Bảng 2 .8 Thống kê mô tả các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ
Bảng 2.9 Hệ số Cronbach Alpha của các thành phần thang đo
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến tổng Cronbach's alphanếu loại biến Thành phần Tin cậy (TC) Alpha: .828
TC1 16.00 7.060 .607 .800 TC2 16.01 6.899 .716 .766 TC3 15.64 7.789 .639 .793 TC4 15.99 7.470 .555 .814 TC5 15.85 7.352 .624 .794 Thành phần Đáp ứng (DU) Alpha: .830 DU1 10.86 5.128 .658 .786 DU2 10.91 5.154 .645 .791 DU3 11.31 4.899 .701 .766 DU4 11.04 5.260 .627 .799 Thành phần Năng lực phục vụ (PV) Alpha: .865 PV1 18.09 11.065 .738 .827 PV2 18.15 11.039 .756 .824 PV3 18.26 11.986 .749 .825 PV4 18.18 11.437 .725 .831 PV5 18.39 10.789 .779 .819 PV6 18.63 13.858 .250 .908 Thành phần Đồng cảm (ĐC) Alpha: .884 ĐC1 10.55 5.618 .804 .832 ĐC2 10.59 5.801 .671 .880 ĐC3 10.66 5.286 .794 .833 ĐC4 10.74 5.348 .732 .859
Thành phần Phƣơng tiện hữu hình (HH) Alpha: .812
HH1 14.11 11.586 .611 .773
HH3 13.74 12.046 .691 .751
HH4 13.71 11.390 .729 .736
HH5 13.61 13.676 .421 .825
- Thành phần Tin cậy có 05 biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 cả 05 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.828 (lớn hơn 0.8) nên thang đo thành phần tin cậy được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần Đáp ứng có 04 biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4 cả 04 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.830 (lớn hơn 0.8) nên thang đo thành phần đáp ứng được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần Năng lực phục vụ có 06 biến quan sát PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, PV6 cả 06 biến này hầu hết có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, riêng PV6 có hệ số tương quan thấp bằng 0.250. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha của thành phần đảm bảo tăng lên bằng 0.908 nếu loại biến PV6 (hiện tại là 0.865). Như vậy thang đo thành phần đảm bảo loại biến PV6, các biến còn lại được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần Đồng cảm có 04 biến quan sát ĐC1, ĐC2, ĐC3, ĐC4 cả 04 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.884 (lớn hơn 0.8) nên thang đo thành phần đồng cảm được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần Phương tiện hữu hình có 05 biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 cả 05 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều được chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.812 (lớn hơn 0.8) nên thang đo thành phần hữu hình được chấp nhận đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor
Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một phương pháp phân tích thống kê nhằm rút gọn một tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến nhỏ hơn đế
chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Các bước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA:
- Xác định hệ số KMO và kiểm định Bartlett: Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số KMO được sử dụng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị từ 0,5 đên 1 thì phân tích nhân tố mới là phù hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố khơng phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Điều kiện cần để phân tích nhân tố là các biến phải tương quan với nhau (các biến đo lường phải phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), ta bác bỏ giả thuyết Ho và kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
- Xác định số lượng nhân tố: Trong nghiên cứu này sẽ dựa vào eigenvalue để xác
định số lượng các nhân tố. Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng giải thích thơng tin tốt hơn 1 biến gốc.
- Tổng phương sai trích (Total Varicance Explained) phải đạt giá trị từ 50% trở lên
. - Xoay các nhân tố: Ma trận các nhân tố khi các nhân tố được xoay chứa đựng các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số này (hệ số tải – factor loading) biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến, cho thấy mối liên hệ giữa nhân tố và các biến. Khi tiến hành phân tích, nghiên cứu sử dụng phương pháp trích là Principal Component Analysis với phép xoay là Varimax, phương pháp tính nhân tố là Regression và các hệ số tải phải lớn hơn 0,5 mới đạt yêu cầu (theo Hair & ctg, 1998) hệ số tải là chỉ tiêu đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải > 0,3 thì được xem là đạt mức tối thiểu, > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg (1998) cũng cho rằng nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải > 0,5).
hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Thành phần yếu tố ảnh hưởng đến CLDV ngân hàng được đo bằng 24 biến quan sát. Sau khi phân tích thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha thì 1 biến bị loại do có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Do đó 23 biến đạt yêu cầu được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định mức độ hội tụ của các biến theo các thành phần.
Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho kết quả như sau:
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (bằng 0.862 > 0.5) giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa (Sig. =0.000 <0.05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.