Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ để đơn giản và dễ hiểu hơn đối với khách hàng. Thang đo tác giả định nghĩa từ 1: “hoàn toàn không đồng ý” đến 5: “hoàn toàn đồng ý”. Các thang đo này được đánh giá sơ bộ định tính để khẳng định ý nghĩa và nội dung thang đo. Kết quả cho thấy các câu hỏi đều rõ ràng, khách hàng hiểu được nội dung và ý nghĩa của từng câu hỏi của tất cả các thang đo. Vì vậy, các thang đo này được sử dụng trong nghiên cứu định
15
http://tuanvanle.wordpress.com/category/1%E1%BB%A9ngd%E1%BB%A5ngtoan h%E1%BB%8Dc/kinht%E1%BA%BFl%C6%B0%E1%BB%A3ng1toan%E1%BB%A9ng d%E1%BB%A5ng/
lượng sơ bộ để tiếp tục đánh giá thông qua hai công cụ chính: phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach alpha.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al. 2009). Trong nghiên cứu, tác giả thu thập được lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên chúng ta gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản có tác động đến nâng cao chất lượng dịch vụ Ngân hàng bán lẻ. Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.45 trong EFA tiếp tục bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal component với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và trọng số nhân tố từ 0.45 trở lên. 16Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9 rất tốt, KMO ≥ 0.8 tốt, KMO ≥ 0.7 được, KMO ≥ 0.6 tạm được, KMO ≥ 0.5 xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được.
Hệ số Cronbach alpha được sử dụng để các biến có hệ số tương quan biến – tổng thể (corrected itemtotal correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ 0.6 trở lên. Về lý thuyết, Cronbach alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy).