Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích SPSS
Tóm lại, các nhân tố tác động đến lòng trung thành đều đạt giá trị Cronbach’s Alpha > 0.7 cho biết thang đo đạt chuẩn là những thang đo lường tốt cho các khái niệm nghiên cứu. Như vậy các thang đo trên đủ điều kiện cho phân nhân tố EFA tiếp theo.
3.5.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha nhằm loại đi những biến rác không đảm bảo độ tin cậy. Tổng số biến còn lại để đưa vào phân
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Lòng trung thành của khách hàng Cronbach's Alpha = 0.982
Tôi sẽ trung thành với ngân hàng mà tôi đang giao dịch 18.07 29.294 .927 .980 Tôi sẽ giới thiệu với người thân, bạn bè đến giao dịch gửi tiền
vào ngân hàng này 17.94 26.968 .948 .979
Tôi sẽ sử dụng sản phẩm tiền gửi và dịch vụ của ngân hàng lâu
dài 17.89 29.159 .935 .979
Nếu ngân hàng cung cấp thêm những sản phẩm và dịch vụ tiện
ích mới tơi sẽ đăng ký sử dụng đầu tiên 18.08 28.088 .937 .979
Tơi khơng thích thay đổi ngân hàng khác bởi vì ngân hàng này
hiểu rõ nhu cầu của tôi 18.09 29.314 .948 .978
Tôi sẽ tiếp tục giao dịch ngân hàng này ngay cả khi phí dịch vụ
quy hoặc phân tích biệt số) (Hồng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc, trang 27).
Trong phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải có giá trị lớn (giữa 0.5 và 1) là đủ điều kiện để phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu chỉ số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc, trang 31).
Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Khi ta xét dựa trên Eigenvalues, chỉ có những nhân tố nào có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình.
Một phần khá quan trọng trong bảng phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component matrix) hay ma trận nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hoá bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Phương pháp sử dụng phương pháp trích nhân tố chính (Principle component) nên phải có hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.50 mới đạt yêu cầu.
Khi phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax, thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing và Anderson, 1988) và điểm dừng trích các nhân tố có Eigenvalue > 1.
Như vậy có tất cả 32 biến quan sát tiếp tục đưa vào EFA.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1 (chi tiết phần phụ lục 6) như sau: - Kết quả kiểm định các thang đo biến độc lập
Bảng 3.10: Kết quả kiểm định KMO và Barlett
Kiểm định KMO and Bartlett's Test của 32 biến quan sát
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 8411.644
Df 496
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 32 biến quan sát của 5 nhân tố. Với lý thuyết Ho đặt ra trong phân tích này là giữa 32 biến quan sát trong tổng thể khơng có mối tương quan với nhau.
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thiết Ho bị bác bỏ. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 8411.644 với mức ý nghĩa sig = .000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Hệ số KMO = 0.892>0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu.
Phương sai trích đạt 77.992% thể hiện 6 nhân tố giải thích được gần 78% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra được chấp nhận. Điểm dừng trích các nhân tố tại nhân tố thứ 6 với Eigenvalue = 1.026 > 1(Xem phụ lục 6)
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố xoay (Rotated Component Matrix)
(xem phụ lục 6) xem xét như sau: Để đảm bảo sự hội tụ cao của các nhân tố thì các
biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Đồng thời hệ số tải nhân tố lớ hơn 0.5 nhưng do khơng có sự chênh lệch đáng kể giữa hai hệ số nhân tố (theo tiêu chí thì sự chênh lệch giữa hai hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố ) nên biến HA3 và biến IT5 bị loại. Như vậy sẽ còn 30 biến đưa vào phân EFA lần 2.
- Kiểm định thang đo lòng trung thành