c. Vai trò của ngân hàng thương mại
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là phương pháp thống kê dùng để rút gọn một tập biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn nhưng vẫn đảm bảo chứa đựng hầu hết nội dung thông tin.
PTNT được sử dụng trong các trường hợp sau:
- Nhận diện các khía cạnh hay nhân tố giải thích được các liên hệ tương quan trong một tập hợp biến.
- Nhận diện một tập hợp gồm một số lượng biến mới tương đối ít không có tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau để thực hiện một phân tích đa biến tiếp theo (ví dụ như hồi quy hay phân tích biệt số).
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Trong nghiên cứu này, nhằm nhận ra một tập hợp gồm một số ít các biến nổi trội từ một tập hợp nhiều biến ban đầu, tôi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA như sau:
Đầu tiên:
Bảng 11: KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO 0.922
Kiểm định Bartlett’s Approx. Chi-square 1.670E3
df 153
Sig. 0.000
(Nguồn: Số liệu xử lý năm 2012)
Kết quả kiểm định KMO Bartlett’s như trình bày ở trên cho thấy rằng: dữ liệu này là hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố vì chỉ số KMO đạt 0.922 (giữa 0.5 và 1) với độ tin cậy là 99%. Vì vậy, ta bước vào phân tích tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.
Để thuận tiện cho việc phân tích mức độ ảnh hưởng (Hồi quy, kiểm định One Sample T-Test, phân tích ANOVA…) các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ tiền gửi của khách hàng, phần mềm SPSS giúp ta gom các biến trong những yếu tố ban đầu thành 3 nhân tố với 18 biến quan sát, đồng thời tôi tiến hành đặt tên cho các nhân tố và kiểm định Cronbach’s Alpha từng nhân tố mà phần mềm SPSS đưa ra như sau:
Bảng 12: Kết quả phân tích nhân tố ST
T Tiêu chí NT1 NT2 NT3 Tên NT Cronbach’s Alpha
1 Nhân viên giải đáp thắc mắc, tưvấn đầy đủ, rõ ràng 0.817 Nhân tố mức độ đáp ứng
0.951
2 Nhân viên rất nhiệt tình, thiện chí,
lịch sự
0.803
3 Phong cách làm việc của nhânviên rất chuyên nghiệp 0.799 4 Bãi đỗ xe rộng rãi, thoáng mát 0.796 5 Cơ sở vật chất, phương tiện giaodịch tốt 0.757 6 Ngân hàng bảo mật tốt thông tin
khách hàng
0.749
7 Ngân hàng hoạt động lâu năm 0.748 8 Thời gian chờ đợi giao dịch ngắn 0.732 9 Không gian giao dịch thoải mái,
dễ chịu
0.719
10 Thời gian giao dịch nhanh chóng 0.711 11 Ảnh hưởng tích cực từ hội thảo,hội nghị 0.656 12 Ảnh hưởng tích cực từ quảng cáotrên truyền thông 0.653
13 Địa điểm giao dịch thuận tiện 0.822 Nhân tố uy tín thương
hiệu
0.867 14 Ngân hàng ở vị trí cao trong bảng
xếp hạng
0.753
15 Thủ tục đơn giản 0.730
16 Ảnh hưởng tích cực từ gia đình,bạn bè, người thân 0.685
17 Mức lãi suất ổn định 0.876 Nhân tố lãi
suất
0.695
18 Chi phí giao dịch hợp lý 0.870
Tên của mỗi nhân tố được đặt dựa vào hệ số tải nhân tố, tức là trong mỗi nhân tố, các biến nào có hệ số tải nhân tố lớn thì tôi lấy tên biến đó để làm tên đại diện cho nhóm nhân tố đó vì hệ số tải nhân tố biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặt chẽ với nhau. Các hệ số này được dùng để giải thích các nhân tố. Như vậy, theo như bảng kết quả phân tích nhân tố trên, ta có tên của ba nhân tố như sau:
NT1: Nhân tố mức độ đáp ứng. NT2: Nhân tố uy tín, thương hiệu. NT3: Nhân tố lãi suất.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố, một lần nữa đánh giá độ tin cậy của thang đo các biến trong mỗi nhân tố, tôi tiếp tục cho SPSS kiểm tra Cronbach’s Alpha của các nhân tố:
1. Nhân tố 1: Nhân tố mức độ đáp ứng.
Hệ số Cronbach’s Alpha 0.951, hệ số Cronbach’s Alpha giảm khi loại bỏ lần lượt các biến quan sát nên tất cả các biến trong nhân tố đều được giữ lại.
2. Nhân tố 2: Nhân tố uy tín, thương hiệu.
Hệ số Cronbach’s Alpha 0.867, khi ta lần lượt loại bỏ các biến quan sát thì hệ số này sẽ giảm, đồng nghĩa là độ tin cậy của thang đo sẽ giảm nên ta sẽ giữ lại hết 4 biến quan sát.
3. Nhân tố 3: Nhân tố lãi suất
Với nhân tố này thì hệ số Cronbach’s Alpha 0.695, tương tự ta không thể loại bỏ biến trong nhân tố này được vì sẽ làm cho độ tin cậy của thang đo bị giảm xuống. Vì vậy, cả 2 biến trong nhân tố đều được giữ lại.
Qua một quá trình đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, chúng ta đã tìm ra được 3 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương –chi nhánh Huế như đã nêu ở trên.