Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá
trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của
thang đo, còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor
Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA). 65TEFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
65T
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
65T
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số
nhân tố) là chỉ tiêu đểđảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
- Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
65
- Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
• 65THệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
• 65T0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được
dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý
nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
4.2.5.1 Phân tích EFA với biến độc lập
Dưới sự nhìn nhận, quan sát cũng như tìm hiểu và sự trợ giúp từ nhiều nguồn khác nhau, bài nghiên cứu đưa ra 5 yếu tố với 29 biến quan sát (do đã loại
4 biến trong quá trình phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha) tác động đến chất
lượng dịch vụ thẻ ATM của SHB Kiên Giang.
Trước khi tiến hành kiểm định EFA, chúng ta cần kiểm định KMO and Bartlett's Test
Bảng 4.17 Hệ số KMO and Bartlett's Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .835
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3653.413
Df 406
Sig. .000
(Nguồn: kết quả chạy mô hình bằng SPSS)
Dựa vào kết quả của bảng KMO and Bartlett's Test, ta nhận thấy rằng hệ
số KMO là 0.835 (khá lớn) và giá trị Sig = 0.000 (rất nhỏ), do đó ta có thể kết luận rằng phân tích yếu tốdùng trong trường hợp này là hợp lý và có ý nghĩa thống kê.
66
Bảng 4.18 Tổng phương sai giải thích (Total Variance Explained)
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.333 25.286 25.286 7.333 25.286 25.286 5.569 19.202 19.202 2 3.602 12.420 37.706 3.602 12.420 37.706 3.751 12.935 32.137 3 3.164 10.912 48.617 3.164 10.912 48.617 3.386 11.675 43.812 4 2.592 8.936 57.554 2.592 8.936 57.554 2.750 9.482 53.294 5 1.647 5.681 63.234 1.647 5.681 63.234 2.089 7.205 60.499 6 1.023 3.527 66.761 1.023 3.527 66.761 1.816 6.262 66.761 7 .828 2.855 69.617 8 .802 2.765 72.381 9 .751 2.588 74.969 10 .727 2.508 77.477 11 .674 2.323 79.800 12 .585 2.016 81.816 13 .561 1.935 83.751 14 .535 1.846 85.597 15 .484 1.669 87.267 16 .474 1.633 88.900 17 .421 1.453 90.353 18 .419 1.445 91.798 19 .382 1.317 93.116 20 .347 1.196 94.312 21 .322 1.110 95.422 22 .290 1.002 96.424 23 .272 .936 97.360 24 .209 .722 98.082 25 .198 .683 98.765 26 .145 .500 99.265 27 .101 .350 99.615 28 .069 .239 99.854 29 .042 .146 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
67
Để phân tích nhân tố, tác giả sử dụng hệ số rút trích nhân tố Eigenvalues
hay còn gọi là giá trị đặc trưng Eigenvaluesđểxác định sốlượng nhân tố của mô hình. Tại giá trị Eigenvalues nhỏhơn 1 sẽ không có tác dụng cung cấp thông tin
tốt hơn một biến gốc. Do đó chỉ có những giá trịEigenvalues lớn hơn 1 mới được
giữ lại trong mô hình.
Bằng phương pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax,
phân tích nhân tốđã trích được 6 yếu tố từ 29 biến quan sát và phương sai trích là
66.761% (lớn hơn 50%) nên ta có thể kết luận rằng 6 yếu tốnày đạt yêu cầu. Nói cách khác 6 yếu tố này giải thích được 66.761% sựtác động đến chất lượng dịch vụ thẻ ATM của SHB Kiên Giang. Như vậy ta có thể sử dụng 6 yếu tố này để
phản ánh thông tin cung cấp từ 29 biến quan sát. Đây cũng là 6 nhân tố trong mô hình nghiên cứu của tác giả.
Bảng 4.19 Ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component MatrixP
a
PPP)
Component
1 2 3 4 5 6 DU3_Khách hàng dễdàng được hỗ trợ24/24 trong trường hợp
khẩn cấp (như báo mất thẻ, giao dịch thẻ bị lỗi…). .916 DU1_Thẻ ATM của ngân hàng cung cấp nhiều tiện ích khác
nhau đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng. .905 DU2_Ngân hàng khắc phục sự cố về thẻ một cách cho khách
hàng. .900
DU8_Quy trình giao dịch thẻđơn giản, thuận tiện cho khách
hàng. .846
DU7_Các máy ATM luôn sẵn sang phục vụ khách hàng. .842 DU5_Các chức năng được thiết kế trên máy ATM dễ sử dụng. .828 DU6_Liên kết thanh toán tựđộng tốt với các đơn vị cung ứng
dịch vụ công cộng (như: điện, nước, điện thoại, bảo hiểm…) .792 TC8_Ngân hàng luôn bảo mật thông tin của khách hàng. .872 TC4_Ngân hàng thực hiện chính xác các giao dịch thẻ không
để xảy ra sai sót, rủi ro cho khách hàng. .840 TC6_Thương hiệu ngân hàng làm khách hàng tin tưởng. .758 TC7_Ngân hàng có quy mô lớn được nhiều người biết đến. .747 TC3_Hệ thống ATM và POS luôn hoạt động tốt, ổn định. .709 TC1_Ngân hàng luôn cung cấp dịch vụ thẻđúng cam kết. .682
68
NLPV3_Tiền đưa vào máy ATM của ngân hàng luôn có chất
lượng tốt. .779 NLPV1_Hạn mức giao dịch của thẻATM đa dạng, phù hợp với
từng sản phẩm thẻ khác nhau. .758 NLPV5_nhân viên ngân hàng có chuyên môn nghiệp vụ tốt. .745 NLPV4_Mệnh giá đồng tiền tại máy ATM của ngân hàng luôn
có chất lượng tốt. .743 NLPV2_Nhân viên luôn cung cấp thông tin về dịch vụ thẻ cần
thiết cho khách hàng. .722 NLPV6_Nhân viên ngân hàng đảm bảo tính linh hoạt trong quá
trình xử lý vấn đề. .697 DC3_Ngân hàng thường xuyên có các chương trình chăm sóc
khách hàng. .835
DC1_Nhân viên ngân hàng luôn quan tâm tốt đến nhu cầu của
khách hàng. .828
DC2_Ngân hàng luôn có nhân viên phụ trách máy ATM, POS
để hỗ trợ khách hàng. .752 DC4_Nhân viên luôn sẵn sang giúp đỡ khách hàng khi gặp sự
cố. .742
PTHH3_Các buồng máy ATM của ngân hàng luôn sạch sẽ. .861 PTHH7_Các máy ATM được đặt ở những vị trí thuận tiện đối
với khách hàng. .769 PTHH4_Hệ thống máy ATM, POS rộng rãi. .543 PTHH6_Tài liệu hướng dẫn sử dụng thẻ rõ ràng, dễ hiểu. .785 PTHH1_Website ngân hàng than thiện dễ sử dụng. .590 PTHH5_Ngân hàng luôn luôn có hệ thống camera quan sát tại
các buồng máy ATM. .564
(Nguồn: kết quả chạy mô hình bằng SPSS)
Từ ma trận xoay các nhân tố, để có ý nghĩa thực tiễn thì ta chỉ giữ lại những biến quan sát có hệ số tải >= 0.5, kết quả tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải >0.5 (ngoại trừ 4 biến đã loại ban đầu do không đạt yêu cầu hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là TC2, TC5, DU4 và PTHH2) mô hình cuối cùng của tác giả còn lại 29 biến quan sát.
Dựa vào đặc điểm của từng biến quan sát trong các yếu tố, tác giả tiến hành
69
(1) Yếu tố 1 được đặt tên là “đáp ứng” gồm 7 biến quan sát:
- DU3 khách hàng dễ dàng được hỗ trợ 24/24 trong trường hợp khẩn cấp
(như báo mất thẻ, giao dịch thẻ bị lỗi...).
- DU1 Thẻ ATM của ngân hàng cung cấp nhiều tiện ích khác nhau đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng.
- DU2 Ngân hàng khắc phục các sự cố về thẻ một cách nhanh chóng cho khách hàng.
- DU8 Quy trình giao dịch thẻđơn giản, thuận tiện cho khách hàng. - DU7 Các máy ATM luôn sẵn sàng phục vụ khách hàng.
- DU5 Các chức năng được thiết kế trên máy ATM dễ sử dụng.
- DU6 Liên kết thanh toán tự động tốt với các đơn vị cung ứng dịch vụ
công cộng (như: điện, nước, điện thoại, bảo hiểm,...).
(2) Yếu tố 2 được đặt tên là “tin cậy” gồm 6 biến quan sát:
- TC8 Ngân hàng luôn bảo mật thông tin của khách hàng.
- TC4 Ngân hàng thực hiện chính xác các giao dịch thẻ không để xảy ra sai sót, rủi ro cho khách hàng.
- TC6 Thương hiệu ngân hàng làm khách hàng tin tưởng.
- TC7 Ngân hàng có quy mô lớn được nhiều người biết đến. - TC3 Hệ thống ATM và POS luôn hoạt động tốt, ổn định. - TC1 Ngân hàng luôn cung cấp dịch vụ thẻđúng như cam kết.
(3) Yếu tố 3 được đặt tên là “năng lực phục vụ” gồm 6 biến quan sát:
- NLPV3 Tiền đưa vào máy ATM của ngân hàng luôn có chất lượng tốt. - NLPV1 Hạn mức giao dịch của thẻATM đa dạng, phù hợp với từng sản phẩm thẻ khác nhau.
70
- NLPV4 Mệnh giá đồng tiền tại máy ATM của ngân hàng luôn phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
- NLPV2 Nhân viên luôn cung cấp thông tin về dịch vụ thẻ cần thiết cho khách hàng.
- NLPV6 Nhân viên ngân hàng đảm bảo tính linh hoạt trong quá trình xử
lý vấn đề.
(4) Yếu tố 4 được được đặt tên là “ đồng cảm” gồm 4 biến quan sát:
- DC3 Ngân hàng thường xuyên có các chương trình chăm sóc khách
hàng.
- DC1 Nhân viên ngân hàng luôn quan tâm tốt đến nhu cầu của khách hàng.
- DC2 Ngân hàng luôn có nhân viên phụ trách máy ATM, POS để hỗ trợ
khách hàng.
- DC4 Nhân viên luôn luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng khi gặp sự cố.
(5) Yếu tố 5 được đặt tên là “Tiện ích” gồm 3 biến quan sát:
- PTHH3 Các buồng máy ATM của ngân hàng luôn sạch sẽ.
- PTHH7 Các máy ATM được đặt ở những vị trí thuận tiện đối với khách hàng.
- PTHH4 Ngân hàng luôn luôn có hệ thống camera quan sát tại các buồng máy ATM.
(6) Yếu tố 6 được đặt tên là “ Phương tiện hữu hình” gồm 3 biến quan sát:
- PTHH6 Tài liệu hướng dẫn sử dụng thẻ rõ ràng, dễ hiểu. - PTHH1 Website ngân hàng thân thiện dễ sử dụng.
71
4.2.5.2 Phân tích EFA với biến phụ thuộc
Bảng 4.20 Hệ số KMO and Bartlett's Test biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .685
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 127.153
df 3
Sig. .000
(Nguồn: kết quả chạy mô hình bằng SPSS)
Dựa vào bảng kết quả KMO and Bartlett's Test, cho thấy rằng hệ số KMO là 0.685 và Sig =0.000 do đó ta có thể kết luận rằng phân tích nhân tố sử dụng
trong trường hợp này là hợp lý và có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.21 Tổng phương sai giải thích biến phụ thuộc (Total Variance Explained)
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.965 65.504 65.504 1.965 65.504 65.504 2 .545 18.151 83.655
3 .490 16.345 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: kết quả chạy mô hình bằng SPSS)
Bảng 4.22 Ma trận thành phần biến phụ thuộc (Component MatrixP
a
PPP)
Component 1 CLDV1_Anh chi hoan toan hai long vi chat luong dich vu ban le cua ngan hang .823 CLDV3_Anh chi se tiep tuc su dung dich vu ban le ngan hang Eximbank trong thoi gian
sap toi .807
CLDV2_Anh chi se gioi thieu dich vu cua ngan hang cho nguoi khac su dung .797
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted
(Nguồn: kết quả chạy mô hình bằng SPSS)