4. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
3.2.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi độ tin cậy của thang đo được khẳng định, kĩ thuật phân tích nhân tố khám phá được thực hiện nhằm giảm bớt hay rút gọn các biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis và phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất (Mayer, Gamst, Guarino A.J., 2000). Trong phân tích nhân tố khám phá cần thỏa mãn những tiêu chí sau:
0,5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaise- Mayer- Olkin) được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị KMO lớn có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trích > 50%, cho biết các nhân tố được trích ra phải giải thích được hơn 50% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5 và giá trị phân biệt giữa các factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 trong một biến.
Hệ số Eigenvalue ≥ 1 (Gerbing & Anderson, 1998)
3.2.2.1. Phân tích nhân tố đối với thang đo chất lƣợng dịch vụ ảnh hƣởng đến lòng trung thành khách hàng
Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 cho thang đo chất lượng dịch vụ với 19 biến quan sát (sau khi đã loại biến res1 ở phần trên) thu được như sau: hệ số KMO = 0,908 và kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,644E3 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể, kết quả EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Phương sai trích đạt 60,18% > 50%, cho thấy các nhân tố được trích ra giải thích được 60,18% biến thiên của dữ liệu; 3 yếu tố được trích với giá trị Eigenvalue >1. Hầu hết các biến quan sát có trọng số nhân tố đạt yêu cầu (lớn hơn 0,5), tuy nhiên cũng có vài trường hợp khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố nhỏ hơn 0,3 nên ta loại bỏ lần lượt từng biến quan sát không đáp ứng được yêu cầu này.
34
Bảng 8. Ma trận xoay – Phân tích EFA lần 1
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 Res3 0,797 Ass4 0,793 Res4 0,763 Ass1 0,739 Ass3 0,735 Res2 0,710 Emp1 0,682 Ass2 0,578 Tan1 0,515 Tan2 0,767 Tan3 0,744 Tan5 0,702 Tan4 0,331 0,594 Emp3 0,382 0,546 Emp2 0,351 0,512 0,456 Rel3 0,776 Rel2 0,756 Rel4 0,400 0,577 Rel1 0,388 0,498
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Ta thấy biến rel1 có hệ số tải nhân tố < 0,5 nên biến này sẽ bị loại đầu tiên, 18 biến quan sát còn lại được đưa vào phân tích EFA lần 2 cho ra kết quả 3 yếu tố trích với phương sai trích là 61,247%. Hệ số KMO = 0,905 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,558E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
35
Tiếp theo, ở ma trận xoay của phân tích EFA lần 2 (Phụ lục 3) có emp2 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến là thấp nhất, bằng 0,044 <0,3 nên loại biến emp2, phân tích EFA lần 3 với 17 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 61,599%. Hệ số KMO = 0,897 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,439E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Sau khi phân tích EFA lần 3 (Phụ lục 3), ta có ass2 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến là thấp nhất là 0,048 <0,3 nên loại biến ass2, tiếp tục phân tích EFA lần 4 với 16 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 61,934%. Hệ số KMO = 0,901 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,297E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Do trong ma trận xoay của phân tích EFA lần 4 (Phụ lục 3), khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến của emp3 là 0,098 <0,3 nên loại tiếp biến emp3, phân tích EFA lần 5 với 15 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 63,453%. Hệ số KMO = 0,906 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,209E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Phân tích EFA lần 5 (Phụ lục 3) cho thấy vẫn còn biến rel4 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến bằng 0,183 < 0,3 nên biến rel4 bị loại, phân tích EFA lần 6 với 14 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 65,637%. Hệ số KMO = 0,905 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,164E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
Xem xét kết quả phân tích EFA lần 6 (Phụ lục 3), khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến của tan1 vẫn nhỏ hơn 0,3 nên tiếp tục loại biến tan1, phân tích EFA lần 7 với 13 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 67,469%. Hệ số KMO = 0,903 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,069E3 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000.
36
Tiếp tục, ở ma trận xoay của phân tích EFA lần 7 (Phụ lục 3) có tan4 có khoảng cách hệ số tải nhân tố trong cùng một biến bằng 0,272 < 0,3 biến tan4 bị loại, phân tích EFA lần 8 với 12 biến quan sát. Kết quả thu được phương sai trích đạt giá trị 68,807%. Hệ số KMO = 0,898 nên EFA phù hợp với dữ liệu thống kê. Kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 972,773 với mức ý nghĩa Sig.= 0,000. Các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị.
Bảng 9. Kết quả phân tích KMO và Bartlett cho thang đo chất lượng dịch vụ
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy .898 Bartlett‟s Test of Sphericity Approx. Chi- Square 972.773
Df 66
Sig. .000
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Theo kết quả phân tích nhân tố lần cuối, thang đo chất lượng dịch vụ gồm 12 biến quan sát được xếp vào trong 3 nhân tố với phương sai trích đạt 68,807%. Kiểm định KMO và Bartlett‟s trong phân tích factor cho thấy Sig.= 0,000 và hệ số KMO khá cao (0,898> 0,5) nên phân tích EFA thích hợp sử dụng trong nghiên cứu này.
Bảng 10. Ma trận xoay – Phân tích EFA lần cuối
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 Res3 0,820 Ass4 0,816 Res4 0,806 Ass1 0,754 Emp1 0,743 Res2 0,728 Ass3 0,712 Tan2 0,822 Tan3 0,755 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
37
Tan5 0,739
Rel3 0,853
Rel2 0,769
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Sau khi phân tích nhân tố, thang đo ban đầu đã được rút gọn lại thành 3 thành phần với 13 biến quan sát. Thang đo sau hiệu chỉnh đã đạt đủ điều kiện tiêu chuẩn và 68,807% độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 3 nhân tố trên. Các nhân tố được đặt tên, định nghĩa, mã hóa như sau:
Bảng 11. Thang đo chất lượng dịch vụ hiệu chỉnh sau phân tích nhân tố
Nhân tố Tên nhân tố Định nghĩa Mã hóa Các biến
1
Hiệu quả phục vụ (Service efficiency)
Khả năng phục vụ khách hàng hiệu quả và tận tâm Sef
Ass1, ass3, ass4, res2, res3, res4, emp1
2 Phương tiện hữu hình (Tangibles)
Cơ sở vật chất của ngân
hàng Tan Tan2, tan3, tan5 3 Độ tin cậy (Reliability) Sự chính xác, kịp thời, bảo mật trong giao dịch với khách hàng
Rel Rel2, rel3
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Sau khi đã thiết lập thang đo mới phù hợp với dữ liệu, tiến hành xác định độ tin cậy của thang đo mới với hệ số Cronbach‟s Alpha:
38
Bảng 12. Độ tin cậy Cronbach’s alpha mới của các biến độc lập
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Hiệu quả phục vụ (sef) Cronbach’s alpha = 0,916
Ass1 21,29 20,119 0,739 0,903 Ass3 21,23 21,050 0,681 0,909 Ass4 21,27 20,277 0,760 0,901 Res2 21,28 20,934 0,691 0,908 Res3 21,21 20,231 0,814 0,896 Res4 21,50 20,303 0,757 0,901 Emp1 21,37 20,734 0,751 0,902
Phƣơng tiện hữu hình (tan) Cronbach’s alpha = 0,756 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tan2 7,28 2,152 0,676 0,570
Tan3 7,36 2,205 0,594 0,665
Tan5 7,53 2,507 0,496 0,772
Độ tin cậy (rel) Cronbach’s alpha = 0,637
Rel2 3,73 0,739 0,470 -
Rel3 3,96 0,614 0,470 -
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Như vậy, thang đo chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng từ 5 thành phần ban đầu sau phân tích nhân tố EFA chỉ còn 3 nhân tố là Phương tiện hữu hình, Sự tin cậy, Hiệu quả phục vụ (do các thành phần Sự đảm bảo, Khả năng đáp ứng và Sự thông cảm hợp lại). Thang đo sau khi hiệu chỉnh đã được tính lại Cronbach‟s alpha và cũng đạt yêu cầu về độ tin cậy.
39
3.2.2.2. Phân tích nhân tố đối với thang đo lòng trung thành của khách hàng
Bảng 13. Kết quả phân tích KMO và Bartlett cho lòng trung thành của khách hàng
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy .745 Bartlett‟s Test of Sphericity Approx. Chi- Square 269.935
Df 3
Sig. .000
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Kết quả phân tích EFA của thang đo lòng trung thành của khách hàng có hệ số KMO = 0,745 > 0,5, kết quả thống kê Chi- Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 269,935 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000; phương sai trích được là 82,162% > 50% nên kết quả EFA rất phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 14. Kết quả phân tích EFA của thang đo lòng trung thành của khách hàng
Biến quan sát Nhân tố 1 Loy1 0,917 Loy2 0,910 Loy3 0,893
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
Như vậy, với tất cả các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên đều cho thấy các thang đo nghiên cứu đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo.
40
Bảng 15. Tổng hợp kết quả kiểm định thang đo
Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy Cronbach’s Alpha Phƣơng sai trích
Hiệu quả phục vụ (Service efficiency) 7 0,916
68,807%. Phương tiện hữu hình (Tangibles) 3 0,756
Độ tin cậy (Reliability) 2 0,637
Lòng trung thành của khách hàng
(Loy) 3 0,888 82,162%
(Nguồn: Do tác giả thu thập được từ kết quả chạy SPSS)
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});