CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2. Thực trạng dịch vụ thẻ tại ngân hàng TMCP Hàng Hải – CN Sở Giao Dịch
3.2.4 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
3.2.4.1 Phân tích khám phá nhân tố cho các biến độc lập
Kết quả thực hiện phân tích nhân tố với 5 biến độc lập và loại đi các biến quan sát có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 đƣa ra kết quả nhƣ sau:
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO = 0.842 > 0.5, kiểm định Batlett có p- value bằng 0.000 < 0.05 (bảng 14), phƣơng sai trích bằng 73.51% > 50% (bảng 3.14), các hệ số tải đều lớn hơn 0.5, các biến quan sát hình thành 5 nhân tố (bảng 3.14). Nhƣ vậy các tiêu chuẩn khi sử dụng phân tích khám phá nhân tố đều phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.15. Kết quả phân tích khám phá nhân tố cho biến độc lập
TC6 TC2 TC3 TC1 TC4 TC5 HH4 HH5 HH2 HH3 HH1 DU4 DU5 DU6 DU1 DU2 DU3 DB3
DB1 DB2 DC1 DC2 DC3 Hệ số KMO p-value (Barlett test)
Phƣơng sai giải thích
Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS và tổng hợp của tác giả 3.2.4.2 Phân tích khám phá nhân tố cho các biến phụ thuộc
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO = 0.752 > 0.5, kiểm định Batlett có p- value bằng 0.000 < 0.05 (bảng 15), phƣơng sai trích bằng 83.12% > 50% (bảng 3.16), các hệ số tải đều lớn hơn 0.5, các biến quan sát hình thành 1 nhân tố (bảng 3.16). Nhƣ vậy các tiêu chuẩn khi sử dụng phân tích khám phá nhân tố đều phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.16. Kết quả phân tích khám phá nhân tố cho biến phụ thuộc
CLDV3 CLDV1 CLDV2 Hệ số KMO
p-value (Barlett test) Phƣơng sai giải thích
Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS và tổng hợp của tác giả 3.2.4.3 Phân tích mối quan hệ giữa từng cặp biến
Hệ số tƣơng quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tƣơng quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngƣợc lại khi hệ số tƣơng quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng
thời với hệ số dƣơng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngƣợc chiều giữa hai biến. Kết quả trong bảng tƣơng quan cho thấy các biến đều có quan hệ cùng chiều với nhau (hệ số tƣơng quan đều +). Xét về tƣơng quan đối với biến phụ thuộc CLDV: biến TC có tƣơng quan mạnh nhất với CLDV (0.674), tiếp theo là biến DC (0.524) và biến có tƣơng quan yếu nhất với CLDV là biến DU (0.398). (Bảng 3.17) Tuy nhiên, hệ số tƣơng quan khơng có ý nghĩa trong việc đánh giá tác động hồi quy (một chiều) của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Do vậy, để làm rõ về tác động của các biến độc lập lên CLDV tác giả tiến hành phân tích hồi quy.
Bảng 3.17: Mối quan hệ giữa các cặp biến
CLDV CLDV 1 TC .674** DU .398** DB .423** DC .524** HH .509** **. Có tƣơng quan ở 1% *. Có tƣơng quan ở 5%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS và tổng hợp của tác giả
Ghi chú: CLDV: Chất lƣợng dịch vụ thẻ; TC: Sự tin cậy; DB: Sự đảm bảo; DU: Năng lực đáp ứng; DC: Sự đồng cảm; HH: Phƣơng tiện hữu hình