*Phân tích EFA cho các biến độc lập Kết quả phân tích nhân tố phần 1:
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng So sánh
Hệ số KMO 0,837 0,5<0,837<1
định Bagtlett
Phương sai trích 68,364% 68,364%>50%
Giá trị Elgenvalue 1,171 1,171>1
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 CL3 .846 CL4 .778 ĐPH3 .746 ĐPH4 .739 TT3 .538 .504 ĐTC3 .668 ĐTC2 .667 ĐTC5 .638 .514 ĐTC1 .581 ĐTC4 .511 ĐPH2 .817 CL2 .790 TT2 .519 TT1 .833 ĐPH1 .595 CL1 .562 KN2 .736 KN1 .715 KN3
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy từ 22 biến quan sát trong 5 thành tố của các biến độc lập cho thấy kết quả ma trận phân tích nhân tố được xoay (Rotated Component Matrix) có một số biến quan sát không đạt yêu cầu, cụ thể: biến ĐTC5 (của thang đo “Độ tin cậy”) và biến TT3 (của thang đo”Thông tin) vì trong 1 biến có 2 nhân tố ; còn biến KN3 (của thang đo”Kỹ năng”) không có biến quan sát trong nhóm nhân tố nên cũng bị loại.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng So sánh
Giá trị Slg trong kiểm định Bagtlett
0,000 0,000<0,05
Phương sai trích 65,026% 65,026>50%
Giá trị Elgenvalue 1,120 1,120>1
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 CL3 .855 CL4 .845 ĐPH4 .789 ĐPH3 .676 KN2 TT1 .811 ĐPH1 .670 CL1 .624 KN1 .527 ĐTC4 .769 ĐTC3 .737 ĐTC2 .597 ĐTC1 ĐPH2 .811 CL2 .714 TT2 .642
=>Sau khi lần lượt loại bỏ từng biến ĐTC5, TT3 và KN3 trong phân tích EFA, có biến ĐTC1 (của thang đo”Độ tin cậy”) và biến KN2 (của thang đo”Kỹ năng”) không có biến quan sát trong nhân tố vì vậy kết quả phân tích chỉ còn 14 biến quan sát.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 3
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng So sánh
Hệ số KMO 0,817 0,5<0,817<1
Giá trị Slg trong kiểm định Bagtlett
0,000 0,000<0,05
Phương sai trích 70,210% 70,210%>50%
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 CL4 .852 CL3 .847 ĐPH4 .806 ĐPH3 .696 TT1 .817 ĐPH1 .693 CL1 .622 KN1 .580 ĐPH2 .834 CL2 .782 TT2 .700 ĐTC3 .767 ĐTC4 .763 ĐTC2 .651
=> Sau khi loại bỏ 2 biến quan sát ĐTC1 và KN2, 14 quan sát còn lại được đưa vào phân tích EFA lần nữa cho ra kết quả vẫn phân tán thành 4 thành tố. Hệ số tải nhân tố (trọng số) của các biến đều lớn hơn 0,5 và các biến quan sát trong nhóm nhân tố đều trên 0.3 nên các biến này có ý nghĩa thực tiễn. Hệ số KMO = 0,817 > 0,5 nên phân tích EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1.607,746 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy rằng các biến quan sát tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 70,210 > 50% thể hiện rằng 4 thành tố rút trích ra giải thích được 70,210 % dữ liệu. Điểm dừng Eigenvalue = 1,91 > 1 vì vậy thang đo được chấp nhận. Bốn thành tố rút trích được đặt tên và giải thích như sau:
+ Yếu tố ''Độ phản hồi'' STT Biến
quan sát Mô tả
1 ĐPH1 Nhân viên có thái độ lịch thiệp, thân thiện với khách hàng
hàng
3 ĐPH3 Nhân viên luôn sẵn sàng đồng hành và giải quyết thỏa đáng các nhu cầu của khách hàng
4 ĐPH4 Nhân viên hướng dẫn thủ tục cho khách hàng đầy đủ, dễ hiểu
+ Yếu tố ''Chất lượng'' STT Biến
quan sát Mô tả
1 CL1 Các sản phẩm cho vay đa dạng đáp ứng nhu cầu của
khách hàng
2 CL2 Mức lãi suất cho vay phù hợp
3 CL3 Thường xuyên có chương trình khuyến mại, ưu đãi
(về lãi suất cho vay ), quà tặng…
4 CL4 Các chương trình, công cụ quảng cáo sản phẩm cho
vay hấp dẫn
+ Yếu tố ''Độ tin cậy” STT Biến
quan sát Mô tả
1 ĐTC2 Bảo mật tốt thông tin khách hàng
2 ĐTC3 Giấy tờ, biểu mẫu sử dụng trong giao dịch được thiết kế đơn giản, rõ ràng, dễ hiểu.
3 ĐTC4 Thủ tục thực hiện giao dịch tại NH đơn giản, thuận tiện
4 TT1 NH cung cấp thông tin cho khách hàng nhanh chóng, kịp
thời
5 TT2 Kênh cung cấp thông tin đa dạng, dễ tiếp cận
khách hàng
+ Yếu tố “Thông tin” STT Biến
quan sát Mô tả
1 TT1 NH cung cấp thông tin cho khách hàng nhanh chóng, kịp
thời
2 TT2 Kênh cung cấp thông tin đa dạng, dễ tiếp cận
3 KN1 Nhân viên tư vấn và trả lời thỏa đáng các thắc mắc của
khách hàng
*Phân tích EFA cho biến phụ thuộc:
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng So sánh
Hệ số KMO 0,652 0,5< 0,652<1
Giá trị Slg trong kiểm định Bagtlett 0,000 0,000<0.5 Phương sai trích 61,124% 61,124 %>50% Giá trị Elgenvalue 1,3 1,3>1 Component Matrixa Component 1 ĐHL1 .813 ĐHL2 .801 ĐHL3 .728
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy thang đo này đạt giá trị và được chấp nhận. Cụ thể, 3 biến quan sát của thang đo tạo thành 1 nhân tố duy nhất tại điểm dừng Eigenvalue = 1,3 > 1, có phương sai trích = 61,124% > 50% cho thấy thang đo giải thích được 61,124% dữ liệu; hệ số tải nhân tố của các biến lần lượt là: ĐHL1 = 0,813; ĐHL2 = 0,801; ĐHL3 = 0,728 đều >0,5; hệ số KMO = 0,652>0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu; thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 96,806.
Qua quá trình phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA trên cho thấy từ 6 thành tố của mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu giờ chỉ còn 4 thành tố. Có tổng cộng 5 biến quan sát của các thang đo thành phần bị loại, đó là: KN3, KN2, ĐTC5, ĐTC1 và TT3 (không đạt giá trị khi phân tích EFA). Như vậy, thông qua phân tích EFA lần 3 và kiểm định Cronbach Alpha (phụ lục 2), ta có thể kết luận rằng các thang đo biểu thị “Độ hài lòng” và các thành phần của “Độ hài lòng” đã đạt giá trị hội tụ. Hay nói cách khác, các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo. Do đó, ta xây dựng được mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh (hình 4.9)
Hình 4.10 Tổng hợp các thành phần của độ hài lòng
(Nguồn: Tác giả phân tích SPSS)
Các giả thuyết của mô hình
H1: Độ phản hồi sẽ có ảnh hưởng tích cực đến Độ hài lòng của khách hàng. H2: Chất lượng dịch vụ tại ngân hàng nơi giao dịch sẽ có ảnh hưởng tích cực đến Sự hài lòng của khách hàng.
H3: Thông tin về sản phẩm dịch vụ cho vay và kỹ năng của nhân viên sẽ có ảnh hưởng tích cực đến Độ hài lòng của khách hàng.
H4: Độ tin cậy của khách hàng đối với sản phẩm dịch vụ cho vay của ngân hàng sẽ ảnh hưởng đến Độ hài lòng của khách hàng
Độ Hài Lòng
Độ phản hồi
Chất lượng
Thông tin Độ tin cậy