4.3 Báo cáo kết quả nghiên cứu
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.3.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự tương quan giữa các biến quan sát. Phương pháp này cho phép nhà phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo là khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
Mã
hóa Biến quan sát
Thang đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronb ach’s alpha nếu loại biến Độ tin cậy Cronbach’s alpha = 0.722
TC1 Nhân viên NH thực hiện giao dịch
chính xác ngay từ đầu 13.29 2.042 0.423 0.710
TC2 Ngân hàng thực hiện dịch vụ đúng
như cam kết với khách hàng 13.21 1.764 0.578 0.617
TC3 Ngân hàng bảo mật thông tin và
giao dịch của khách hàng 13.17 1.731 0.615 0.593
TC4 Agribank Tiền Giang là ngân
hàng có uy tín trên thị trường 13.17 2.092 0.431 0.704
Tính đáp ứng Cronbach’s alpha = 0.797 DU1
Nhân viên ngân hàng luôn phục vụ công bằng với tất cả khách hàng
12.49 2.819 0.555 0.773
DU2
Nhân viên ngân hàng cung cấp đúng các dịch vụ mà khách hàng cần
12.53 2.651 0.689 0.705
DU3 Nhân viên ngân hàng luôn sẵn
sàng giúp đỡ khách hàng 12.46 2.817 0.612 0.744
DU4
Nhân viên ngân hàng phúc đáp tích cực các yêu cầu của khách hàng
12.54 2.908 0.580 0.760
Năng lực phục vụ Cronbach’s alpha = 0.672 NLPV
1
Nhân viên ngân hàng ngày càng tạo được sự tin tưởng với khách hàng
12.61 1.930 0.392 0.647
NLPV 2
Nhân viên ngân hàng có trình độ chun mơn và thao tác nghiệp vụ tốt
12.60 1.841 0.481 0.587
NLPV 3
Nhân viên ngân hàng luôn nhã nhặn, lịch thiệp, ân cần khi tiếp xúc khách hàng
12.62 1.774 0.507 0.569
NLPV 4
Nhân viên ngân hàng luôn tư vấn giải pháp tốt nhất, giải quyết thỏa đáng các khiếu nại của khách hàng
12.73 1.953 0.436 0.617
cầu cụ thể của từng khách hàng
DC2 Ngân hàng thường xun có
chương trình tri ân khách hàng 12.35 3.081 0.640 0.753
DC3
Nhân viên ngân hàng luôn quan tâm, thấu hiểu sự khó khăn của khách hàng
12.13 2.745 0.671 0.736
DC4
Nhân viên ngân hàng hướng dẫn thủ tục cho khách hàng đầy đủ và dễ hiểu
11.99 3.264 0.529 0.802
Phƣơng tiện hữu hình Cronbach’s alpha = 0.827 PTHH
1
Ngân hàng có mạng lưới giao dịch
rộng khắp, thuận tiện 21.29 5.316 0.569 0.805
PTHH 2
Ngân hàng có hệ thống ATM hiện
đại, dễ sử dụng 21.29 5.190 0.607 0.797 PTHH 3 Sản phẩm dịch vụ ngân hàng đa dạng, phong phú và phù hợp 21.59 5.185 0.602 0.798 PTHH 4
Ngân hàng có trang thiết bị, máy móc hiện đại, cơ sở vật chất đầy đủ
21.41 5.173 0.598 0.799
PTHH 5
Trang web ngân hàng đầy đủ thông tin, tờ bướm quảng cáo sản phẩm dịch vụ bắt mắt, hấp dẫn
21.63 4.971 0.669 0.784
PTHH 6
Trang phục nhân viên ngân hàng
gọn gàng, lịch sự, dễ nhận biết 21.25 5.569 0.532 0.812 (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 20.0) Nhìn vào bảng 4.4, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.6, hệ số tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Như vậy, tất cả các biến quan sát trong các thành phần đều phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố.
Kiểm định thang đo biến phụ thuộc bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha Bảng 4.5: Hệ số Cronbach’s alpha của biến phụ thuộc
Mã
hóa Biến quan sát
Thang đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbac h’s alpha nếu loại biến Chất lƣợng dịch vụ NHBL Cronbach’s alpha = 0.667 CLD Q khách hồn tồn hài lịng với 8.04 0.895 0.442 0.620
V1 chất lượng dịch vụ của Agribank Tiền Giang
CLD V2
Trong thời gian tới, quý khách vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ của ngân hàng
7.87 0.783 0.512 0.527 CLD
V3
Quý khách sẽ giới thiệu dịch vụ
ngân hàng với những người khác 8.25 0.950 0.491 0.563 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0) Nhìn vào bảng 4.5, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0.667, lớn hơn 0.6, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 nên chấp nhận được. Như vậy, các biến phản ánh chất lượng dịch vụ NHBL đều phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
4.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Điều kiện để phân tích nhân tố:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích
hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện đủ để phân tích nhân tố là: 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005).
Factor loadings (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa
các biến và các nhân tố. Điều kiện: Factor loadings ≥ 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị loại (Hair & ctg, 1998, p111).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và eigenvalue có
giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để
đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
Kiểm định KMO các thang đo chất lƣợng dịch vụ
Kaiser-Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy
Approx. Chi- Square
Bartlett’s Test of Sphericity df Sig 0.840 1262.234 231 0.000 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0)
Với giả thuyết Ho: giữa 22 biến quan sát trong tổng thể khơng có tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test :
Hệ số KMO=0.84 >0.5, các biến quan sát có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sig=0.000 <0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể (bác bỏ giả thuyết Ho).
Với tiêu chuẩn Eigenvalue >1, tổng phương sai trích là 59.240% > 50%, cho thấy số lượng 5 nhân tố là thích hợp, 5 nhân tố rút ra giải thích được 59.24% biến thiên của dữ liệu, còn lại 40.76% là do các nhân tố khác giải thích (phụ lục 06).
Bảng 4.7: Ma trận xoay nhân tố lần 1 Component 1 2 3 4 5 PTHH5 0.763 PTHH4 0.757 PTHH6 0.688 PTHH2 0.688 PTHH3 0.670 PTHH1 0.615 DU2 0.816 DU3 0.773 DU4 0.675 DU1 0.600 DC2 0.825 DC3 0.784 DC1 0.727 DC4 0.645 TC3 0.802 TC2 0.747 TC4 0.665 TC1 0.564 NLPV3 0.825
NLPV4 0.510 NLPV1
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0)
Kết quả phân tích nhân tố lần 1 cho thấy biến NLPV1 có hệ số Factor loadings nhỏ hơn 0.5, ta loại các biến này, còn lại 21 biến tiến hành phân tích nhân tố lần 2.
Bảng 4.8: Kiểm định KMO các thang đo chất lƣợng dịch vụ lần 2 Kaiser-Meyer- Olkin Measure of Sampling
Adequacy
Approx. Chi- Square
Bartlett’s Test of Sphericity df Sig 0.836 1197.517 210 0.000 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0)
Hệ số KMO=0.836 >0.5, các biến quan sát trong mẫu có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sig=0.000 <0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
Như vậy, việc thực hiện phân tích EFA trên 21 biến là phù hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue>1, tổng phương sai trích là 60.425% > 50%, cho thấy số lượng 5 nhân tố là thích hợp, 5 nhân tố rút ra giải thích được 60.425% biến thiên của dữ liệu, còn lại 39.575% là do các nhân tố khác giải thích (phụ lục 06).
Bảng 4.9: Ma trận xoay nhân tố lần 2 Component 1 2 3 4 5 PTHH5 0.766 PTHH4 0.759 PTHH6 0.693 PTHH2 0.686 PTHH3 0.671 PTHH1 0.615 DU2 0.817 DU3 0.775 DU4 0.675 DU1 0.604 DC2 0.833
DC1 0.725 DC4 0.639 TC3 0.809 TC2 0.750 TC4 0.665 TC1 0.563 NLPV3 0.827 NLPV2 0.748 NLPV4 0.540 (Nguồn : Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0) Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy các biến quan sát đều có hệ số Factor loadings lớn hơn 0.5, do đó, 21 biến quan sát là phù hợp.
Như vậy, ta có 5 nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ NHBL gồm:
Nhân tố 1: phương tiện hữu hình gồm 6 biến: PTHH1, PTHH2, PTHH3, PTHH4, PTHH5, PTHH6
Nhân tố 2: tính đáp ứng gồm 4 biến: DU1, DU2, DU3, DU4 Nhân tố 3: sự đồng cảm gồm 4 biến: DC1, DC2, DC3, DC4 Nhân tố 4: sự tin cậy gồm 4 biến: TC1, TC2, TC3, TC4
Nhân tố 5: năng lực phục vụ gồm 3 biến: NLPV2, NLPV3, NLPV4
Với 5 nhân tố được kiểm tra lại hệ số Cronbach’alpha lần 2, kết quả vẫn giữ nguyên như lần kiểm tra đầu tiên, chỉ có nhân tố thứ 5: năng lực phục vụ bị loại biến NLPV1 nên kết quả thay đổi như sau:
Bảng 4.10: Hệ số Cronbach’s alpha lần 2 cho cho nhân tố thứ 5 sau khi loại biến NLPV1
Mã
hóa Biến quan sát
Thang đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbac h’s alpha nếu loại biến Cronbach’s alpha = 0.647 NLP V2
Nhân viên ngân hàng có trình độ
NLP V3
Nhân viên ngân hàng luôn nhã nhặn, lịch thiệp, ân cần khi tiếp xúc khách hàng
8.37 0.945 0.492 0.499
NLP V4
Nhân viên ngân hàng luôn tư vấn giải pháp tốt nhất, giải quyết thỏa đáng các khiếu nại của khách hàng
8.49 1.007 0.424 0.593
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0) Nhìn vào bảng 4.10, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha =0.647, lớn hơn 0.6, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 nên chấp nhận được. Như vậy mơ hình nghiên cứu sẽ gồm 5 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ NHBL và 21 biến quan sát.
Kết quả phân tích thang đo đánh giá chất lƣợng dịch vụ NHBL Agribank Tiền Giang
Bảng 4.11: Kiểm định KMO của biến phụ thuộc
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20.0) Hệ số KMO=0.655 >0.5, các biến quan sát trong mẫu có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sig=0.000 <0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue >1, tổng phương sai trích là 60.241% > 50%, cho thấy 3 biến quan sát này sẽ hội tụ về 1 nhân tố là chất lượng dịch vụ NHBL, nhân tố rút ra giải thích được 60.241% biến thiên của dữ liệu, còn lại 39.759% là do các nhân tố khác giải thích (phụ lục 06).