Phân tích nhân tố khám phá EFA là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
SPDV2 10.52 5.598 .146 .858 SPDV3 10.60 4.181 .630 .603 SPDV4 10.66 3.884 .650 .582
SẢN PHẨM, DỊCH VỤ TIỀN GỬI sau khi loại biến SPDV2: Cronbach’s Alpha = 0.858
SPDV1 7.06 2.589 .696 .838
SPDV3 6.96 2.732 .792 .750
SPDV4 7.02 2.673 .715 .816
QUYẾT ĐỊNH GỬI TIỀN : Cronbach’s Alpha = 0.720
QD1 6.75 .822 .597 .560 QD2 6.78 .893 .537 .635 QD3 6.77 .869 .489 .695
EFA được thực hiện với phép trích Principle Component với phép xoay Varimax và các tiêu chuẩn Community > = 0.5, hệ số tải nhân tố (Factor loading) > = 0.5, Eigenvalue >=1, tổng phương sai trích >= 0.5 (50%) và hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) > = 0.5 để đảm bảo dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo, nghiên cứu tiếp tục kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích EFA. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát được giữ lại là 27 biến quan sát với 7 nhân tố. Khi phân tích EFA thì , tất cả các biến quan sát đều đáp ứng tốt các điều kiện để tiến hành phân tích.
Bảng 4.6 : Phân tích nhân tố với các biến độc lập
Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 TH2 .904 TH1 .901 TH4 .829 TH3 .822 TT3 .849 TT2 .842 TT1 .824 TT4 .718 LS4 .851 LS1 .832 LS2 .818 LS3 .552 TC4 .927 TC1 .915 TC2 .719 TC3 .664 NT2 .858 NT4 .836 NT1 .791 NT3 .737 SPDV3 .888 SPDV1 .814
SPDV4 .796 NLPV1 .770 NLPV4 .735 NLPV2 .733 NLPV3 .705 Phương sai trích (%) 19.444 33.763 44.846 54.133 62.515 68.942 73.694 Hệ số Eigenvalue 5.250 3.866 2.992 2.508 2.263 1.735 1.283 KMO .681
Kiểm định Bartlett's Test .000
(Nguồn Kết quả phân tích SPSS)
- Hệ số KMO trong phân tích bằng 0.681 > 0.5, cho thấy rằng kết quả phân tích yếu tố là đảm bảo độ tin cậy.
- Kiểm định Bartlett's Test có hệ số Sig=0.000<0.05, thể hiện rằng kết quả phân tích yếu tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê.
- Phương sai trích bằng 73.694, thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 73.694% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá.
- Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 7 bằng 1.283 >1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 7, hay kết quả phân tích cho thấy có 7 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
- Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát được giữ lại là 27 biến quan sátvới 7 nhân tố.
7 nhân tố được xác định có thể được mô tả như sau:
- Nhân tố 1 : Gồm 4 biến quan sát: TH1, TH2, TH3, TH4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “THƯƠNG HIỆU” – Ký hiệu là TH. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.8 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 2 : Gồm 4 biến quan sát: TT1, TT2, TT3, TT4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “SỰ THUẬN TIỆN” – Ký hiệu là TT. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 3 : Gồm 4 biến quan sát: LS1, LS2, LS3, LS4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “LÃI SUẤT” – Ký hiệu là LS. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.5 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 4 : Gồm 4 biến quan sát: TC1, TC2, TC3, TC4 . Chính các biến này cấu thành nhân tố “SỰ TIN CẬY” – Ký hiệu là TC. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.6 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 5 : Gồm 4 biến quan sát: NT1, NT2, NT3, NT4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “ẢNH HƯỞNG TỪ NHỮNG NGƯỜI THÂN QUEN” – Ký hiệu là NT. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 6 : Gồm 3 biến quan sát: SPDV1, SPDV3, SPDV4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “SẢN PHẨM, DỊCH VỤ TIỀN GỬI” – Ký hiệu là SPDV. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 7 : Gồm 4 biến quan sát: NLPV1, NLPV2, NLPV3 NLPV4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “ NĂNG LỰC PHỤC VỤ” – Ký hiệu là NLPV. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0.7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.