.10 Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) phát triển hoạt động thanh toán quốc tế tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh tỉnh bình thuận (Trang 78 - 81)

Biến quan sát Hệ số tưong quan biến - tổng hiệu chỉnh

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Thang đo Sự tin cậy: Cronbach’s Alpha = 0.676

TC1 0.381 0.650

TC2 0.438 0.621

TC3 0.407 0.638

TC4 0.420 0.629

TC5 0.520 0.581

Thang đo Sự đáp ứng: Cronbach’s Alpha = 0.682

DU1 0.530 0.575

DU2 0.419 0.646

DU3 0.557 0.555

DU4 0.365 0.682

Thang đo Năng lực phục vụ: Cronbach’s Alpha = 0.811

NL1 0.544 0.787 NL2 0.630 0.767 NL3 0.581 0.779 NL4 0.570 0.782 NL5 0.544 0.787 NL6 0.567 0.782

Thang đo Sự đồng cảm: Cronbach’s Alpha = 0.768

DC2 0.556 0.725

DC3 0.550 0.723

DC4 0.430 0.753

DC5 0.534 0.727

DC6 0.519 0.731

Thang đo Phương tiện hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0.880

PT1 0.749 0.852 PT2 0.707 0.859 PT3 0.726 0.855 PT4 0.581 0.873 PT5 0.734 0.854 PT6 0.628 0.868 PT7 0.544 0.878

Thang đo Uy tín thương hiệu: Cronbach’s Alpha = 0.818

UT1 0.582 0.801 UT2 0.607 0.797 UT3 0.642 0.791 UT4 0.499 0.814 UT5 0.594 0.799 UT6 0.570 0.803 UT7 0.500 0.814

HL1 0.717 0.720

HL2 0.611 0.818

HL3 0.706 0.713

(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS)

Kết quả chạy kiểm định thang đo cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3, hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 và khơng có hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến của biến quan sát nào lớn hơn hệ số cronbach’s alpha của nhóm biến. Vì vậy tất cả thang đo đều đạt độ tin cậy và tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.

2.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Qua phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ loại bỏ các biến quan sát không đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt; đồng thời tái cấu trúc các biến quan sát còn lại vào các nhân tố (thành phần đo lường) phù hợp, đặt cơ sở cho việc hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, các nội dung phân tích tiếp theo.

Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu quan tâm trong phân tích EFA gồm:

Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): Đây là một tiêu chí dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi hệ số KMO lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Đại lượng Barlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig nhỏ hơn 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

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 mơ hình phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%. (Nguyễn Đình Thọ, 2011) .

Hệ số tải nhân tố (Factor loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố: Là hệ số 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. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011)

Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011) .

2.4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập

Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập lần 1 cho thấy: Chỉ số KMO là 0.805 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.00 nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.

35 biến quan sát được trích vào 8 nhóm nhân tố tại Eigenvalue = 1.012 và phương sai trích đạt 58.558%. Biến quan sát TC4 rút trích vào các nhân tố có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0.5 nên bị loại ra khỏi thang đo. Biến quan sát DC4 rút trích vào nhân tố 4 và nhân tố 7 không đạt được giá trị phân biệt nên bị loại ra khỏi thang đo. Các biến quan sát này sau khi loại ra khỏi mơ hình, cần phân tích lại nhân tố khám phá lần thứ 2 để kiểm tra.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập lần 2 cho thấy: Chỉ số KMO là 0.805 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.00 nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.

33 biến quan sát được trích vào 7 nhóm nhân tố tại Eigenvalue = 1.040 và phương sai trích đạt 57.127%. Các biến quan sát lần lượt giải thích cho 6 nhóm nhân tố vì nhóm nhân tố thứ 7 khơng có biến quan sát nào giải thích nên ta loại khỏi mơ hình nhân tố thứ 7 mới khám phá.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập được trình bày sau:

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) phát triển hoạt động thanh toán quốc tế tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh tỉnh bình thuận (Trang 78 - 81)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(145 trang)