Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach‘s Alpha, bước tiếp theo nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố bao gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Kiểm định Bartlett: nhằm kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ số ý nghĩa khi Sig. có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006).
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006).
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair & cộng sự, 2006).
Hệ số tải nhân tố (Factor loadings): là hệ tố tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Với mẫu khoảng 200, hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự), biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mô hình.
4.2.3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập (lần 1)
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 HH4 .812 HH1 .806 HH3 .801 HH2 .760 HH5 .746 NLPV1 .917 NLPV4 .880 NLPV2 .862 NLPV3 .805 TC2 .904 TC4 .888 TC3 .854 TC1 .839 GC1 .880 GC2 .868 GC4 .823 GC3 .778 DU2 .868 DU1 .843 DU4 .819 DU3 .768 THC2 .773 THC4 .727 THC3 .652 THC5 .638 THC1
Bảng 4.3. Kết quả phân tích nhân tố EFA (lần 1)
Yếu tố cần đánh giá Kết quả So sánh Hệ số KMO 0.732 0.5 <0.732< 1
Giá trị Sig. trong kiểm định
Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 67.664% 67.664%> 50%
Giá trị Eigenvalue 1.981 1.981 > 1
Bảng 4.4. Kiểm định KMO nhân tố độc lập lần 1
(Nguồn: Phụ lục 6- Kết quả kiểm định EFA)
Nhìn vào các kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập, ta nhận thấy rằng kết quả chia thành thành 6 nhóm. Các chỉ tiêu đánh giá được thống kê như sau:
KMO = 0.732 nên phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Eigenvalues = 1.981> 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình
Tổng phương sai trích= 67.664% > 50% đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng 6 nhân tố này giải thích 67.664% biến thiên của dữ liệu.
Biến THC1 có hệ số tải nhân tố (Factor loadings) nhỏ hơn 0.5 nên tác giả loại bỏ biến này và tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai.
4.2.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập (lần 2) Yếu tố cần đánh giá Kết quả So sánh
Hệ số KMO 0.730 0.5 <0.730< 1
Giá trị Sig. trong kiểm định
Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 69.231% 69.231%> 50%
Giá trị Eigenvalue 1.932 1.932 > 1
Bảng 4.5. Kiểm định KMO nhân tố độc lập lần cuối
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 HH4 .812 HH1 .807 HH3 .802 HH2 .761 HH5 .745 NLPV1 .917 NLPV4 .882 NLPV2 .860 NLPV3 .808 TC2 .903 TC4 .888 TC3 .854 TC1 .840 GC1 .887 GC2 .865 GC4 .832 GC3 .784 DU2 .867 DU1 .846 DU4 .820 DU3 .767 THC2 .797 THC4 .723 THC5 .654 THC3 .653
Bảng 4.6. Kết quả phân tích nhân tố EFA lần cuối
(Nguồn: Phụ lục 6- Kết quả kiểm định EFA)
Nhìn vào các kết quả phân tích nhân tố lần cuối cho biến độc lập, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố lần cuối thì các nhân tố gộp cho ta thành 6 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê như sau:
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Eigenvalues = 1.932> 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Tổng phương sai trích = 69.231% > 50% đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng 6 nhân tố này giải thích 69.231% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố (Factor loadings) của tất cả các biến đều lớn hơn 0,5.
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố có sự thay đổi nhóm biến so với kết quả định tính ban đầu. Bảng 4.6 cho thấy, sau quá trình thực hiện phân tích nhân tố, mô hình cuối cùng gồm 25 biến quan sát được gom thành 6 nhân tố độc lập như sau: sự tin cậy (TC), sự đáp ứng (DU), phương tiện hữu hình (HH), năng lực phục vụ (NLPV), sự thấu cảm (THC) và giá cả cạnh tranh (GC). Cụ thể,
- Nhân tố 1 “PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH”: Nhân tố này gồm các biến quan sát HH4, HH1, HH3, HH2, HH5.
- Nhân tố 2 “NĂNG LỰC PHỤC VỤ”: Nhân tố này gồm các biến quan sát NLPV1, NLPV4, NLPV2, NLPV3.
- Nhân tố 3 “SỰ TIN CẬY”: Nhân tố này gồm các biến quan sát TC2, TC4, TC3, TC1.
- Nhân tố 4 “GIÁ CẢ CẠNH TRANH”: Nhân tố này gồm các biến quan sát GC1, GC2, GC4, GC3.
- Nhân tố 5 “SỰ ĐÁP ỨNG”: Nhân tố này gồm các biến quan sátDU2, DU1, DU4, DU3.
- Nhân tố 6 “SỰ THẤU CẢM”: Nhân tố này gồm các biến quan sátTHC2, THC4, THC5, THC3.
Sau quá trình thực hiện phân tích nhân tố, bảng phân nhóm và đặt tên nhóm cho 6 nhân tố được tạo ra như sau:
NHÂN
TỐ BIẾN CHỈ TIÊU
TÊN NHÓM
HH
HH4 Thời gian làm việc của Ngân hàng rất thuận tiện cho Anh chị giao dịch
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH
HH1 Agribank có cơ sở vật chất đầy đủ HH3 Website Agribank vận hành tốt, không
xảy ra tình trạng nghẽn mạch
HH2 Các quảng cáo về dịch vụ TTQT của Agribank rất hấp dẫn, đa dạng
HH5 Agribank có mạng lưới giao dịch rộng thuận tiện cho khách hàng giao dịch
NLPV
NLPV1 Nhân viên Agribank ngày càng tạo sự tin tưởng đối với Anh chị
NĂNG LỰC PHỤC VỤ
NLPV4 Anh chị cảm thấy an toàn khi thực hiện giao dịch với Agribank
NLPV2
Nhân viên Agribank có đủ năng lực để giải quyết các vấn đề liên quan đến dịch vụ TTQT của khách hàng
NLPV3 Nhân viên Agribank có kiến thức để trả lời các câu hỏi của Anh chị
TC
TC2 Agribank thực hiện dịch vụ TTQT chuẩn xác ngay từ lần đầu tiên giao dịch
SỰ TIN CẬY
TC4 Agribank luôn đáp ứng dịch vụ TTQT
đúng vào thời gian ngân hàng đã hứa TC3 Agribank luôn giải quyết thỏa đáng khi
Anh chị có thắc mắc, khiếu nại
TC1 Agribank luôn cung cấp dịch vụ TTQT đúng những gì ngân hàng đã cam kết GC GC1 Phí dịch vụ TTQT của Agribank rất cạnh tranh GIÁ CẢ CẠNH TRANH GC2 Phí dịch vụ TTQT của Agribank phù hợp chất lượng dịch vụ mà ngân hàng cung cấp
GC4 Ngân hàng có các gói ưu đãi về phí dịch vụ TTQT, lãi suất, tỷ giá cho Anh chị GC3 Phí dịch vụ thanh toán quốc tế của
DU
DU2 Nhân viên Agribank luôn thông báo cho Anh chị biết khi nào dịch vụ hoàn thành
SỰ ĐÁP ỨNG
DU1 Agribank sử dụng hệ thống SWIFT nên tiện lợi và nhanh chóng
DU4
Các sản phẩm của dịch vụ TTQT của Agribank mà Anh chị sử dụng đều đáp ứng được nhu cầu của Anh chị
DU3 Nhân viên Agribank sắn sàng giúp đỡ Anh chị khi có yêu cầu
THC
THC2 Agribank có những nhân viên thể hiện sự quan tâm đến cá nhân Anh chị
SỰ THẤU CẢM
THC4 Nhân viên Agribank hiểu được những nhu cầu đặc biệt của Anh chị
THC5
Agribank có nhiều chính sách ưu đãi đối với khách hàng VIP (khách hàngtruyền thống, khách hàng có uy tín, khách hàng có doanh số giao dịch cao…)
THC3 Agribank thể hiện sự chú ý đặc biệt đến những quan tâm nhiều nhất của Anh chị
Bảng 4.7. Nhân tố ảnh hưởng CLDV TTQT tại Agribank chi nhánh Sài Gòn 4.2.3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc Yếu tố cần đánh giá Kết quả So sánh
Hệ số KMO 0.638 0.5 <0.638< 1
Giá trị Sig. trong kiểm định
Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 57.374% 57.374%> 50%
Giá trị Eigenvalue 1.721 1.721 > 1
Bảng 4.8. Kiểm định KMO biến phụ thuộc
Biến Nhân tố
1 CL3 .785 CL1 .778 CL2 .706
Bảng 4.9.Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
(Nguồn: Phụ lục 6- Kết quả kiểm định EFA)
Thực hiện phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc ta thu được kết quả như sau: Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0.638 (> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 ( sig = .000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Với phương pháp rút trích nhân tố principal components và phép quay Varimax đã trích được một nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố ( Factor loadings) của các biến khá cao ( đều lớn hơn 0,5) : đạt yêu cầu và phương sai rút trích đạt 57.374% (> 50%). Như vậy, thang đo “ Sự hài lòng” đạt giá trị hội tụ.