Phân tích nhân tố (EFA)

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) đánh giá sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần quốc tế việt nam chi nhánh bình định (Trang 62 - 63)

6. Bố cục đề tài

2.3.3.3. Phân tích nhân tố (EFA)

Được sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Phương pháp trích “Principal Component Analysis” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”.Điểm dừng trích khi các yếu tố có “Initial Eigenvalues” lớn hơn 1 (> 1).

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định

các tập biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như rất cần thiết trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.

Mức độ thích hợp của tương quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số Kaiser -Myer- Olkin (KMO) đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett. KMO có giá trị thích hợp trong khoảng [0,5;1].

Sự rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện bằng phân tích nhân tố chính với phép quay vuông góc (Varimax). Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998) và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến. Cuối cùng, để phân tích nhân tố có ý nghĩa, tất cả các hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hệ số quy ước 0,5 để các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 1998). Bên cạnh đó, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Kỹ thuật phân tích nhân tố (factor analysis) đã được sử dụng trong nghiên cứu này nhằm rút gọn và gom các yếu tố thuộc tính đó lại thành một nhân tố có ý nghĩa hơn, ít hơn về số lượng. Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần lớn biến thiên còn lại, và không có tương quan với nhân tố thứ nhất.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) đánh giá sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần quốc tế việt nam chi nhánh bình định (Trang 62 - 63)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(149 trang)