Phân tích nhân t 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 đ nh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u. uan 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 nhân t c b n. Trong phân tích nhân t khám phá, tr s KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0,5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p, còn n u tr s KMO nh h n 0,5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
Ngoài ra, phân tích nhân t còn d a vào Eigenvalue đ xác đ nh s l ng nhân
t . Ch nh ng nhân t có Eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình.
i l ng Eigenvalue đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng nhân t có Eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c.
M t ph n quan tr ng trong b ng k t qu phân tích nhân t là ma tr n nhân t (Component matrix) hay ma tr n nhân t khi các nhân t đ c xoay (rotated component matrix). Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các bi n chu n hóa b ng các nhân t . Nh ng h s t i nhân t (factor loading) bi u di n t ng quan
gi a các bi n và các nhân t . s này cho bi t nhân t và bi n có liên quan ch t ch v i nhau. Nghiên c u s d ng ph ng pháp trích nhân t principal components nên các h s t i nhân t ph i có tr ng s l n h n 0,5 thì m i đ t yêu c u. Ngoài ra,
thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích l n h n ho c b ng 50% và s khách bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ph i không nh h n 0,3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
ti n hành phân tích nhân t , tác gi đã s d ng ph ng pháp trích (Extraction method) là Principal component v i phép xoay (Rotation) và Varimax, ph ng pháp tính nhân t là ph ng pháp Regression
uá trình phân tích nhân t đ c th c hi n l n l t t ng b c sau:
B c 1: T p h p các bi n quan sát đã qua ki m tra v đ tin c y đ a vào phân
tích nhân t . K t qu nh sau (ph l c 5.1):
s KMO (0,795) m c ý ngh a là sig .00 trong ki m đ nh Bartlett’s Test.
Nh v y, gi thuy t v ma tr n t ng quan t ng th là ma tr n đ ng nh t b bác b
t c là các bi n có t ng quan v i nhau và th a đi u ki n trong phân tích nhân t .
T i các m c giá tr Eigenvalues l n h n 1 và v i ph ng pháp Principal
components và phép quay Varimax, phân tích nhân t đã trích đ c 6 nhân t t 21
bi n quan sátv i ph ng sai trích là 62,943% ( l n h n 50%) đ t yêu c u.
D a trên phân tích c a b ng ma tr n nhân t xoay, ta xem xét nh sau: đ đ m b o s h i t cao c a các nhân t thì các bi n có h s t i nhân t nh h n 0.5 s b lo i bao g m: S 03, SCT03 và SAT03 ( do bi n quan sát SAT03 gi a 2 nhân t <0.3 nên không t o ra đ c giá tr phân bi t gi a 2 nhân t ).
B c 2: Nh ng bi n quan sát tr i qua phân tích nhân t l n 1 thành công (18
bi n) đ c đ a vào phân tích nhân t l n 2 (ph luc 6)
s KMO (0740,) m c ý ngh a là sig .00 trong ki m đ nh Bartlett’s Test.
T i các m c giá tr Eigenvalues l n h n 1 và v i ph ng pháp Principal components và phép quay Varimax, phân tích nhân t đã trích đ c 6 nhân t t 18 bi n quan sát v i ph ng sai trích là 65,441% ( l n h n 50%) đ t yêu c u.
B ng 2.10: Phân tích EFA l n 2
Component
1 2 3 4 5 6
SAT01-TOI SU DUNG THE ATM CUA DAB VI
NO AN TOAN HON SU DUNG TIEN MAT .732
SAT02-TOI AN TAM DI MUA SAM KHI MANG
THEO THE ATM CUA DAB .726
STI03-CHU THE ATM CUA DAB DUOC UU
DAI TAI CAC DON VI CHAP NHAN THE .697
STI04- THE ATM CUA DAB CO NHIEU CHUONG TRINH KHUYEN MAI TRUC TIEP CHO KHACH HANG
.562
SHH02-HE THONG MAY ATM HIEN DAI, RONG KHAP VA DUOC LAP DAT O DIA DIEM AN NINH
.816
SHH04-SO LUONG DON VI CHAP NHAN THE
ATM CUA DAB LON .722
SHH01-THE ATM CUA DAB THIET KE DEP,
SANG TRONG .669
STI02-DAB LUON DAP UNG DUOC MONG
DOI CUA TOI VE LOAI HINH DICH VU THE .528
CPT01-CHI PHI SU DUNG THE ATM CUA
DAB HOP LY .816
CPT02-CHINH SACH LAI SUAT TREN SO
DU, LAI THAU CHI HOP LY .814
SNC03-THU TUC VA THOI GIAN PHAT HANH
THE ATM CUA DAB NHANH CHONG .815
SNC04-TOI KHONG PHAI CHO DOI LAU KHI
THUC HIEN GIAO DICH .692
SNC02-VOI TOI, PHAM VI SU DUNG,CHAP
NHAN THE ATM CUA DAB RONG, DE TIM .637
SCT02-NHAN VIEN DAB BIET RO SAN PHAM DICH VU THE, SU DUNG MAY ATM THANH THAO, SU LY NGHIEP VU NHANH CHONG, CHINH XAC
.827
SCT01-NHAN VIEN DAB CO THAI DO PHUC
VU TOT GAY NIEM TIN .701
SCL04-DAB LAM VIEC 24/24H DE LIEN HE
SNC01-TOI DEU CO THE GIAO DICH VOI MAY ATM CUA HE THONG VNBC VAO BAT KY THOI DIEM NAO
.627
SCL02-DAB LUU Y IT DE XAY RA LOI HE
THONG .608
(Ngu n: T k t qu kh o sát c a tác gi )
Nh v y, ch t l ng d ch v s nph m th DAB g m 6 nhân t :
Nhân t 1 đ c đo b ng 4bi n quan sát g m: SAT01, SAT02, STI03, STI04
đ c đ t tên là TI N ệC D C V
Nhân t 2 đ c đo b ng 3 bi n quan sát g m: SNC02, SNC03, SNC04 đ c
đ t tên là S N AN C ịNG.
Nhân t 3 đ c đo b ng 4 bi n quan sát g m: SHH02, SHH01, SHH04,
STI02, đ c đ t tên S U ỊN .
Nhân t 4 đ c đo b ng 3 bi n quan sát g m: SCL04, SCL02, SNC01 đ c
đ t tên là C T L NG D C V
Nhân t 5đ c đo b ng 2 bi n quan sát g m: SCT01, SCT02 đ c đ t tên là
S C M T ÔNG.
Nhân t 6 đ c đo b ng 2 bi n quan sát g m: CPT01, CPT02 đ c đ t tên là
GIÁ C
2.3.5.4 Hi uch nh mô hình nghiên c u
Sau khi ti n hành phân tích EFA, mô hình nghiên c u đ c hi u ch nh phù h p đ đ m b o vi c ki m đ nh gi thi t mô hình ti p theo.
B ng 2.11: Thang đo đ c hi u ch nh
S N AN C ịNG
1 V i tôi, ph m vi s d ng/ch p nh n th ATM c a DAB r ng,
d tìm SNC02
2 Th t c và th i gian phát hành th ATM c a DAB nhanh
chóng SNC03
3 Tôi không ph i ch đ i lâu khi th c hi n giao d ch SNC04
TI N ệC D C V
4 Ch th ATM c a DAB đ c u đãi t i các đ n v ch p nh n
th STI03
ti p cho khách hàng
6 Tôi s d ng th ATM c a DAB vì nó an toàn h n s d ng ti n
m t SAT01
7 Tôi an tâm đi mua s m khi mang theo th ATM c a DAB SAT02
S U ỊN
8 Th ATM c a DAB thi t k đ p, sang tr ng SHH01
9 th ng máy ATM hi n đ i, r ng kh p và đ c l p đ t đ a
đi m an ninh SHH02
10 S l ng đ n v ch p nh n th ATM c a DAB l n SHH04
11 DAB luôn đáp ng đ c nh ng mong đ i c a tôi v lo i hình
d ch v th STI02
C T L NG D C V
12 DAB l u ý ít đ x y ra l i h th ng SCL02
13 DAB làm vi c 24/24 d liên h khi x y ra v n đ SCL04
14 Tôi đ u có th giao d ch v i máy ATM c a h th ng VNBC
vào b t k th i đi m nào SNC01
S C M T ÔNG
15 Nhân viên DAB có thái đ ph c v t t, gây ni m tin SCT01
16 Nhân viên DAB bi t r s n ph m d ch v th , s d ng máy
ATM thành th o, x lý nghi p v nhanh chóng, chính xác SCT02
GIÁ C
17 Chi phí s d ng th ATM c a DAB h p lý (phí th ng niên,
phí s d ng d ch v ) CPT01
18 Chính sách lãi su t trên s d , lãi th u chi h p lý CPT02
S T A MÃN
19 M c đ hài lòng chung qua các l n giao d ch th ATM c a
DAB
SHL01
20 Có ti p t c s d ng th ATM c a DAB n a không SHL02
21 D đ nh s gi i thi u hay thuy t ph c ng i thân, b n bè s
d ng th ATM c a DAB
SHL03 (Ngu n: T k t qu kh o sát c a tác gi )
Hình 2.3: Mô hình nghiên c u hi u ch nh
1: Có m i quan h cùng chi u gi a s nhanh chóng và s th a mãn c a
khách hàng. 2: Có m i quan h cùng chi u gi a ti n ích d ch v và s th a mãn c a khách hàng. 3: Có m i quan h cùng chi u gi a s h u hình và s th a mãn c a khách hàng. 4: Có m i quan h cùng chi u gi a s c t l i và s th a mãn c a khách hàng.
5: Có m i quan h cùng chi u gi a s c m thông v i s th a mãnc a khách
hàng.
H6: Có m i quan h ng cchi ugi a giá c v i s th a mãnc a khách hàng.
2.3.5.5 Ki m đ nh mô hình.
Phân tích t ng quan Pearson
Sau khi qua giai đo n phân tích nhân t , có 6 nhân t đ c đ a vào ki m đ nh mô hình. Giá tr nhân t là trung bình có tr ng s c a các bi n quan sát thành ph n
S N AN CHÓNG S U ỊN S C M T ÔNG S T A MÃN TI N ệC D C V C T L NG D C V H1 H2 H3 H4 H5 GIÁ C H6
thu c 6 nhân t đó. Tr c khi ti n hành phân tích h i quy c n ph i phân tích t ng quan Pearson đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i quan h tuy n tính gi a hai bi n đ nh l ng. N u gi a 2 bi n có s t ng quan ch t thì ph i l u ý v n đ đa c ng tuy n khi phân tích h i quy. Trong phân tích tuong quan Pearson, không có s phân bi t gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ c xem xét nh nhau.
a c ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng đa c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c. i u ng khác c a s t ng quan khá ch t ch gi a các bi n đ c l p là nó làm t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m giá tr th ng kê t c a ki m đ nh ý ngh a c a chúng nên các h s có khuynh h ng kém ý ngh a h n khi không có đa c ng tuy n trong khi h s xác đ nh R square khá cao.
Trong quan trình phân tích h i quy b i, đa c ng tuy n đ c SPSS chu n đoán b ng l a ch n Collinearity Diagnostic.
Xem xét ma tr n t ngquan gi a các bi n (ph l c 8), ma tr n cho th y m i
t ng quan tuy n tính gi a bi n s hài lòng (bi n ph thu c) v i t ng bi n đ c l p,
c ng nh t ng quan tuy n tính gi a các bi n đ c l p v i nhau. Bi n s hài lòng có
t ng quan ch t ch v i 6 bi n đ c l p v i r (h s t ng quan-Pearson Correlation)
> 0,3 và Sig <1%. Gi a các bi n đ c l p có r>0,3 nên có quan h ch t ch v i nhau.
Vì v y, khi đ a vào phân tích h i quy c n ph i l u ý đa c ng tuy n.
Phân tích h i quy
Theo gi thi t c a nghiên c u là có m i quan h gi a khái ni m các thành
ph n c a ch t l ng d ch v và s hài lòng c a khách hàng. V n đ đ t ra trong
nghiên c u là có m i quan h tuy n tính cùng chi u gi a các thành ph n ch t l ng
d ch v và s hài lòng c a khách hàng không? M c đ quan h nh th nào? Mô
hình h i quy tuy n tính đ c dùng đ gi i quy t và phân tích v n đ .
Ph ng trình h i quy b i bi u di n m i quan h gi a các nhân t và s th a mãn c a khách hàng có d ng nh sau:
Trong đó:
Y là bi n ph thu c th hi n giá tr d đoán v m c đ hài lòng c a khách
hàng.
o, 1, 2, 3, 4, 5 là các h s h i quy.
X1, X2, X3, X4, X5, X6 là các bi n đ c l p theo th t ti n ích d ch v , s h u hình, giá c , s nhanh chóng, c m thông và ch t l ng d ch v .
Ph ng pháp phân tích h i quy b i v i 6 nhân t đo l ng s th a mãn c a
khách hàng đ i v i SPDV th ATM c a DAB đ c đ a vào cùng 1 lúc đ u có ý
ngh a m c sig.F = 0,00 <0,05. Nh v y, các bi n đ c l p trong các nhân t đ u
quan h nhân qu v i bi n ph thu c là s hài lòng c a khách hàng.
s xác đ nh R Square đã đ c ch ng minh là hàm s không gi m theo s bi n đ c l p đ c đ a vào phân tích. Trong tình hu ng này, adjusted R square đ c s d ng đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính đa bi n. Adjusted R square không nh t thi t t ng lên khi nhi u bi n đ c thêm vào ph ng trình, nó là th c đo s phù h p đ c s d ng cho tình hu ng h i quy đa bi n vì nó không ph thu c vào đ l ch phóng đ i c a R square.
s adjusted R square trong mô hình này là 0,549. i u này nói lên đ c đ
t ng thích c a mô hình là 54,9% t c là có kho ng 54,9% ph ng sai s th a mãn
đ c gi i thích b i 6 bi n đ c l p trên. Khi so sánh 2 giá tr R square và adjusted R square trong mô hình cho th y adjusted R square (0,549) nh h n R square (0,560) cho th y m c đ phù h p c a mô hình s an toàn h n vì nó không th i ph ng m c đ phù h p.
s VIF c a các bi n đ c l p trong mô hình đ u nh h n 2 (trong kho ng t 1,2
đ n 1,5) hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p có nh h ng không đáng k . (VIF -Variance Inflation Factor là h s phóng đ i ph ng sai dùng đ đo l ng đa c ng tuy n, là ngh ch đ o c a đ ch p nh n).
H s Durbin-Watson là 1,876. Ch p nh n gi thuy t không có t ng quan
b i. i l ng th ng kê Durbin-Watson đ c dùng đ ki m đ nh t ng quan c a các sai s k nhau (t ng quan chu i b c nh t).
B ng 2.12: K t qu phân tích h i quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .693 .518 1.338 .182 STT .200 .037 .275 5.420 .000 .680 1.472 SHH .083 .033 .123 2.498 .013 .727 1.376 GIACA -.030 .054 -.025 -.548 .584 .858 1.165 SNC .296 .044 .325 6.669 .000 .740 1.352 SCT .307 .048 .291 6.392 .000 .845 1.183 CLDV .056 .050 .054 1.118 .265 .760 1.315 (Ngu n: T k t qu kh o sát c a tác gi )
Ph ng trình h i quy tuy n tính th hi n m i quan h gi a s th a mãn c a
khách hàng v i 6 nhân t ( Ti n ích d ch v , s h u hình, giá c , s nhanh chóng,
s c m thông, ch t l ng d ch v ) nh sau:
S hài lòng = 0,693 + 0,275 * Ti n ích d ch v + 0,123 * S h u hình – 0,025 * Giá c + 0,325 * S nhanh chóng + 0,291 * S c m thông + 0,054 * Ch t l ng d ch v .