ich vuot troi ,893
Đại học kinh tế Huế
QĐM1: Cong ty dap ung duoc nhu cau cua anh chi ,865
QĐM3: Cong ty thau hieu khach hang ,746
(Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS) Qua kết quả phân tích đã rút trích được 1 nhân tố duy nhất với Eigenvalues bằng 2.320 > 1, đồng thời phương sai trích được là 70.053% > 50%, nhân tố này đã giải thích được 70.053% biến thiên của các biến quan sát (hay của dữ liệu).
3.4. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha