K t l un ch ng 1
2.3.2.5 ánh giá thang đ ob ng phân tích nhâ nt khám phá EFA
Phân tích nhân t khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là m t k thu t phân tích nh m thu nh và tóm t t các d li u r t có ích cho vi c xác đnh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u. Quan h gi a các nhóm bi n có liên h qua l i l n nhau đ c xem xét d i d ng m t s các nhân t c b n. M i m t bi n quan sát s đ c tính m t t s g i là H s t i nhân t (factor loading). H s này
cho ng i nghiên c u bi t đ c m i bi n đo l ng s thu c v nh ng nhân t nào. Trong phân tích nhân t , yêu c u c n thi t là h s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ph i có giá tr l n (0,5<KMO<1) th hi n phân tích nhân t là thích h p, còn n u h s KMO <0,5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
Thêm vào đó, h s t i nhân t c a t ng bi n quan sát ph i có giá tr l n h n 0,45, đi m d ng khi Eigenvalue l n h n 1, và t ng ph ng sai dùng đ gi i thích b i t ng nhân t l n h n 50% m i th a yêu c u c a phân tích nhân t (Gerbing & Anderson, 1988).
Sau khi ki m tra đ tin c y c a các thang đo, phân tích nhân t khám phá EFA
đ c ti n hành. Ph ng pháp rút trích đ c ch n đ phân tích nhân t là ph ng
pháp principal components v i phép quay varimax. Phân tích nhân t khám phá
EFA đ c s d ng đ đánh giá l i m c đ h i t c a các bi n quan sát theo các thành ph n.
Tr c tiên, phân tích EFA đ c ti n hành v i 4 thành ph n tác đ ng đ n ch t
B ng 2.9: KMO và ki m đnh Bartlett các thang đo nhân t tác đ ng đ n ch t
l ng d ch v đ i v i KHCN t i HDBank
vt: thang đo Likert 5 đi m
KMO và ki m đnh Bartlett Ph ng pháp KMO l y m u m c đ đ y đ . .945 Ki m đnh Bartlett Approx. Chi-Square 4270.380 df 351 Ý ngh a th ng kê .000 (Ngu n: Ph l c 5) KMO và ki m đnh Bartlett trong phân tích nhân t EFA cho th y h s KMO khá cao (b ng 0.945 > 0.5) và giá tr ki m đnh Bartlett có m c ý ngh a (sig = 0.000). i u này, cho th y phân tích nhân t EFA r t thích h p.
T i các m c giá tr Eigenvalues l n h n 1 và v i ph ng pháp rút trích principal
components và phép quay varimax, phân tích nhân t đã trích đ c 4 nhân t t 27 bi n quan sát và v i ph ng sai trích là 63.460% t c là l n h n 50% đ t yêu c u. V i t ng ph ng sai rút trích là 63.460%, cho bi t 4 nhân t này gi i thích đ c 63.460% bi n thiên c a d li u.
D a trên phân tích c a b ng Rotated Component Matrixa các bi n có tr ng s nh h n 0.45 s b lo i, các bi n có tr ng s không đ t đ phân bi t cao gi a các nhân t , c th là nh h n 0.3 c ng s b lo i. C th là 5 bi n PCPV10, PCPV11, TINNHIEM5, TINNHIEM 7, TINNHIEM9 s b lo i (Ph l c 5).
Ti p theo, phân tích EFA đ c ti n hành v i thành ph n ch t l ng d ch v đ i v i KHCN t i HDBank bao g m 3 bi n quan sát.
B ng 2.10: KMO và ki m đnh Bartlett các thang đo ch t l ng d ch v đ i v i KHCN t i HDBank
vt: thang đo Likert 5 đi m
KMO và ki m đnh Bartlett Ph ng pháp KMO l y m u m c đ đ y đ . .728 Ki m đnh Bartlett Approx. Chi-Square 416.888 df 3 Ý ngh a th ng kê .000 (Ngu n: Ph l c 5)
KMO và ki m đnh Bartlett's trong phân tích nhân t EFA cho th y h s KMO khá cao (b ng 0.728 > 0.5) và giá tr ki m đnh Bartlett's có m c ý ngh a (sig = 0.000). i u này, cho th y phân tích nhân t EFA r t thích h p.
V i ph ng pháp rút trích nhân t principal components và phép quay Varimax
đã trích đ c 1 nhân t duy nh t v i h s t i nhân t c a các bi n khá cao đ u l n
h n 0.8, v i ph ng sai trích là 82.128% t c là l n h n 50% đ t yêu c u.
Nh v y, v i 27 bi n quan sát ban đ u thu c 4 nhân t tác đ ng đ n ch t l ng d ch v đ i v i KHCN t i HDBank sau khi phân tích nhân t EFA ch còn 22 bi n và 3 bi n quan sát ban đ u gi i thích ch t l ng d ch v đ i v i KHCN t i HDBank.
Bi n m i là trung bình c a các thang đo thành ph n:
TINNHIEM g m 7 bi n là TINNHIEM1, TINNHIEM2, TINNHIEM3, TINNHIEM4, TINNHIEM6, TINNHIEM8, TINNHIEM10
CSVC g m 4 bi n là CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4.
PCPV g m 9 bi n là PCPV1, PCPV2, PCPV3, PCPV4, PCPV5, PCPV6, PCPV7, PCPV8, PCPV9.
GIACA g m 2 bi n là GIACA1, GIACA2.
CLDVKHCN g m 3 bi n là CLDVKHCN1, CLDVKHCN2, CLDVKHCN3.
Theo phân tích đ tin c y và phân tích nhân t khám phá EFA ph n trên, mô
hình lý thuy t đ c hi u ch nh cho phù h p v i ch t l ng d ch v KHCN t i
HDBank.
