b) Những hạn chế và nguyên nhân:
2.2.5.2 Phân tích nhân tố biến độc lập
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thơng qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát.
Kiểm định KMO:
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này có phù hợp hay khơng. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) and Bartlett’s Test. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 và giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 thì phân tích này mới phù hợp.
Bảng 2. 11: Kết quả kiểm định KMO KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,821
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2,134E3
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả)
Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết là các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007) thì giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thiết tức các biến có tương quan với nhạu trong tổng thể và giá trị 0,5<KMO<1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Kết quả kiểm định cho ta trị số của KMO đạt 0,821 lớn hơn 0,5 và Sig. của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy 21 biến này có tương quan với nhau và hồn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố:
Phương pháp phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với hệ số Number of Factor được xác định trước là bằng 6 theo mục đích của nhà nghiên cứu. Điều này có nghĩa là sẽ có 6 nhân tố được rút ra từ phương pháp phương pháp phân tích nhân tố.
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các biến có trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 ra khỏi mơ hình. Chỉ những biến có trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó.
Bảng 2. 12: Phân tích nhân tố tương ứng với các biến quan sát Ma trân xoay nhân tố
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
NH đã hoạt động lâu năm 0,729
NH có vị trí cao trên thị trường 0,621
NH bảo mật thông tin khách hàng tốt 0,805 Cảm thấy khoản tiền tiết kiệm an
toàn khi gửi ở NH 0,817
Nhiều loại hình gửi tiết kiệm đa
dang, phong phú đáp ứng nhu cầu 0,767
Kỳ hạn gửi tiết kiệm đa dạng, linh
hoạt 0,755
Nhiều dịch vụ tiện ích đi kèm( như giao dịch tại nhà, rút tiền tự động, tư vấn kinh doanh, dịch vụ thu tiền hộ...)
0,742
Lãi suất của ngân hàng
Ma trân xoay nhân tố
Lãi suất của Techcombank được điều
chỉnh linh hoạt 0,864
Cho nhiều ưu đãi về lãi suất đối với khách hàng lớn và lâu năm của ngân hàng
0,767 Ngân hàng thường có nhiều chương
trình khuyến mãi 0,861
Chương trình khuyến mãi(tặng quà, bóc thăm may mắn, vv….) của Techcombank rất hấp dẫn, độc đáo
0,785 Ngân hàng thường có chương trình
chăm sóc khách hàng vào những dịp quan trọng
0,860 Ngân hàng thực hiện đúng cam kết
đối với các chương trình khuyến mãi 0,587 Nhân viên đón tiếp niềm nở, nhiệt
tình 0,836
Nhân viên phục vụ công bằng với
mọi khách hàng 0,852
Nhân viên tư vấn, giải đáp thắc mắc
một cách rõ ràng, thỏa đáng 0,881 Nhân viên thực hiện nghiệp vụ chính
xác, đáng tin cậy 0,714
Nhiều người thân, bạn bè của tôi đều sử dụng dịch vụ tại Techcombank- Đà Nẵng
0,783 Người thân, bạn bè khuyên tôi sử
dụng dịch vụ TGTK của Techcombank- Đà Nẵng
Ma trân xoay nhân tố
Người thân, bạn bè ủng hộ khi tôi sử dụng dịch vụ TGTK của Techcombank- Đà Nẵng
0,840
Eigenvalues 8,079 2,279 2,087 1,587 1,190 1,007
Phương sai trích % 15,50 30,571 43,474 56,217 67,465 77,291
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả)
Kết quả phân tích EFA đã cho ra các nhân tố cơ bản của mơ hình nghiên cứu, 6 nhân tố này giải thích được 77,291% của biến động. Tất cả các hệ số tải nhân tố của các nhân tố trong từng yếu tố đều lớn hơn 0,5 nên đều được giữ lại.
Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố,nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn:
Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả phân tích EFA cho ra 6 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%.
Dựa theo bảng Total Variance Explained tổng phương sai trích là 77,291% > 50%. Do đó, phân tích nhân tố là phù hợp.