c Phân tích nhân tố khám phá EFA Tác giả thực hiện EFA riêng cho 2 nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc Kết quả phân tích EFA của các nhóm như sau Phân tích nhân tố cho biến độc lập Thang đo khái niệm.
c Phân tích nhân tố khám phá EFA Tác giả thực EFA riêng cho nhóm biến độc lập biến phụ thuộc Kết phân tích EFA nhóm sau: Phân tích nhân tố cho biến độc lập Thang đo khái niệm chất lượng dịch vụ ( phương tiện hữu hình, mức độ tin cậy, đồng cảm, khả đáp ứng, lực phục vụ) sau kiểm định Cronbach Alpha , biến đạt yêu cầu tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) Mục đích EFA khám phá cấu trúc thang đo CLDV mơ hình nghiên cứu Khi phân tích EFA cho thang đo biến độc lập, phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax điểm dừng trích yếu tố có Eigenvalue > sử dụng Kết EFA cho thấy: EFA lần Hệ số KMO = 901 kiểm định Barlett có Sig.= 000 (< 05) cho thấy phân tích EFA thích hợp Tại eigenvalue = 1.023 rút trích nhân tố (nhiều nhân tố so với ban đầu) phương sai trích 60.728% đạt yêu cầu Tuy nhiên biến REP4 (Anh/ chị nhận thông báo kịp thời từ MAS có thay đổi tài khoản (tiền, quyền mua, cổ tức, xử lý chứng khốn) anh/ chị), có hệ số factor loading < 0.5 không đảm bảo độ phân biệt thực EFA Vì vậy, biến bị loại Tiếp tục thực EFA lần với 26 biến quan sát EFA lần Hệ số KMO = 901 kiểm định Barlett có Sig.= 000 (< 05) cho thấy phân tích EFA thích hợp Tại eigenvalue = 1.014 rút trích nhân tố (nhiều nhân tố so với ban đầu) phương sai trích 61.933% đạt yêu cầu Tuy nhiên biến REP3 (Các dịch vụ hỗ trợ khách hàng (qua điện thoại, email) thuận tiện, nhanh chóng), có hệ số factor ... (nhiều nhân tố so với ban đầu) phương sai trích 61.933% đạt yêu cầu Tuy nhiên biến REP3 (Các dịch vụ hỗ trợ khách hàng (qua điện thoại, email) thuận tiện, nhanh chóng), có hệ số factor