1. 6.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
4.2.1.1 Phân tích nhân tố khám khá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
a. Phân tích nhân tố khám phá lần 1
Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phântích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố khám phá còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên dữ liệu được giải thích bởi nhân tố.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá lần 1, kết quả thu được như sau:
Bảng 4 : Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các nhân tố ảnh hưởng (lần 1). Mức độ tin cậy 95%
Học viên: Lê Tiến Sĩ Page 44
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .845
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2.703E3
Df 300
Sig. .000
Quan sát bảng trên, ta nhận thấy hệ số KMO bằng 0.845>0.5 và Sig. bằng 0.000<0.1. Cả 2 yếu tố này đảm bảo phân tích nhân tố khám phá EFA có ý nghĩa.Tiếp tục quan sát bảng Total Variance Explained (Phụ lục 3), ta thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá chia 26 biến phụ thuộc thành 6 nhân tố, với mức độ giải thích được 74.17% biến thiên dữ liệu.
Dựa vào bảng Rotated Component Matrix (Phụ lục 3), 26 biến được chia thành 6 nhóm nhân tố, trong đó biến “ Nhân viên thường xuyên liên lạc với khách hàng.” bị loại. 25 biến còn lại được giữ lại để phân thích nhân tố khám phá lần 2 do Factor loading không đảm bảo điều kiện.
b. Phân thích nhân tố khám phá lần 2
Kết quả phân tích nhân tố lần 2 sau khi loại biến “ Nhân viên thường xuyên liên lạc với khách hàng.” như sau:
Học viên: Lê Tiến Sĩ Page 45
Bảng 5: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các nhân tố ảnh hưởng (lần 2) Mức độ tin cậy 95%
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .849
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2.786E3
Df 300
Sig. .000
Quan sát bảng trên, ta nhận thấy hệ số KMO bằng 0.849>0.5 và lớn hơn so với chạy EFA lần 1; Sig. = 0.000<0.1. Cả 2 yếu tố này đảm bảo phân tích nhân tố khám phá EFA có ý nghĩa.
Tiếp tục quan sát bảng Total Variance Explained (Phụ lục số 4), ta thấy kết quả phân tích có 6 nhân tố được rút trích trong phân tích nhân tố lần 2 dựa trên Eigenvalue>1. Phương sai cộng dồn là 0.76118 cho biết 6 nhân tố giải thích được 76.118% biến thiên của dữ liệu - cao hơn so với mức độ giải thích biến thiên dữ liệu khi chạy EFA lần 1. Không có biến nào bị loại trong Phân tích nhân tố lần 2.
Kết quả: 25 biến quan sát được chia thành 6 nhân tố. Sau khi nghiên cứu tính chất các biến mới được sắp xếp lại, tôi tiến hành đặt tên lại 6 nhóm biến độc lập như sau:
i. Nhóm nhân tố thứ nhất
Nhóm nhân tố thứ nhất: “Phương tiện hữu hình” có giá trị Eigenvalue = 7.96 > 1. Đây là nhóm nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn nhất trong 5 nhóm nhân tố. Phương tiện hữu hình là nhân tố này liên quan đến cảm nhận của khách hàng về hệ thống cơ sở vật chất nhằm đáp ứng hoạt động dịch vụ tại ngân hàng như: Trụ sở, trang phục nhân viên, tài liệu, chứng từ… Nhóm nhân tố này đo lường tác động của các yếu tố bên ngoài tác động đến đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ TGTK của ngân hàng. Bên cạnh các yếu tố cơ sở vật chất thì nhân tố này còn đo lường cách sắp xếp tại các quầy giao dịch ở ngân hàng. Nó giải thích được 31.84% biến thiên dữ liệu.
Học viên: Lê Tiến Sĩ Page 46 Nhân tố này bao gồm 5 biến vẫn giữ nguyên như ban đầu. Bao gồm các biến sau:
Các chứng từ giao dịch rõ ràng, không có sai sót. Trang thiết bị, máy móc đầy đủ và hiện đại.
Tài liệu, trang Web, tờ rơi, sách ảnh giới thiệu về dịch vụ NH rất cuốn hút.
NH sắp xếp các quầy giao dịch, các bảng biểu và kệ tài liệu rất khoa học và tiện lợi cho khách hàng.
Trang phục của nhân viên đẹp và ấn tượng.
ii. Nhóm nhân tố thứ 2
Nhóm nhân tố thứ 2 là “Năng lực phục vụ của nhân viên”, có giá trị Eigenvalue=3.04 > 1. Đây là nhóm nhân tố mới được sắp xếp lại có sự khác biệt so với ban đầu. So với nghiên cứu ban đầu thì yếu tố biến “Nhân viên thường xuyên liên lạc với khách hàng” đã bị loại bỏ khỏi mô hình. Nhân tố này bao gồm các yếu tố thái độ, phong cách phục vụ cũng như trình độ chuyên môn của nhân viên khi cung cấp dịch vụ cho khách hàng. Nhân tố này giải thích được 12% biến thiên dữ liệu.
Nhân tố năng lực phục vụ bao gồm các biến sau: Nhân viên có trình độ nghiệp vụ giỏi.
Nhân viên thực hiện dịch vụ chính xác và nhanh chóng. Nhân viên luôn sẵn sàng phục vụ khách hàng.
Nhân viên rất lịch thiệp và ân cần với khách hàng.
Nhân viên luôn lắng nghe ý kiến đóng góp của khách hàng.
iii. Nhóm nhân tố thứ 3
Nhóm nhân tố thứ 3 là “sự thuận tiện” có giá trị Eigenvalue = 2.659>1. Cũng giống như nhân tố “Phương tiện hữu hình”, đây là nhóm nhân tố không thay đổi so với mô hình ban đầu. Nhân tố sự thuận tiện là nhân tố phản ánh các điều kiện thuận lợi mà ngân hàng tạo ra cho khách hàng thông qua việc giao dịch nhanh chóng và thuận tiện về địa điểm giao dịch cũng như thời gian giao dịch. Sự thuận tiện giải thích được 10.78% biến thiên dữ liệu.
Nhân tố sự thuận tiện bao gồm các biến sau: Thủ tục giao dịch dễ dàng và nhanh chóng.
Học viên: Lê Tiến Sĩ Page 47 Linh hoạt trong huy động và trả tiền gửi.
Thời gian phục vụ của NH hợp lý và thuận tiện. NH có địa điểm giao dịch thuận tiện cho khách hàng. NH có đường dây nóng phục vụ khách hàng.
iv. Nhóm nhân tố thứ 4
Sự tín nhiệm là nhóm nhân tố thứ 4 có giá Eigenvalue=2.243, bao gồm các yếu tố về sự tín nhiệm của dịch vụ TGTK tại SHB Chi nhánh Huế, nhân tố này giải thích được 8.97% biến thiên dữ liệu, được đánh giá qua các chỉ tiêu.
NH luôn giữ chữ tín đối với khách hàng.
NH luôn thực hiện đúng đắn những gì cam kết với khách hàng. NH bảo mật tốt thông tin khách hàng và giao dịch.
NH có các hoạt động tài trợ và quảng cáo rất hiệu quả và ấn tượng.
v. Nhóm nhân tố thứ 5
Nhóm nhân tố thứ 5 đó là nhóm nhân tố “Danh mục sản phẩm”. Nhóm nhân tố vẫn được giữ nguyên các biến như ban đầu như trong mô hình đề xuất. Nhân tố danh mục sản phẩm là nhóm nhân tố đo lường mức độ hài lòng của khách hàng đối với danh mục sản phẩm mà dịch vụ ngân hàng cung cấp. Nhóm nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn thứ 5, Eigenvalue=1.82 và giải thích được 7.82% biến thiên dữ liệu
Bao gồm các biến sau:
Danh mục dịch vụ đa dạng và phong phú.
NH có các hoạt động giới thiệu về dịch vụ và sản phẩm.
NH cung cấp các dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng.
vi. Nhóm nhân tố thứ 6
Giá cả là nhân tố cuối cùng, các biến trong nhóm này vẫn không thay đổi sau khi phân tích nhân tố khám phá lần 2. Nhóm nhân tố có giá trị Eigenvalue=1.1037 và giải thích được 5.229% biến thiên dữ liệu. Lãi suất của ngân hàng được xem như là yếu tố giá đối với một sản
Học viên: Lê Tiến Sĩ Page 48 phẩm dịch vụ ngân hàng. Nhưng xét trên mặt tổng thể thì giá cả chỉ là lãi suất thì chưa đầy đủ mà nó còn thể hiện chi phí cũng như cơ chế lãi suất.Vì vậy, giá cả trong nghiên cứu này được xét đến các yếu tố mức lãi suất, chi phí và cơ chế lãi suất. Nhân tố sự thuận tiện bao gồm các biến sau:
NH áp dụng mức lãi suất cạnh trạnh. Chi phí giao dịch hợp lý.
Cơ chế lãi suất linh hoạt.