PHẦN II. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ THẺ ATM TẠI NGÂN
2.3. Đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ thẻ ATM của Ngân hàng TMCP
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Để áp dụng được phân tích nhân tốcần trải qua phép kiểm định sựphù hợp của dữliệu đối với phương pháp phân tích nhân tố. Kiểm định này được thực hiện qua hai đại lượng là chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olikin Meansure of Sampling Adequacy) và Barlett (Barlett’s Test of Sphericity).
Bảng 2. 13 Kiểm định KMOvà Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,920
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 1911,520
Df 276
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựa vào bảng trên ta thấy, hệsố KMO bằng 0,920 (0,5 < 0,920 < 1), kiểm định Bartlett’s có giá trịsig. bằng 0,000 < 0,05 cho thấy cơ sởdữliệu này là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
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 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 procedure: 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 hệsốtải 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.
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 lớn hơn 350. Nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 111.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2. 14 Rút trích nhân tốbiến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5
DONGCAM2 0,794
DONGCAM5 0,763
DONGCAM4 0,761
DONGCAM1 0,747
DONGCAM3 0,649
NLPV5 0,813
NLPV3 0,774
NLPV4 0,757
NLPV1 0,683
NLPV2 0,673
PTHH1 0,772
PTHH4 0,730
PTHH5 0,710
PTHH2 0,621
PTHH3 0,532
KNDU1 0,778
KNDU2 0,744
KNDU4 0,721
KNDU3 0,638
TINCAY5 0,759
TINCAY4 0,725
TINCAY2 0,627
TINCAY3 0,583
TINCAY1 0,525
Eigenvalue 12,008 1,575 1,322 1,252 1,094
Cumulative % 50,034 56,596 62,102 67,319 71,875
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 24 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụthẻATM vào phân tích nhân tốtheo 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, số biến quan sát vẫn là 24, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Trường Đại học Kinh tế Huế
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 71,875% > 50% do đóphân tích nhân tốlà phù hợp.
Đềtài tiến hành gom các biến quan sát:
Nhân tố 1 (Factor 1): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Sự đồng cảm – DONGCAM” gồm 5 biến quan sát: DONGCAM1, DONGCAM2, DONGCAM3, DONGCAM4, DONGCAM5.
Nhân tố2 (Factor 2): Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Năng lực phục vụ -NLPV”gồm 5 biến quan sát: NLPV1, NLPV2, NLPV3, NLPV4, NLPV5.
Nhân tố 3 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Phương tiện hữu hình–PTHH”gồm 5 biến quan sát: PTHH1, PTHH2, PTHH3, PTHH4, PTHH5.
Nhân tố4 (Factor 4): Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Khả năng đáp ứng –KNDU”gồm 4 biến quan sát: KNDU1, LNDU2, KNDU3, KNDU4.
Nhân tố 5 (Factor 5): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Sự tin cậy – TINCAY” gồm 5 biến quan sát: TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4, TINCAY5.
2.3.4.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Bảng 2. 15 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,750
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 219,452
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích qua 3 biến quan sát đối với biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, kết quả cho thấy chỉ số KMO là 0,750 (0,5 <
0,750<1) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.4.4. Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2. 16 Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Sựhài lòng Hệsốtải
HAILONG2 0,934
HAILONG1 0,918
HAILONG3 0,907
Cumulative % 84,599
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềsựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụthẻtại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội –Chi nhánh Huế. Nhân tố này được gọi là “Sựhài lòng -HAILONG”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xácđịnh được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụlữ hành nội địa tại công ty TNHH Connect Travel Hue, đó chính là “Sự đòng cảm”, “Năng lực phục vụ”,
“Phương tiện hữu hình”, “Khả năng đáp ứng”và“Sựtin cậy”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi đáng kểso 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 nhân tốkhám phá.