CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI
2.3. Đánh giá của khách hàng
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
2.3.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s biến độc lập
Đểcó thểtiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, đầu tiên cần phải xét hệsố KMO và Bartlett’s Test. HệsốKMO thỏa mãn 0,5≤KMO ≤1, chứng tỏphân tích nhân tốEFA phù hợp với nghiên cứu.
Bảng 2. 14: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
HệsốKMO 0,785
Kiểm định Bartlett’s Test
Df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu) Ta thấy giá trịKMO bằng 0,785 lớn hơn 0,5 và bé hơn 1 nên thỏa mãn và mức ý nghĩa Sig. bằng 0,000(<0,05). Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thểvà có thểtiến hànhbước phân tích nhân tổkhám phá EFA.
Phân tích nhân tố EFA nhằm rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong quá trình phân tích mô hình hồi quy.
Việc lựa chọn xoay nhân tốVarimax Procedure, xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả
Trường Đại học Kinh tế Huế
năng giải thích nhân tố. Các biến có hệ số tải nhân tố bé hơn 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình, chỉ những biến có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 mới ý nghĩa thực tiễn và được đưa vào phân tích tiếp.
2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Phương pháp nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tốchính (Principal Components) với sốnhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 6 theo mô hình nghiên cứu đềxuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedue: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsố tải nhân tố<0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố>0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg(1998). Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớnhơn 350. Factory Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factory Loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này có giá trị Factory Loading > 0,5 với cỡmẫu là 120.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2. 15: Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6
DAPUNG2 0,797
DAPUNG4 0,775
DAPUNG3 0,708
DAPUNG1 0,660
BAOMAT1 0,890
BAOMAT3 0,842
BAOMAT2 0,840
SUTINCAY3 0,812
SUTINCAY1 0,726
SUTINCAY2 0,698
SUTINCAY4 0,550
LINHDONG3 0,805
LINHDONG2 0,763
LINGDONG1 0,678
PHUONGTIENHUUHINH1 0,830
PHUONGTIENHUUHINH3 0,824
PHUONGTIENHUUHINH2 0,816
CHIPHIDICHVU2 0,782
CHIPHIDICHVU3 0,734
CHIPHIDICHVU1 0,623
HệsốEigenvalue 4,873 2,995 1,683 1,571 1,319 1,061
Phương sai tích lũytiến (%) 12,285 23,971 35,327 46,251 57,015 65,510 (Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA với sốbiến quan sát là 20 biến đều có hệ số tải lớn hơn 0,5 nên không có biến nào bị loại. Phân tích nhân tốkhám phá thích hợp bởi vì tổng phương sai trích bằng 65,51% lớn hơn 50% và hệ số Eigenvalue lớn hơn 1. Như vậy, sau khi phân tích nhân tốthì các biến đều có ý nghĩa và được giữlại.
Tiến hành đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố thứ nhất được đặt tên là “Sự tin cậy” (STC), gồm 4 biến quan sát:
STC1, STC2, STC3, STC4.
- Nhân tố thứ hai được đặt tên là “ Đáp ứng” (DU), gồm 4 biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4.
- Nhân tố thứ ba được đặt tên là “Bảo mật” (BM), gồm 3 biến quan sát MB1, BM2, BM3.
- Nhân tố thứ tư được đặt tên là “Linh động” (LD), gồm 3 biến quan sát LD1, LD2, LD3.
- Nhân tốthứ năm được đặt tên là “Phương tiện hữu hình” (PTHH), gồm 3 biến quan sát PTHH1, PTHH2, PTHH3, PTHH4.
- Nhân tốthứ sáu được đặt tên là “Chi phí dịch vụ” (CPDV), gồm 3 biến quan sát CPDV1, CPDV2, CPDV3.
2.3.3.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Bảng 2. 16: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
KMO and Bartlett’s Test
HệsốKMO 0,719
Kiểm định Bartlett’s Test
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu) Tương tự, tiến hành phân tích nhân tố EFA đối với các biến trong nhóm nhân tố đánh giá chung sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng TMCP Quốc TếViệt Nam (VIB)–Chi nhánh Huế. Qua 3 biến quan sát với hệsố KMO bằng 0,719 lớn hơn 0,5 và kiểm định Bartlett’s Test có Sig. bằng 0,000 bé hơn 0,05 nên có thểtiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 2. 17: Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Sự hài lòng Hệ số nhân tố tải
SUHAILONG2 0,876
SUHAILONG1 0,855
SUHAILONG3 0,853
Phương sai tích lũy tiến (%) 74,180
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu) Sau khi kết quảphân tích nhân tố khám phá rút ra được một nhân tố gồm 3 biến quan sát nhằm xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng TMCP Quốc Tế (VIB) – Chi nhánh Huế. Nhân tố này được đặt tên là: “SUHAILONG” (SHL).
Nhận xét:
Sau quá trình kiểm tra độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA, có 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking như sau: Sự tin cậy, Mức độ đáp ứng, Tính bảo mật, Tính linh động, Phương tiện hữu hình, Chi phí dịch vụ. Như vậy, có thểthấy mô hình banđầu không có gì thay đổi, các biến quan sát đều được giữlại.