4.1. Cácy ếu tố ảnhhưởngđến phát triển dịch vụ ngânhàng điệntử từ phía
4.2.4.2. Phân tích độ tin cậy thang đo quyết định sử dụng dịch vụ NHDT
(KTXH) và Thói quen sử dụng (TQSD) có hệ số Cronbach's Alpha < 0.6 nên bị loại do không đạt yêu cầu. Bảy (07) thành phần còn lại là Luật pháp Việt Nam (LPVN), Hạ tầng công nghệ (HTCN), Nhận thức và hiểu biết (NTHB), Nguồn vốn đầu tư và an tồn bảo mật (NVAT), Nguồn nhân lực (NNL), Chính sách tiếp thị (CSTT), Tiện ích sử dụng (TISD) đều có hệ số Cronbach's Alpha >0.6. Vì vậy, tất cả 7 thành phần này bao gồm 29 biến quan sát sẽ được dùng trong phân tích khám phá EFA tiếp theo.
4.2.4.2. Phân tích độ tin cậy thang đo quyết định sử dụng dịch vụ NHDT NHDT
Thành phần quyết định sử dụng có Cronbach's Alpha: 0.808 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Do đó, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần quyết định sử dụng và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 10, phụ lục 08).
Tóm lại, sau khi phân tích độ tin cậy thang đo quyết định sử dụng NHDT. Thành phần này có thang đo đạt yêu cầu với hệ số Cronbach's Alpha >0.6. Tất cả 4 biến trong thành phần này sẽ được dùng trong phân tích khám phá EFA tiếp theo.
4.2.5. Phân tích nhân tố EFA đối với các thang đo
Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để kiểm định giá trị thang đo, đây là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau.
Mơ hình được kiểm định thơng qua việc tính hệ số KMO and Bartlett's Test. Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng
không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA. (Hair, 2010). Bên cạnh đó, Theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0.4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Do đó, với nghiên cứu này các quan sát có Factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của thang đo.
Phương pháp trích hệ số sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp Principal component analysis, phép quay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, chấp nhận thang đo khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì tổng phương sai trích từ 60% trở lên là tốt.