CHƢƠNG 2 : THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ HUY ĐỘNG VỐN TẠI EXIMBANK
2.3.4.2Đánh giá thang đo
2.3 Nghiên cứu các yếu tố quyết định đến sự hài lòng của khách hàng đối vớ
2.3.4.2Đánh giá thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Hệ số tƣơng quan tổng biến (Item-Total Correlation) là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của các biến với các biến khác trong nhóm càng cao.
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng chúng ta khơng thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation ) >0.3 và có Hệ số Alpha >0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu,
nếu Cronbach’s Alpha 0.8 thì thang đo lƣờng là tốt và mức độ tƣơng quan sẽ càng
cao hơn. Nhƣ vậy, các biến quan sát có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp >0.3 và Cronbach’s Alpha >0.6 sẽ đƣợc lựa chọn đƣa vào phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 1 (Phụ lục 3) cho thấy các biến: STC-1, STC-2, STC-3, STC-4, DU-1, DU-2, STT-1, STT-2, STT-3, PCPV-1, PCPV-2, PCPV-3, SHH-3, CSKM-4 do có hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp < 0.3 và Cronbach’s Alpha > 0.6 nên biến này sẽ bị loại.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 2 (Phụ lục 4) cho thấy: biến SHH-1 có hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp=0.257 < 0.3và Cronbach’s Alpha=0.874 > 0.6 nên biến này sẽ bị loại tiếp.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 3 ( Phụ lục 5), các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến đều lớn hơn 0.3 và Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Nhƣ vậy, có tất cả 11 biến của 6 thang đo đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 2.15: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha Thống kê về độ tin cậy Thống kê về độ tin cậy
Cronbach’s Alpha Số lƣợng biến
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt 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 đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố ( Factor Loading ). Hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng 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 KM<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 0.5, điểm dừng khi Eigenvalue ( đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố ) lớn hơn 1 ( mặc định của chƣơng trình SPSS), và tổng phƣơng sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố. Các biến đã đạt yêu cầu trong Cronbach’s Alpha đều đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố EFA. Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phƣơng pháp trích ( Extraction Method) là Principal Component Analysis với phép xoay (Rotation) Varimax và phƣơng pháp tính nhân tố là phƣơng pháp Data Reduction.
Tóm lại, các biến thỏa yêu cầu phải có hệ số tải nhân tố >0.5 và 0.5<KMO<1, tổng phƣơng sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50%. Kết quả phân tích thể hiện ở Phụ lục 7, ta có 11 biến của 4 nhân tố đƣợc rút ra. Hệ số KMO = 0.618 thỏa yêu cầu 0.5<KMO<1 nên phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig<0.05 nên các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Theo bảng Total Variance Explained ta thấy phƣơng sai trích bằng 84,408% ( tức là 4 nhân tố giải thích đƣợc 84,408% biến thiên của các biến quan sát hay của dữ liệu), thỏa mãn yêu cầu phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên.
Bảng 2.16: KMO và kiểm định Bartlett KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .618
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2105.817
Df 55
Sig. .000