CHƯƠNG 2 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Đo lường sự hài lòng của khách hàng doanh nghiệp về chất lượng dịch vụ
3.3.1.4. Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory factor analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là bước quan trọng nhằm đánh giá giá trị của thang đo, sau khi đánh giá độ tin cậy, xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhân tố khác nhau. Phân tích được tiến hành với 26 biến quan sát của 5 nhân tố độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHDN về chất lượng dịch vụ TTQT của Sacombank Đông Đô. Hai giá trị quan trọng được xem xét là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Điều kiện để EFA được thỏa mãn là: hệ số tải >0,5; Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) đạt: 0,5≤KMO≤1; Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Sig. <0,05; Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥50%.
- Phân tích nhân tố độc lập
Trong lần phân tích đầu tiên, kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân cho ra kết quả hệ số KMO là 0,892 >0,5 (thỏa yêu cầu); giá trị Sig trong kiểm định Bartlett: Sig=0,000 <0,05 (thỏa yêu cầu); mức giá trị Eigenvalues 1,060 (>1) tại nhân tố thứ 4, do đó cho phép trích được 4 nhân tố từ 26 biến quan sát với phần trăm biến thiên là 74,136% (>50%). Như vậy, phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên, biến DU4 không hiện giá trị; biến NL2, NL3 và NL4 tải lên 2 nhân tố và không đảm bảo mức chênh lệch hệ số tải Factor Loading từ 0,3 (NL2: 0,716-0,529=0,187; NL3:
0,620-0,615=0,005; NL4: 0,666-0575=0,091). Chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,3, chúng ta cần loại bỏ biến quan sát đó (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Loại biến DU4 và lần lượt biến NL3, NL4, phân tích cuối cùng thu được kết quả như sau:
Bảng 3.14. Kết quả phân tích nhân tố KMO and Bartlett’s Test KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,880
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2786,004
df 190
Sig. 0,000
Rotated Component Matrixa
Biến Component Nhân tố 1 2 3 TC5 0,907 Khả năng phục vụ DU2 0,900 TC4 0,859 TC3 0,842 TC1 0,829 TC2 0,807 HH3 0,802 DC4 0,720 NL2 0,686
DU1 0,630 DU3 0,628 NL1 0,519 DC3 0,788 Sự đồng cảm DC5 0,745 DC1 0,719 DC2 0,693
HH5 0,777 Phương tiện hữu
hình
HH1 0,762
HH2 0,685
HH4 0,504
Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 03/2021
Kết quả phân tích cho thấy:
• Hệ số KMO trong phân tích bằng 0,880>0,5 như vậy kết quả phân tích nhân
tố là phù hợp.
• Kiểm định Bartlett có hệ số Sig.=0,000<0,05, cho thấy kết quả phân tích nhân
tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê.
• Phương sai trích (Cumulative%) bằng 70,670% (thỏa điều kiện >50%), thể
hiện rằng sự biến thiên của các nhân tố được phân tích có thể giải thích được 70,670% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu (mức ý nghĩa khá tốt).
• Hệ số Eigenvalues của nhân tố thứ 3 bằng 1,570>1, cho thấy sự hội tụ của phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 3. Như vậy, có 3 nhân tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
• Hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát thể hiện các nhân tố đều lớn hơn 0,5, trừ biến DU4, cho thấy ngoại trừ biến DU4, các biến quan sát đều thể hiện được sự ảnh hưởng với các nhân tố mà biến này biểu diễn.
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố đã chỉ ra có 3 nhân tố có tính phân biệt từ dữ liệu khảo sát thu được qua các biến quan sát đảm bảo độ tin cậy về dữ liệu. Nhóm nhân tố đầu tiên gồm biến quan sát của nhóm TC, DU và NL nên tác giả gộp lại và đặt tên mới là Khả năng phục vụ (PV). Các nhân tố đóng vai trị biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu được thể hiện lại bao gồm: Khả năng phục vụ (PV); Sự đồng cảm (DC) và Phương tiện hữu hình (HH).
- Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 3.15. Kết quả phân tích nhân tố phụ thuộc
Biến Hệ số tải Hệ số Giá trị
HL1 0,899 KMO 0,572
HL2 0,764 Sig. 0,000
HL3 0,748 Phương sai trích 65,065
Eigenvalues 1,952
Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 03/2021
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy:
• Hệ số KMO trong phân tích bằng 0,572 (>0,5) thể hiện kết quả phân tích nhân
tố đảm bảo độ tin cậy.
• Kiểm định Bartlett có hệ số Sig.=0,000<0,05, cho thấy kết quả phân tích nhân
tố đảm bảo mức ý nghĩa thống kê.
• Phương sai trích bằng 65,065%, cho thấy sự biến thiên của các nhân tố được
phân tích có thể giải thích được 65,065% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu (mức ý nghĩa khá)
• Hệ số Eigenvalues của nhân tố thứ 1 bằng 1,952>1 cho thấy sự hội tụ của phép
phân tích dừng ở nhân tố thứ 1. Như vậy có 1 nhân tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
• Hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát đều lớn hơn 0,5, thể hiện rằng các biến quan sát đều cho thấy sự ảnh hưởng với các nhân tố mà các biến này biểu diễn.
Kết quả phân tích nhân tố với biến phụ thuộc thể hiện độ tin cậy cao, chỉ có một nhân tố được trích ra từ các biến quan sát của thang đo sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ thể hiện biến phụ thuộc của mơ hình, như vậy, thang đo đó đảm bảo được tính đơn hướng, các biến quan sát của biến phụ thuộc hội tụ khá tốt.
Từ kết quả trên, nghiên cứu thực hiện thu gọn tập hợp các biến lại bằng các biến đại diện cho mỗi nhân tố, thể hiện được tính chất chung của các biến quan sát trong cùng một cột sử dụng trong việc phân tích hồi quy sau đây.