Như vậy sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, mô hình nghiên cứu bao gồm 8 yếu tố với 36 biến quan sát, giảm 2 biến quan sát so với mô hình nghiên cứu chính thức ban đầu. Thang đo của các yếu tố này đảm bảo điều kiện của phân tích nhân tố khám phá EFA. Phần tiếp theo, tác giả trình bày kết quả phân tích EFA đối với các biến độc lập và biến phụ thuộc của mô hình.
Phương pháp phân tích nhân tố mới EFA để kiểm định giá trị khái niệm thang đo, nhằm rút gọn từ tập hợp nhiều biến quan sát thành biến nhỏ hơn, nhưng vẫn mang đầy đủ ý nghĩa. Phân tích EFA nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát.
4.4.2.1 Phân tích nhân tố với các biến độc lập
Điều kiện cần để phân tích nhân tố là giữa các biến quan sát phải có mối quan hệ lớn. Do đó để xem mẫu phân tích có đủ lớn và kiểm tra mẫu có đủ điều kiện để tiến hành phân tích EFA hay không, tác giả tiến hành kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s. Đặt giả thuyết H0 : Các biến quan sát không có mối quan hệ
Bảng 4.7: Kiểm định KMO và Bartlett's
Hệ số KMO 0,823
Kiểm định Bartlett's của thang đo
Giá trị Chi – bình phương 4040,375
Df 528
Sig. 0,000
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Hệ số KMO = 0,823 > 0,5: thỏa điều kiện. Kết quả phân tích EFA là phù hợp.
biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Bác bỏ giả thuyết H0. Có thể kết luận dữ liệu điều tra là đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho ra 7 nhóm nhân tố cơ bản, 7 nhân tố này giải thích được 62,136% biến thiên của tập dữ liệu, tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Tiếp theo để xác định số lượng nhân tố, sử dụng 2 tiêu chuẩn :
Tiêu chuẩn Kaiser: Dùng để xác định các nhân tố được trích ra từ thang đo. Các nhân tố không quan trọng sẽ bị loại bỏ, sẽ giữ lại các nhân tố quan trọng bằng cách xem giá trị Eigenvalues. Những nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong kết quả phân tích. Kết quả chạy phân tích EFA cho thấy có 7 nhân tố có Eigenvalues lớn hơn 1.
Tiêu chuẩn phương sai trích: Phân tích EFA phù hợp khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% và hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Kết quả chạy EFA cho thấy 7 nhân tố có phương sai trích là 62,136% lớn hơn 50%, với giá trị hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0,5 của từng biến quan sát tại mỗi dòng.
Bảng 4.8: Ma trận xoay nhân tố Các yếu tố 1 2 3 4 5 6 7 PR5 0,753 PR2 0,717 PR6 0,693 PR1 0,686 PR4 0,675 PR3 0,670 PU1 0,778 PU4 0,733 PU2 0,712 PU6 0,704
PU5 0,696 PU3 0,677 ATT4 0,823 ATT5 0,791 ATT1 0,747 ATT3 0,714 ATT6 0,641 PEU1 0,791 PEU3 0,782 PEU2 0,763 PEU5 0,715 PEU4 0,702 IB5 0,789 IB2 0,779 IB1 0,752 IB4 0,739 IB3 0,721 PBC1 0,860 PBC3 0,856 PBC2 0,828 SN1 0,882 SN3 0,852 SN2 0,845
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Như vậy, mặc dù các biến quan sát có thay đổi vị trí khi đưa vào phân tích EFA, tuy nhiên không có sự biến đổi của các biến quan sát trong từng thang đo. Vì vậy qua phân tích EFA vẫn giữ được 33 biến quan sát ban đầu, đồng thời kiểm định Bartlett’s (mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05) cho thấy các biến trong tổng thể có mối quan hệ với nhau và kiểm định KMO = 0,823>0,5 cho thấy phân tích EFA nhóm các biến quan sát lại với nhau là hợp lý. Kết quả từ phân tích EFA là có 7 nhân tố với tổng phương sai
trích là 62,136%, có ý nghĩa là khả năng sử dụng 7 nhân tố này để giải thích cho 33 biến quan sát là 62,136%.
4.4.2.2 Phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
Đặt giả thuyết H0: giữa các biến quan sát của thang đo Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT không có mối quan hệ.
Kiểm định KMO : 0,709 >0,5
Kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa sig. =0.000 < 0,05
Nên bác bỏ H0: giữa các biến quan sát của thang đo có mối quan hệ lớn.
Các nhân tố rút ra có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 có nghĩa là các biến trong cùng một nhóm đều tải mạnh trên nhân tố mà nó đó lường, do đó không có yếu tố nào bị loại. Tổng phương sai trích là 72,596% lớn hơn 50%, chứng tỏ ý nghĩa giải thích rất cao, Eigenvalue lớn hơn 1, không có sự tách ra hay dịch chuyển các nhân tố. Như vậy kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc cho phép rút ra 1 nhân tố.