Kiểm định thang đo bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá

Một phần của tài liệu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn và lòng trung thành của khách hàng sử dụng thẻ atm của ngân hàng tmcp công thương việt nam chi nhánh cần thơ (Trang 60 - 64)

khám phá (EFA)

4.2.3.1 Phân tích nhân tố EFA với thang đo năm thành phần chất lượng dịch vụ

Thông thƣờng, khi tiến hành phân tích nhân tố phƣơng pháp trích Principle Components cùng với phép xoay giữ gốc Varimax đƣợc nhiều nhà nghiên cứu sử dụng khi chúng ta muốn trích đƣợc nhiều phƣơng sai từ các biến đo lƣờng với số thành phần nhỏ nhất để phục vụ cho mục tiêu dự báo tiếp theo (Hair & et al ., 2006) . Tuy nhiên , do tích chất của mô hình nghiên cứu nên tác giả sử dụng phƣơng pháp Principle Axis Factoring với phép xoay Promax (Obilque). Vì theo Gerbing & Anderson (1998), phƣơng pháp Principle Axis Factoring với phép xoay Promax (Obilque) phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phƣơng pháp trích Principle Components. Ngoài ra, phép trích nhân tố là Principal Axis Factoring với phép quay không vuông góc Promax đƣợc sử dụng nhằm giải thích tốt nhất hiệp phƣơng sai giữa các biến quan sát (Kim & Mueller, 1987b). Hơn nữa, Thọ và Trang (2008), Nguyễn Khánh Duy (2009) cũng cho rằng sau khi sử dụng EFA mà còn tiếp tục ứng dụng CFA và SEM thì nên quan tâm đến cấu trúc của thang đo, các khái niệm sau khi rút ra có thể tƣơng quan với nhau. Do đó việc sử dụng phƣơng pháp Principle Axis Factoring với phép quay Promax sẽ tốt hơn. Nhƣ vậy tác giả sẽ sử dụng phƣơng pháp này để tiến hành phân tích nhân tố với thang đo năm thành phần của chất lƣợng dịch vụ.

Sau khi qua các bƣớc phân tích nhân tố, xoay nhân tố với phép quay Promax 6 lần thì những nhân tố không đạt yêu cầu, có hệ số tải nhỏ hơn 0,5 lần lƣợt đƣợc loại ra khỏi mô hình trong đó biến nào có hệ số nhỏ nhất thì bị loại trƣớc. Khi loại một biến, chạy EFA lại thì hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát sẽ thay đổi so với lần chạy trƣớc đó. Kết quả có 5 biến lần lƣợt bị loại ra khỏi mô hình là: TC4, HH2, TC3, HH4, DC1.

49

Cụ thể, kết quả phân tích EFA cuối cùng (bảng 4.7) cho thấy hệ số KMO = 0,898 đạt yêu cầu (0,5 < KMO = 0,898 < 1) và kiểm định Barlett’s Test về tƣơng quan giữa các biến quan sát có sig = 0,00 < 0,05 cho thấy các biến có liên quan với nhau. Bên cạnh đó, với phƣơng pháp eigenvalue, từ 5 nhân tố chất lƣợng dịch vụ ban đầu đã đƣợc rút trích còn lại 3 nhân tố với 16 biến quan sát. Đồng thời, kết quả tổng phƣơng sai cộng dồn với comulative variance = 55,237% > 50% cho thấy EFA đạt yêu cầu.

Bảng 4.7 Phân tích nhân tố khám phá EFA cuối cùng của thang đo chất lƣợng dịch vụ Hệ số tải nhân tố 1 2 3 DB2 0,909 DU5 0,813 DB3 0,778 DU4 0,703 DU3 0,678 TC5 0,656 DB1 0,619 DU1 0,598 DU2 0,557 DC3 0,845 HH1 0,758 DC4 0,690 HH3 0,556 DC2 0,504 TC1 0,873 TC2 0,620

Nguồn: Kết quả điều tra trực tiếp 09/2014

Nhƣ vậy, mô hình cuối cùng đƣợc tách ra thành 3 nhân tố mới với 16 biến quan sát nhƣ sau:

Nhân tố thứ nhất: đƣợc đặt tên lại là “Đảm bảo – Đáp ứng”, trong

nhân tố này bao gồm: các thành phần đảm bảo với các biến DB1, DB2, DB3; các thành phần đáp ứng là DU1, DU2, DU3, DU4, DU5 và thành phần tin cậy TC5 (cảm thấy tin cậy khi sử dụng dịch vụ thẻ tại NH). TC5 có thể đƣợc hiểu nhƣ là sự đảm bảo của NH đối với khách hàng nên đƣợc đƣa vào nhóm nhân tố này là phù hợp. Nhƣ vậy tất cả các biến trong thang đo đảm bảo và đáp ứng đều đƣợc giữ lại.

50 Đảm bảo – Đáp ứng

Nhân viên có thái độ phục vụ lịch thiệp, nhã nhặn. DB1 Nhân viên (NV) cung cấp các thông tin dịch vụ thẻ cần thiết cho khách

hàng.

DB2 NV tƣ vấn, giải thích các thắc mắc của khách hàng một cách chính xác,

rõ ràng.

DB3 Nhân viên NH luôn sẵn sàng giúp đỡ, đáp ứng các yêu cầu của khách

hàng.

DU1 NV cung ứng dịch vụ thẻ ATM nhanh chóng, chính xác. DU2 Chi phí làm thẻ, mức phí thƣờng niên và phí sử dụng dịch vụ thẻ hợp

lý.

DU3 Các thủ tục đăng ký dịch vụ thẻ của NH đơn giản, không tốn nhiều thời

gian.

DU4 Nhân viên NH có đủ kiến thức chuyên môn để trả lời khách hàng. DU5 Anh/chị cảm thấy tin cậy khi sử dụng dịch vụ thẻ tại NH TC5

Nhân tố thứ hai: đƣợc đặt tên là “Đồng cảm – Hữu hình” bao gồm các

thành phần đồng cảm là các biến DC2, DC3, DC4 và các biến HH1, HH3 thuộc thành phần phƣơng tiện hữu hình. Nhƣ vậy, thang đo đồng cảm có một biến bị loại là DC1 và thang đo hữu hình có 2 biến bị loại là HH2 và HH4.

Đồng cảm – Hữu hình

Khách hàng không phải đợi lâu để đƣợc phục vụ. DC2 NH có các chƣơng trình thể hiện sự quan tâm đến khách hàng (nhƣ

chƣơng trình khuyến mãi, ƣu đãi, nhắn tin chúc mừng, tặng quà vào những ngày lễ, ngày đặc biệt)

DC3

Nhân viên hiểu rõ các nhu cầu, đặt mình vào vị trí của khách hàng. DC4 Hệ thống máy ATM đƣợc phân bố rộng khắp trên địa bàn. HH1 Hệ thống máy ATM của NH hiện đại và tiện nghi. HH3

Nhân tố thứ ba: đƣợc đặt tên là nhân tố “Tin cậy”, trong thành phần (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

tin cậy mới này còn có hai biến là TC1 và TC2, các biến còn lại đã lần lƣợt bị loại sau khi chạy phân tích EFA.

51 Tin cậy

Ngân hàng (NH) đảm bảo vấn đề bảo mật thông tin cá nhân & các giao dịch của khách hàng.

TC1 NH thực hiện các dịch vụ thẻ đúng nhƣ những gì đã giới thiệu. TC2

4.2.3.2 Phân tích nhân tố EFA với thang đo sự hài lòng của khách hàng

Thang đo mức độ thỏa mãn đƣợc thực hiện với phƣơng pháp Principal Components và với phép xoay Varimax. Khái niệm mức độ thỏa mãn là một khái niệm đơn hƣớng (khi EFA, các biến quan sát rút thành 1 nhân tố), nên có thể thử sử dụng phƣơng pháp trích Principal Component Analysis vì phƣơng pháp trích này sẽ làm cho tổng phƣơng sai trích tốt hơn (Nguyễn Hoàng Duy, 2009).

Bảng 4.8 Kết quả phân tích EFA cho thang đo sự hài lòng

Nhân tố = 1 Hệ số tải nhân tố HL2 0,820 HL4 0,800 HL3 0,777 HL1 0,764

Nguồn: Kết quả điều tra trực tiếp 09/2014

Từ kết quả phân tích thang đo lƣờng sự thỏa mãn của khách hàng cho thấy giá trị KMO = 78,7% > 50% và kiểm định Barlett’s về tƣơng quan của các biến quan sát có giá trị Sig = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Bên cạnh đó, tổng phƣơng sai trích đƣợc giải thích bởi các nhân tố là 62,528% > 50%; các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 và các giá trị đều lớn hơn 0,7 do đó ta thấy kết quả phân tích là phù hợp để tiếp tục phân tích CFA. Tất cả các biến trong thành phần thỏa mãn đều đƣợc gộp lại thành một nhân tố với các biến quan sát từ HL1 – HL4.

4.2.3.3 Phân tích nhân tố EFA với thang đo lòng trung thành của khách hàng

52

Bảng 4.9 Kết quả phân tích EFA cho thang đo lòng trung thành

Nhân tố = 1 Hệ số tải nhân tố TT1 0,820 TT2 0,793 TT3 0,727

Nguồn: Kết quả điều tra trực tiếp 09/2014

Tƣơng tự nhƣ thang đo khái niệm sự thỏa mãn, thang đo lòng trung thành cũng là một thang đo đơn hƣớng. Vì vậy tác giả tiếp tục sử dụng phƣơng pháp trích principal component analysis vì phƣơng pháp này sẽ làm cho tổng phƣơng sai trích tốt hơn. Theo kết quả phân tích cho thấy KMO là 0,649 (0,5 < KMO < 1) nên phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc dùng rất thích hợp, Sig = 0,000 < 5% nên các biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Tất cả các biến TT1, TT2, TT3 đều đƣợc giữ lại và gộp thành một nhân tố trung thành với hệ số tải nhân tố đều > 0,727. Kết quả cũng cho thấy 61,024% (> 50%) lòng trung thành của khách hàng đƣợc đo lƣờng bởi bởi 3 biến quan sát TT1, TT2 và TT3.

Một phần của tài liệu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn và lòng trung thành của khách hàng sử dụng thẻ atm của ngân hàng tmcp công thương việt nam chi nhánh cần thơ (Trang 60 - 64)