Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến
- tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến 1. Độ tin cậy: α = 0.824 TC01 11.83 2.556 .654 .776 TC02 11.99 2.632 .584 .810 TC03 11.85 2.723 .675 .770 TC04 11.82 2.487 .692 .758 2. Sự đáp ứng: α = 0.843 DU05 11.77 3.452 .628 .821 DU06 11.78 3.144 .733 .775 DU07 11.87 3.386 .648 .813 DU08 11.84 3.298 .701 .790 3. Sự đảm bảo: α = 0.804 (lần 2) DB09 11.68 2.893 .672 .727 DB10 11.69 2.941 .636 .745 DB11 11.66 3.012 .654 .737 DB13 11.78 3.226 .515 .803 4. Sự cảm thông: α = 0.747 CT14 11.78 2.123 .516 .706 CT15 11.72 2.019 .615 .644 CT16 11.79 2.756 .442 .743 CT17 11.77 1.954 .623 .639 5. Sự hữu hình: α = 0.732 HH18 15.09 9.826 .488 .690 HH19 14.51 10.329 .543 .667 HH20 14.83 9.915 .518 .676 HH21 14.60 10.579 .529 .673 HH22 14.81 11.464 .396 .720
6. Sự hài lòng: α = 0.809 SHL23 7.93 1.627 .632 .765 SHL24 7.84 1.407 .685 .710 SHL25 7.98 1.515 .659 .736 Nguồn: Kết quả xử lý từ SPSS, 2021
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích yếu tố EFA. Khi phân tích EFA cho các thang đo tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax. Đây là phương pháp thường được sử dụng cũng như cho phép rút trích tối đa % phương sai của các biến quan sát ban đầu so với các phương pháp khác (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Một số tiêu chuẩn khi thực hiện phân tích EFA
▪ KMO ≥ 0.5 và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig. < 0.05)
▪ Đảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến >0.50 (50%),
▪ Hệ số tải lên nhân tố chính |>0.50| được xem là có ý nghĩa thực tiễn,
▪ Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0.30) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.3.1. Phân tích EFA các biến độc lập
Thang đo khái niệm độc lập: độ tin cậy, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông, sự hữu hình sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, các biến đạt yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA).
Đặt giả thuyết H0 là 21 biến quan sát của thang đo chất lượng dịch vụ cho vay tiêu dùng cá nhân không có mối tương quan với nhau.
Kiểm định KMO có hệ số KMO = 0.807 (> 0.5); kiểm định Bartlett có Sig.=0.000 (tức là nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05), có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau. Điều này cho thấy phân tích EFA là rất thích hợp.
Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.457 (>1.0), EFA đã rút trích được 5 nhân tố (đúng bằng số nhân tố so với mô hình nghiên cứu đề xuất) từ 21 biến quan sát với tổng phương sai trích là 62.130% (>50%). Biến quan sát HH22 (Mẫu biểu của Quỹ trợ vốn rõ ràng, đơn giản, thủ tục giao dịch dễ dàng) bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 và CT16 (Quỹ trợ vốn luôn có nhiều chương trình khuyến mãi cho khách hàng, chính sách chăm sóc khách hàng tốt) bị loại do có chênh lệch hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.3. Sau đó tiếp tục thực hiện EFA lần 2.
Kết quả phân tích EFA lần 2:
Kiểm định KMO có hệ số KMO = 0.786 (tức là > 0.5); kiểm định Bartlett có Sig.=0.000 (tức là nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05), có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau. Điều này cho thấy phân tích EFA là rất thích hợp.