Kết quả theo Bảng 3.13 cho thấy thang đo Quyết định lựa chọn ngân hàng có hệ số Cronbach Alpha là 0,871 (> 0,7) và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên các biến này đều được giữ lại và đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha, các thang đo đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), điều kiện để xem xét phương pháp phân tích nhân tố có phù hợp với các dữ liệu là thông qua đại lượng Barlett’s test of sphericity và hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Kết quả kiểm định cho thấy có ý nghĩa thống kê (Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa của kiểm định), và đại lượng Barlett’s test of sphericity càng lớn thì càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu.
Việc xác định số lượng nhân tố sử dụng phương pháp dựa vào eigenvalue.Chỉ có những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương pháp rút trích các nhân tố được sử dụng là phương pháp Principal components (rút các thành phần chính).Việc xác định hệ số tải nhân tố (Factor loading) của từng biến với mỗi nhân tố thông quaphương pháp xoay nhân tố Varimax. Theo Hair và ctg (1998), hệ số Factor loading lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, Factor loading lớn hơn hoặc bằng 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
3.4.3.1. Phân tích nhân tố EFA cho các nhân tố tác động
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các nhân tố tác động được thể hiện ở Bảng 3.14, Bảng 3.15 và Bảng 3.16:
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .667 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.677E3
df 210
Sig. .000