6. Kết cấu của luận văn
2.3 Đánh giá thực trạng chất lượng dịch vụ đối với khách hàng cá nhân tạ
2.3.2.5 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue lớn hơn 1, và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Trước tiên, phân tích EFA được tiến hành với 4 thành phần tác động đến chất
Bảng 2.9: KMO và kiểm định Bartlett các thang đo nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ đối với KHCN tại HDBank
Đvt: thang đo Likert 5 điểm
KMO và kiểm định Bartlett
Phương pháp KMO lấy mẫu mức độ đầy đủ. .945
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 4270.380
df 351
Ý nghĩa thống kê .000
(Nguồn: Phụ lục 5) KMO và kiểm định Bartlett trong phân tích nhân tố EFA cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.945 > 0.5) và giá trị kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa (sig = 0.000). Điều này, cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 27 biến quan sát và với phương sai trích là 63.460% tức là lớn hơn 50% đạt yêu cầu. Với tổng phương sai rút trích là 63.460%, cho biết 4 nhân tố này giải thích được 63.460% biến thiên của dữ liệu.
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrixa các biến có trọng số nhỏ hơn 0.45 sẽ bị loại, các biến có trọng số khơng đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố, cụ thể là nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại. Cụ thể là 5 biến PCPV10, PCPV11, TINNHIEM5, TINNHIEM 7, TINNHIEM9 sẽ bị loại (Phụ lục 5).
Tiếp theo, phân tích EFA được tiến hành với thành phần chất lượng dịch vụ đối
với KHCN tại HDBank bao gồm 3 biến quan sát.
Bảng 2.10: KMO và kiểm định Bartlett các thang đo chất lượng dịch vụ đối với KHCN tại HDBank
Đvt: thang đo Likert 5 điểm
KMO và kiểm định Bartlett
Phương pháp KMO lấy mẫu mức độ đầy đủ. .728
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 416.888
df 3
KMO và kiểm định Bartlett's trong phân tích nhân tố EFA cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.728 > 0.5) và giá trị kiểm định Bartlett's có mức ý nghĩa (sig = 0.000). Điều này, cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Với phương pháp rút trích nhân tố principal components và phép quay Varimax đã trích được 1 nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố của các biến khá cao đều lớn hơn 0.8, với phương sai trích là 82.128% tức là lớn hơn 50% đạt yêu cầu.
Như vậy, với 27 biến quan sát ban đầu thuộc 4 nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ đối với KHCN tại HDBank sau khi phân tích nhân tố EFA chỉ cịn 22 biến và 3 biến quan sát ban đầu giải thích chất lượng dịch vụ đối với KHCN tại HDBank.
Biến mới là trung bình của các thang đo thành phần:
TINNHIEM gồm 7 biến là TINNHIEM1, TINNHIEM2, TINNHIEM3,
TINNHIEM4, TINNHIEM6, TINNHIEM8, TINNHIEM10
CSVC gồm 4 biến là CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4.
PCPV gồm 9 biến là PCPV1, PCPV2, PCPV3, PCPV4, PCPV5, PCPV6,
PCPV7, PCPV8, PCPV9.
GIACA gồm 2 biến là GIACA1, GIACA2.
CLDVKHCN gồm 3 biến là CLDVKHCN1, CLDVKHCN2, CLDVKHCN3.
Theo phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá EFA ở phần trên, mơ hình lý thuyết được hiệu chỉnh cho phù hợp với chất lượng dịch vụ KHCN tại HDBank.