STT Trung bình thang
đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s
Alpha nếu loại biến này
SỰ HÀI LÒNG: Cronbach’s Alpha = 0.873
TM1 7.46 2.430 .746 .832 TM2 7.25 2.198 .749 .829 TM3 7.11 2.212 .778 .801
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Ta thấy Cronbach‟s Alpha tổng = 0.847. Các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Trong đó không có biến nào loại đi làm tăng Cronbach‟s Alpha, ta giữ nguyên bộ thang đo để đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Nhƣ vậy, sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha của các thang đo, có thể rút ra kết luận nhƣ sau: Thang đo có 24 biến đƣợc giữ nguyên đƣa vào bƣớc phân tích nhân tố tiếp theo, đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê.
4.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis) Factor Analysis)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha, Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đƣợc dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lƣờng phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al. 2009). Mô hình nghiên cứu ban đầu có 6 nhóm nhân tố với 24 biến đo lƣờng chất lƣợng dịch vụ ngân hàng điện tử tại VCB Vũng Tàu. Dựa trên kết quả đánh giá tin cậy của Cronbach‟s Alpha, tác giả giữ nguyên 24 biến để đƣa vào phân tích nhân tố EFA. Quy trình phân tích nhân tố đƣợc thực hiện với phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phƣơng pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) và Bartlett để đo lƣờng sự tƣơng thích của mẫu khảo sát.
Bƣớc đầu phải xem xét hệ số trích (Extraction) của các biến, nếu biến nào có hệ số này nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ. Bƣớc tiếp theo là tiến hành xem xét 2 chỉ tiêu:
- Hệ số KMO (Kaise – Mayer – Olkin) phải thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1 - Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0: độ tƣơng quan giữa các biến quan
sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (sig < 0,05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, NXB Thống Kê, 2008).
Kết quả nhóm nhân tố thể hiện trong bảng Rotated Component matrix và hệ số tải nhân tố - Factor Loading – trong bảng này phải có giá trị lơn hơn 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, NXB Thống Kê, 2008). Điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (mặc định của SPSS, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau mỗi lần chuẩn hóa mỗi biến gốc có phƣơng sai là 1). Thang đo đƣợc chấp nhận với tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1998).
4.3.1Kết quả phân tích nhân tố cho biến độc lập (21 biến)