Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thương hiệu ngân hàng: Cronbach’s Alpha = 0.798
HA1 22.294 16.865 0.436 0.779 HA2 22.209 16.800 0.459 0.775 HA3 22.161 16.073 0.607 0.749 HA4 22.198 15.054 0.744 0.722 HA5 22.302 15.979 0.598 0.749 HA6 22.884 17.259 0.251 0.828 HA7 22.291 15.635 0.663 0.738
Ảnh hưởng của những người xung quanh: Cronbach’s Alpha= 0.792
TK1 7.392 3.307 0.580 0.775
TK2 7.361 3.265 0.589 0.766
TK3 7.192 3.200 0.743 0.608
An toàn bảo mật: Cronbach’s Alpha = 0.817
AT1 15.258 10.124 0.534 0.802
AT2 15.156 9.513 0.659 0.765
AT3 15.178 9.522 0.625 0.776
AT4 15.167 10.424 0.500 0.812
AT5 15.037 9.314 0.728 0.745
Chi phí sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.825
CP1 11.719 5.690 0.556 0.826
CP3 11.545 5.528 0.821 0.711
CP4 11.654 5.793 0.631 0.787
Chất lượng dịch vụ: Cronbach’s Alpha = 0.831
CL1 23.144 18.221 0.406 0.838 CL2 22.739 16.193 0.850 0.767 CL3 22.864 16.959 0.644 0.797 CL4 23.159 18.838 0.356 0.844 CL5 22.754 16.453 0.828 0.772 CL6 22.909 17.418 0.541 0.814 CL7 22.952 17.501 0.532 0.816
Quyết định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.711
QĐ1 7.233 1.058 0.514 0.638
QĐ2 7.579 1.045 0.551 0.693
QĐ3 7.919 1.055 0.521 0.630
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định sơ bộ cho thấy các biến thành phần đo lường có hệ số Cronbach’s’s Alpha lần lượt là:
• Thương hiệu ngân hàng: 0.798.
• Ảnh hưởng của những người xung quanh: 0.792. • An tồn bảo mật: 0.817.
• Chất lượng dịch vụ: 0.831. • Quyết định sử dụng: 0.711.
Các hệ số tương quan của các biến quan sát đều đạt, ngoại trừ biến HA6 có tương quan biến tổng < 0.3, các khái niệm cịn lại có Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.7 và các biến quan sát đều có mối tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3. Sau khi loại hệ số HA6, hệ số Cronbach’s Alpha của biến Thương hiệu Ngân hàng tăng từ 0.798 lên 0.835.
Phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định các nhân tố thành phần và đo lường độ phù hợp của mơ hình:
Tồn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau:
− Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Để sử dụng EFA, trị số KMO phải 0,5 <= KMO <= 1.
− Kiểm định Bartlett về tương quan các biến, p <= 0,05 có nghĩa các biến có quan hệ với nhau.
− Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5 nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại .
− Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50% − Hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998)
− Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố>= 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003)
Kết quả các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng: − KMO = 0.807 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp
− Sig = 0.000 (Sig<0.05) cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê − Eigenvalue = 1.087 > 1
− Phương sai cộng dồn = 64.901%
− Hệ số tải nhân tố của các biến đa số đều > 0.5, tuy nhiên biến CL1 có hệ số tải nhân tố (factor loading) là 0.441<0.5, biến CL4 không hội tụ nên ta loại 2 biến trên ra khỏi mơ hình.
Thang đo quyết định sử dụng
− KMO = 0.675 > 0.5
− Sig = 0.000 (Sig <0.05) cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê − Eigenvalue = 1.901
− Phương sai cộng dồn = 63.365% − Số nhân tố = 1