Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Lòng trung thành thƣơng hiệu: Cronbach’s Alpha = .952
LTT1 10.86 6.868 .915 .933
LTT2 10.88 6.338 .852 .947
LTT3 10.76 6.069 .890 .936
LTT4 10.70 6.263 .897 .933
Cơ sở vật chất: Cronbach’s Alpha = .959
CSVC1 11.19 6.364 .872 .955
CSVC2 11.14 6.034 .928 .938
CSVC3 11.06 6.234 .915 .942
CSVC4 11.00 6.696 .888 .951
Giá trị nhân viên: Cronbach’s Alpha = .929
GTNV1 10.74 5.685 .834 .907
GTNV2 10.72 5.562 .847 .903
GTNV3 11.05 6.202 .833 .909
GTNV4 11.04 5.995 .829 .909
Giá trị dịch vụ: Cronbach’s Alpha = .917
GTDV1 10.75 6.574 .827 .892
GTDV2 10.79 5.509 .860 .874
GTDV3 11.11 5.433 .782 .910
GTDV4 11.16 6.521 .825 .891
Giá cả cảm nhận: Cronbach’s Alpha = .923
GCCN1 7.03 2.675 .805 .922
GCCN2 6.92 2.900 .883 .868
GCCN3 6.79 2.454 .861 .878
Giá trị cảm xúc: Cronbach’s Alpha = .838
GTCX1 10.92 3.762 .712 .775
GTCX2 10.70 4.278 .542 .849
GTCX3 10.81 3.775 .751 .759
GTCX4 10.87 3.902 .681 .790
Giá trị xã hội: Cronbach’s Alpha = .910
GTXH2 11.08 6.098 .816 .876
GTXH3 11.00 5.592 .844 .866
GTXH4 11.04 5.734 .746 .906
Từ Bảng 4.4 ta có nhận xét sau:
Thang đo lịng trung thành thương hiệu có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.952. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.852) nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa điều kiện và đều được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
Thang đo cơ sở vật chất có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.959. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.872) nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa điều kiện và đều được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
Thang đo giá trị nhân viên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.929. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.829) nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa điều kiện và đều được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
Thang đo giá trị dịch vụ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.917. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.782) nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa điều kiện và đều được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
Thang đo giá cả cảm nhận có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.923. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.805) nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa điều kiện và đều được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
Thang đo giá trị cảm xúc có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.838. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là
0.542). Tuy nhiên, nếu loại biến quan sát GTCX2 ra khỏi thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.849, cao hơn hệ số Cronbach’s Alpha hiện tại. Vì vậy, ta sẽ loại biến này. Do đó, thang đo giá trị cảm xúc chỉ gồm ba biến: GTCX1, GTCX3, GTCX4 và sẽ được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
Thang đo giá trị xã hội có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.910. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.746) nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa điều kiện và đều được sử dụng để phân tích EFA ở bước tiếp theo (xem Phụ lục 4).
4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường thông qua việc đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá EFA:
Thứ nhất, để sử dụng EFA chúng ta cần kích thước mẫu lớn. Trong EFA,
kích thước mẫu thường được xác định dựa vào: (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hair & ctg (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát (observation)/biến đo lường (items) là 5:1. Như đã đề cập ở
phần phương pháp nghiên cứu, luận văn sử dụng mẫu có kích thước 300, kích thước này lớn hơn kích thước tối thiểu nên phù hợp để phân tích EFA.
Thứ hai, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) cũng là một chỉ tiêu để xem
xét sự thích hợp của EFA. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 là rất tốt, KMO ≥ 0.80 là tốt, KMO ≥ 0.70 là được, KMO ≥ 0.60 là tạm được, KMO ≥ 0.50 là xấu và KMO < 0.50 là khơng thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ ba, kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các
biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262).
Thứ tư, hệ số tải nhân tố (Factor loading), theo Hair & ctg (1998), Factor
loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 được xem là quan trọng và Factor loading > 0.50 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, Hair & ctg (1998) cũng đưa ra lời khuyên rằng: Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.75 (Theo Nguyễn Nhật Vinh, 2011). Do đó, trong luận văn này, các biến quan sát có hệ số Factor loading < 0.50 sẽ bị loại.
Thứ năm, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc
bằng 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ sáu, điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue phải có giá
50
Thứ bảy, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân
tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003, trích từ Hồ Minh Sánh).
Áp dụng các tiêu chuẩn trên khi phân tích EFA các số liệu đã khảo sát, ta có kết quả sau: Hệ số KMO = 0.924 > 0.50,Sig = 0.000, hệ số Factor Loading của các biến quan sát đều lớn hơn 0.50, phương sai trích đạt 76,934% > 50% và khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát lớn hơn hoặc bằng 0.30 (xem Phụ lục 5).
Kết quả EFA cho 6 thành phần gồm 22 biến quan sát, sử dụng Principal axis factoring với phép quay Promax cho thấy còn 4 nhân tố là chất lượng dịch vụ (gồm 12 biến quan sát), giá cả cảm nhận (gồm 3 biến quan sát), giá trị cảm xúc (gồm 3 biến quan sát) và giá trị xã hội (gồm 4 biến quan sát). Như vậy, thành phần cở sở vật chất, giá trị nhân viên và giá trị dịch vụ đã gom lại thành một nhóm được đặt tên là chất lượng dịch vụ. Điều này cho thấy, khách hàng cảm nhận chất lượng dịch vụ của ngân hàng không chỉ dựa vào những giá trị vơ hình của dịch vụ mà cịn dựa vào các yếu tố hữu hình như cơ sở vật chất, nhân viên phục vụ. Điều này cũng phù hợp với các kết quả nghiên cứu về chất lượng dịch vụ đã được thực hiện trước đây.