CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kết quả nghiên cứu và các bƣớc kiểm định theo mô hình
4.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là Principal Component (được mặc định trong chương trình SPSS v22) với phép quay Varimax.
Kết quả phân tích thang đo chất lượng dịch vụ NHBL theo mô hình SERVQUAL:
Thang đo chất lượng dịch vụ gồm 5 thành phần chính và được đo bằng 22 biến quan sát. Sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha, có 1 biến bị loại là ASS18, còn lại 21 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần (các nhóm).
Kiểm định KMO và Bartlett‟s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là khá cao 0,905 (lớn hơn 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0,000) chứng tỏ phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương sai rút trích Principal components và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 4 nhân tố từ 21 biến quan sát với phương sai rút trích là 57,035% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên bảng Rotated Component Matrix, biến RES12 có hệ số tải là 0,497 và REL02 có hệ số tải 0,469 đều nhỏ hơn 0,5 nên bị loại. Sau khi phân tích nhân tố lần 2, phân tích nhân tố vẫn rất phù hợp với hệ số KMO đạt 0,911. Kết quả phân tích nhân tố rút được 4 nhân tố tại mức Eigenvalue vẫn là 1,017, nhưng phương sai trích được cao hơn so với lần 1 là 58,172%. Kiểm tra lại bảng Rotated Component Matrix, 2 biến REL04 và RES13 có hệ số tải nhân tố thấp hơn 0,5 là 0,499 và 0,446. Do đó, ta tiếp tục loại bỏ 2 biến này.
Các lần phân tích tiếp theo, hệ số KMO vẫn đạt yêu cầu (lớn hơn 0,5). Dựa trên bảng Rotated Component Matrix, biến ASS15 có 2 hệ số tải nhân tố là 0,512 (nhóm 1) và 0,543 (nhóm 4) không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 1 và nhóm 4 nên biến ASS15 bị loại do có khả năng biến này tạo nên việc rút nhân tố giả (Xem phụ lục 5). Ba biến REL01, TAN05 và RES09 có hệ số tải nhân tố lần lượt là 0,434, 0,492 và 0,468 đều nhỏ hơn 0,5 nên tiếp tục bị loại.
Ở lần phân tích nhân tố cuối cùng, kiểm tra lại bảng Rotated Component Matrix, các biến quan sát lúc này đều có hệ số factor loading lớn hơn 0,5, đạt yêu
cầu. Kết quả phân tích nhân tố được trình bày như sau:
Bảng 4.20 - Kết quả phân tích nhân tố
Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 EMP20 0,756 EMP19 0,697 EMP22 0,685 EMP21 0,633 ASS17 0,715 ASS14 0,703 RES10 0,693 ASS16 0,657 RES11 0,546 TAN06 0,746 TAN07 0,702 REL03 0,671 TAN08 0,596 Eigenvalues 5,092 1,205 1,174 Phƣơng sai rút trích (%) 20,193 39,920 17,552
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra
Sau khi loại các biến không đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá EFA, thang đo chất lượng dịch vụ NH theo mô hình SERVQUAL được đo lường bằng 13 biến quan sát. Theo bảng trên ta thấy, các biến quan sát trong 5 thành phần ban đầu được nhóm gộp thành các nhân tố mới hoàn toàn.
Nhân tố thứ nhất (F1) bao gồm 4 biến quan sát EMP19, EMP20, EMP21 và EMP22. Các biến này liên quan đến sự đồng cảm của NH đối với KH nên được đặt tên là Đồng cảm.
Nhân tố thứ hai (F2) bao gồm 5 biến quan sát: RES10, RES11, ASS14, ASS16 và ASS17. Thành phần này liên quan đến năng lực phục vụ và đáp ứng của NH nên được đặt tên là Năng lực đáp ứng và phục vụ.
Với tổng phương sai là 57,473% cho biết 3 nhân tố này giải thích được 57,473% biến thiên của dữ liệu.
Mô hình hiệu chỉnh: Theo phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên, mô hình
sẽ được hiệu chỉnh lại như sau:
Hình 4.5 - Sơ đồ mô hình ứng dụng đƣợc điều chỉnh