2.3. Thực trạng ảnh hƣởng thái độ nhân viên đến chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tạ
2.3.3.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Tiêu chuẩn trong phân tích EFA
Kiểm định Barlett’s Sig <0,05 thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể. Xem xét giá trị KMO: KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có thể khơng thích hợp với
Xem lại thơng số Eigenvalues có giá trị >1.
Xem xét giá trị tổng phương sai trích (yêu cầu >50%) cho biết các nhân tố được trích giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của các biến quan sát.
Chọn tiêu chuẩn Factor loading >0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading >0.55 (thường có thể chọn 0.5), nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải >0.75 (Theo Stock & ctg, 1998). Trong bài nghiên cứu này cỡ mẫu là 146 nên chọn factor loading >0.5
Kết quả
Để xác định được số lượng nhân tố cho quá trình phân tích, ta sử dụng tiêu chí eigenvalue >=1 và phương pháp rút trích Principal component với phép quay Varimax.
Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố khám phá thể hiện ở bảng 2.5 Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA
Phân tích nhân tố khám phá Kết quả
Kiểm định KMO và Barlett’s 0,722
Sig 0,000
Tổng phương sai trích 0,648
Số lượng nhân tố trích 6
Hệ số eigenvalues 1,212
(Nguồn: phụ lục 5)
Kết quả phân tích EFA thỏa mãn điều kiện thang đo đạt được giá trị hội tụ, 22 biến tương ứng với 5 nhân tố ban đầu giờ được phân tích thành 6 nhân tố, lượt bỏ 1 nhân tố khơng đạt được giá trị hội tụ cịn lại 21 nhân tố. Kết quả thể hiện ở bảng 2.5 và bảng 2.6
Bảng 2.6: Kết quả các trọng số nhân tố
Biến quan sát NHÂN TỐ
Tác phong của nhân viên cho thấy sự chuyên nghiệp 0,853 Nhân viên luôn mặc đồng phục lịch sự gọn gàng 0,844 Nhân viên trang điểm phù hợp 0,808 Nhân viên ln niềm nở khi đón tiếp khách hàng 0,661
Nhân viên thực hiện đúng yêu cầu ngay lần đầu tiên 0,780 Nhân viên luôn thực hiện đúng thời gian đã cam kết 0,723 Nhân viên luôn bảo mật thông tin khách hàng 0,717 Nhân viên luôn làm theo lời đã hứa với khách hàng 0,574
Nhân viên luôn quan tâm đến cá nhân khách hàng 0,937 Nhân viên biết tơn trọng lợi ích khách hàng 0,917 Nhân viên không làm việc riêng khi giao dịch với
khách hàng
0,673
Nhân viên rất lịch sự ân cần 0,738
Khi gặp sự cố nhân viên có khả năng xử lý triệt để 0,737 Bạn cảm thấy yên tâm khi nhân viên thực hiện giao
dịch
0,726 Nhân viên ln nhiệt tình khi giải quyết vấn đề của
khách hàng
0,688
Nhân viên luôn gọi tên bạn khi giao dịch 0,793 Nhân viên ln phát hiện ra sự có mặt của bạn bằng
lời chào hỏi
0,722 Nhân viên ln trình bày nguyên nhân chậm khi
chậm trễ thực hiện giao dịch
0,655 Nhân viên luôn giới thiệu sản phẩm dịch vụ mới của
ngân hàng
0,605
Nhân viên hiểu đúng nhu cầu của khách hàng 0.813 Nhân viên luôn tỏ ra ghi nhớ mối quan tâm của khách
hàng
0,736 (Nguồn: Phụ lục 5)
Giá trị tổng phương sai trích đạt 64,8%> 50% đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng các nhân tố này giải thích được 63,9% sự biến thiên của dữ liệu.
Hệ số eigenvalues của các nhân tố lớn hơn 1.
Ta đặt tên lại cho các biến quan sát theo 6 nhân tố rút trích được: F1: Tác phong của nhân viên cho thấy sự chuyên nghiệp (ht3)
Nhân viên luôn mặc đồng phục lịch sự gọn gàng (ht1) Nhân viên trang điểm phù hợp (ht4)
Nhân viên ln niềm nở khi đón tiếp khách hàng (ht2) F2: Nhân viên thực hiện đúng yêu cầu ngay lần đầu tiên (tc4)
Nhân viên luôn thực hiện đúng thời gian đã cam kết (tc2) Nhân viên luôn bảo mật thông tin khách hàng (tc3) Nhân viên luôn làm theo lời đã hứa với khách hàng (tc1) F3: Nhân viên luôn quan tâm đến cá nhân khách hàng (dc1)
Nhân viên biết tơn trọng lợi ích khách hàng (dc2)
Nhân viên khơng làm việc riêng khi giao dịch với khách hàng (dc4) F4: Nhân viên rất lịch sự ân cần (ct5)
Khi gặp sự cố nhân viên có khả năng xử lý triệt để (ct4) Bạn cảm thấy yên tâm khi nhân viên thực hiện giao dịch (ct3)
Nhân viên luôn nhiệt tình khi giải quyết vấn đề của khách hàng (ct1) F5: Nhân viên luôn gọi tên bạn khi giao dịch (tt2)
Nhân viên ln phát hiện ra sự có mặt của bạn bằng lời chào hỏi (tt1)
Nhân viên ln trình bày nguyên nhân khi chậm trễ thực hiện giao dịch (tt5) Nhân viên luôn giới thiệu sản phẩm dịch vụ mới của ngân hàng (tt3)
F6: Nhân viên hiểu đúng nhu cầu của khách hàng (dc3)
Nhân viên luôn tỏ ra ghi nhớ mối quan tâm của khách hàng (dc5)
Ta xét thấy nhân tố “sự đồng cảm” bị tách ra thành 2 nhân tố, ta đặt tên mới là “sự quan tâm” và “sự thấu hiểu”.
Do đó mơ hình hiệu chỉnh thay đổi như sau: F1: Thành phần hình thức bên ngồi (ht1, ht2, ht3, ht4) F2: Thành phần sự tin cậy (tc1, tc2, tc3, tc4) F3: Thành phần sự quan tâm (dc1, dc2, dc4) F4: Thành phần cách thức phục vụ (ct1, ct3, ct4, ct5) F5: Thành phần sự tương tác (tt1, tt2, tt3, tt5) F6: Thành phần sự thấu hiểu (dc3, dc5).
Ta xây dựng lại giả thuyết cho mơ hình hiệu chỉnh
H1: Nhân viên càng làm KH thấy tin cậy thì sự hài lịng KH càng tăng
H2: Nhân viên càng gia tăng sự tương tác với KH th ì sự hài lịng của KH càng tăng H3: Nhân viên càng chứng tỏ cách thức phục vụ tốt thì sự hài lịng của KH càng tăng H4: Nhân viên càng quan tâm đến KH thì sự hài lịng của KH càng tăng
H5: Nhân viên thấu hiểu KH thì sự hài lịng của KH càng tăng
H6: Nhân viên càng chú trọng hình thức bên ngồi trong giao tiếp thì sự hài lịng của KH càng tăng.
Hình 2.1: Mơ hình CLDV điều chỉnh