5. Kết cấu luận văn
3.4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng kiểm định Cronbach’s Alpha
Để tiến hành đánh giá sơ bộ thang đo, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp phân tích hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá để lựa chọn mô hình nghiên cứu chính thức. Mục đích của phương pháp này là dùng để loại biến rác trước. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-Tổng correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại
đó các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.50 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Còn phân tích nhân tố khám phá để xác định các nhân tố xây dựng nên mô hình nghiên cứu.
Bảng 3.9. Kết quả đánh giá các thang đo bằng Cronbach's Alpha
Thống kê tổng các mục
Tên biến Thang đo trung bình nếu xóa mục Thang đo phƣơng sai nếu xóa mục tƣơng quan tổng Điều chỉnh mục Cronbach's Alpha nếu xóa mục
Sự đồng cảm: Cronbach’s Alpha = 0.906 E1 14,90 9,999 ,873 ,862 E2 15,03 10,565 ,754 ,888 E3 14,83 10,492 ,783 ,882 E4 14,82 10,512 ,806 ,877 E5 14,62 11,880 ,612 ,915
Tính hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0.904
H1 18,74 14,031 ,743 ,887 H2 18,68 13,236 ,808 ,877 H3 18,73 13,544 ,769 ,883 H4 18,81 13,831 ,743 ,887 H5 18,78 13,009 ,809 ,876 H6 18,81 14,696 ,563 ,913
Độ tin cậy: Cronbach’s Alpha = 0.883
C1 13,40 6,386 ,756 ,849
C2 13,42 6,518 ,758 ,848
C3 13,51 6,702 ,678 ,867
C4 13,47 7,113 ,636 ,876
C5 13,41 6,448 ,766 ,846
Khả năng đáp ứng: Cronbach’s Alpha = 0.934
D1 15,9778 11,827 ,697 ,937 D2 16,1333 11,971 ,810 ,922 D3 16,0639 11,848 ,789 ,924 D4 16,0528 11,153 ,877 ,913 D5 16,0889 11,240 ,879 ,912 D6 16,1417 12,050 ,797 ,923
Tính đảm bảo: Cronbach’s Alpha = 0,915
B1 16,5833 8,093 ,723 ,908
B2 16,4139 7,380 ,829 ,886
B3 16,4833 7,548 ,765 ,900
B4 16,4667 7,475 ,827 ,887
B5 16,5083 7,621 ,770 ,898
Chất lượng sản phẩm/dịch vụ: Cronbach’s Alpha = 0.923
P1 15,52 7,114 ,806 ,904
P2 15,54 7,230 ,793 ,906
P3 15,53 7,069 ,812 ,903
P4 15,54 7,246 ,791 ,907
P5 15,76 7,391 ,792 ,907
Nguồn: Số liệu điều tra
Kết quả xử lý đánh giá độ tin cậy của thang đo, ta có nhận xét sau:
Thành phần sự đồng cảm có Cronbach Alpha khá lớn (0.906), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn ( > 0.3). Vì vậy, trong nhóm thành phần này chỉ có các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần tính hữu hình có Cronbach Alpha khá lớn (0.904), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn ( > 0.3). Tuy nhiên biến H6 có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,913> 0,906. Nên biến này bị loại khỏi mô hình phân tích EFA tiếp theo. Vậy các biến đo lường thành phần này là H1 đến H5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần độ tin cậy có hệ số Cronbach Alpha khá lớn (0.883), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn ( > 0.3). Vậy các biến đo lường trong thành phần này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần khả năng đáp ứng của ngân hàng có Cronbach Alpha khá lớn (0.934), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn ( > 0.3). Tuy nhiên biến D1 có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,937> 0,934. Nên biến này bị loại khỏi mô hình phân tích EFA tiếp theo. Vậy các biến đo lường thành phần này là D2 đến D6 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần tính đảm bảo có Cronbach Alpha khá lớn (0.915), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn ( > 0.3). Vì vậy các biến đo lường của thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần chất lượng sản phẩm/dịch vụ có Cronbach Alpha khá lớn (0.923), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn ( > 0.3). Vì vậy các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Tóm lại, tất cả các thành phần đều đủ điều kiện về hệ số Cronbach’s Alpha, tương quan biến tổng và số biến để tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá (EFA).