Như đã trình bày, thang đo sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thẻ tại Eximbank được thiết kế với 35 biến và sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng phân tích Cronbach ‘s Alpha thì 35 biến này đạt yêu cầu và tất cả các biến này được đưa vào phân tích nhân tố. Theo mô hình lý thuyết 35 biến quan sát được dùng để đo lường 6 thành phần của thang đo. Phân tích nhân tố được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần với:
- KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân
tố khám phá (EFA) thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan
sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008, p.30)
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) theo Hair & ctg (1998, 111), là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố >0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0.4 được xem là quan trọng và >0.5 được xem là có ý
nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 thì cỡ mẫu nghiên cứu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75, với cỡ mẫu 179, bài nghiên cứu này chọn hệ số tải nhân tố > 0.5
Thực hiện phân tích nhân tố (EFA) với 30 biến với giả thuyết H0 được đặt ra là giữa 30 biến quan sát trong tổng thế không có mối tương quan với nhau