PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI
2.3. Kết quả nghiên cứu
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.
Giá trịKMO là một chỉ tiêu dùng đểxem xét sựthích hợp của EFA. Nội dung kiểm định: hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tốkhám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả thu được như sau:
o Giá trịKMO bằng 0,849 lớn hơn 0,05 cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
o Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.10: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,849 Đại lượng thống kê
Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 1565,853
Df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019) 2.3.4.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất.
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 tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax 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 năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố
< 0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệsốtải nhân tố>
0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải 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 lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 100.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.11: Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5
DAPUNG5 0,775
DAPUNG3 0,702
DAPUNG1 0,633
DAPUNG4 0,623
DAPUNG2 0,623
DAMBAO2 0,861
DAMBAO4 0,842
DAMBAO3 0,636
DAMBAO1 0,626
DONGCAM4 0,905
DONGCAM2 0,896
DONGCAM3 0,540
DONGCAM1 0,520
TINCAY3 0,835
TINCAY1 0,726
TINCAY2 0,692
TINCAY4 0,529
HUUHINH2 0,698
HUUHINH4 0,695
HUUHINH3 0,641
HUUHINH1 0,550
HệsốEigenvalue 8,000 1,901 1,681 1,308 1,104
Phương sai tiến
lũy tiến (%) 38,094 47,144 55,148 61,379 66,638
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 24 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến quyết định sử dụng khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, sốbiến quan sát vẫn là 24, vẫn giữnguyên 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (FactorLoading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing
& Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 66,638 % >
50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Các nhân tố được đặt tên như sau:
o Nhân tố 1 gồm có 5 biến quan sát : DAPUNG 1, DAPUNG2, DAPUNG3, DAPUNG4, DAPUNG5. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là Sẵn sàng đáp ứng.
o Nhân tố 2 gồm có 4 biến quan sát: DAMBAO1, DAMBAO2, DAMBAO3, DAMBAO4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là Sự đảm bảo.
o Nhân tố 3 gồm có 4 biến quan sát: DONGCAM1, DONGCAM2, DONGCAM3, DONGCAM4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là Sự đồng cảm.
o Nhân tố 4 gồm có 4 biến quan sát: TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là Sựtin cậy.
o Nhân tố 5 gồm có 4 biến quan sát: HUUHINH1, HUUHINH2, HUUHINH3, HUUHINH4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này làPhương tiện hữu hình.
2.3.4.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huếqua 3 biến quan sát, kết quảcho chỉ sốKMO là 0,711 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữliệu thu thập được đáp ứng được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.12: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,711
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 113,568
Df 3
Sig. 0,00
(Nguồn: Tác giả điều tra và xửlýnăm 2019) 2.3.4.4. Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2.13: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Sự hài lòng Hệ số tải
HAILONG1 0,860
HAILONG2 0,852
HAILONG3 0,834
Phương sai tích lũy tiến (%) 71,979
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2019) Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềsự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế. Nhân tố này được gọi là “Sựhài lòng”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xácđịnh được 5 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng của khách hàng tại Thừa Thiên Huế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng VietinBank - chi nhánh Huế, đó làsẵn sàng đáp ứng, sự đảm bảo, sự đồng cảm, sựtin cậy,phương tiện hữu hình.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không thay đổi so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhântốkhám phá.
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.5. Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám phá