6. Kết cấu luận văn
2.5.2.7.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo chúng ta sẽ phân tích nhân tố. 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 phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Bên cạnh đó, sử dụng Bartlett’s Test of Sphericity để kiểm định giả thuyết H0: giữa các biến không có mối tương quan với nhau trong tổng thể, tức Sig.(Bartlett’s Test of Sphericity) > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0.
Bảng 2.12:Hệ số KMO và kiểm định artlett’s của các biến đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ NHĐT đối với KHCN tại Eximbank
(Nguồn: Phụ lục 6)
Vì Sig.(Bartlett’s Test of Sphericity): 0.00 rất nhỏ < 0,05 nên bác bỏ H0 hay giữa các biến có mối liên hệ với nhau trong tổng thể. Đồng thời hệ số KMO = 0.881 chứng tỏ mô hình phân tích nhân tố là phù hợp
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Theo tiêu chuẩn này thì có 6 nhân tố được rút ra. Và 6 nhân tố này giải thích được 62,470% (> 50%) sự biến thiên của dữ liệu, đồng thời hệ số Eigenvalues là 1,249 > 1.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .881
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 4542.495
df 435
Xoay nhân tố thường được sử dụng theo phương pháp xoay Varimax Procedure. Xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng 1 nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Các biến này có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn ở cùng 1 nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể được giải thích bằng các biến có hệ số lớn hơn đối với bản thân nó.
Kết quả đánh giá các thang đo của nhân tố Chất lượng dịch vụ NHĐT đối với KHCN cho thấy hệ số KMO =0,706 và kiểm định Bartlett's Test of Sphericity có Sig < 0,05 (Phụ lục 6). Do vậy phân tích nhân tố với biến này là thích hợp. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (phụ lục 6) chỉ có 1 nhân tố rút trích. Tổng phương sai rút trích là 72,271% >50%, với hệ số Eigenvalue = 2,168 >1, do đó giá trị phương sai đạt chuẩn. Có nghĩa là nhân tố này giải thích được 72,271% sự biến thiên của nhân tố Chất lượng dịch vụ NHĐT đối với KHCN tại Eximbank.
Sau khi phân tích đánh giá, mô hình đo lường chất lượng dịch vụ NHĐT đối với KHCN tại Eximbank gồm có 6 nhân tố và được định nghĩa lại như sau:
TN (giá trị trung bình) gồm các biến: TN1, TN3, TN4, TN5, TN6.
KN (giá trị trung bình) gồm các biến: KN2, KN3, KN4, KN5, KN6, TN2. CP(giá trị trung bình) gồm các biến: CP1, CP2, CP3, CP4, CP5, KN1. QT (giá trị trung bình) gồm các biến: QT1, QT2, QT3, QT4, QT5, QT6 . GC (giá trị trung bình) gồm các biến: GC1, GC2.
CS (giá trị trung bình) gồm các biến: CS1, CS2, CS3, CS4, CS5. CLDV (giá trị trung bình) gồm các biến: CLDV1, CLDV2, CLDV3.