SỰ THỎA MÃN Cronbach’s Alpha = 0.576 STM1 0.577 0.732 STM3 0.577 0.727 THÓI QUEN Cronbach’s Alpha = 0.786 TQ1 0.589 0.737 TQ2 0.559 0.750 TQ3 0.518 0.760 TQ4 0.567 0.745 TQ5 0.588 0.738 RÀO CẢN CHUYỂN ĐỔI DỊCH VỤ Cronbach’s Alpha = 0.768 RC1 0.605 0.687 RC2 0.534 0.766 RC3 0.673 0.606 BIẾN LOẠI SCN1 0.227 0.767 STM2 0.244 0.732
Biến phụ thuộc Các biến quan sát LÒNG TRUNG THÀNH Cr LTT1 LTT2 LTT3 LTT4 LTT5 Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha onbach’s Alpha = 0.848 0.649 0.819 0.705 0.805 0.695 0.807 0.655 0.817 0.589 0.836
Kết quả kiểm định thang đo cho thấy thang đo có độ chính xác khá cao, các nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và có 14 biến quan sát trong tổng 16 biến quan sát của 4 nhân tố có hệ số tương quan biến tổng đều đạt chuẩn cho nhân tố “Sự cảm nhân của khách hàng”, các biến quan sát cịn lại đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều đạt chuẩn (>0.3)
Tiếp theo đó, biến quan sát “Ngân hàng vượt quá sự kỳ vọng của khách hàng” của “Sự thỏa mãn của khách hàng” (STM2 có giá trị bằng 0.244 < 0.3), do đó loại biến STM2, kiểm định lại hệ số Cronbach’s Alpha cho nhân tố “Sự thỏa mãn của khách hàng”. Khi đó, hai biến quan sát cịn lại đều có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều đạt chuẩn (> 0.3).
Vậy sau khi loại 2 biến quan sát khơng đạt độ tin cậy thì có tổng 14 biến quan sát trong 4 nhân tố được tiếp tục sử dụng phân tích nhân tố.
* Kiểm định thang đo lường bằng Cronbach’s Alpha cho các biến phụ thuộc
Theo kết quả trên ta thấy, các biến có hệ số tương quan trên tổng các biến đều > 0.3 và các biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha (Phụ lục 4) nên khơng bị loại bỏ. Vì vậy, các yêu cầu giả thuyết đều được thỏa mãn. Hệ số Cronbach’s Alpha tổng có giá trị bằng 0.848 > 0.7 (Bảng 2.8), chứng tỏ rằng thang đo lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng này là tốt.
Kết quả kiểm nghiệm độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho ta thấy: 19/21
biến quan sát của các nhân tố đều có tương quan với biến tổng 0.4; các nhân tố lớn có hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.7. Như vậy độ tin cậy của mơ hình đã đảm bảo
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .800 Approx. Chi-Square 1,151.802
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá có những tác dụng sau: thứ nhất là giảm số lượng biến quan sát, thứ hai là khám phá ra được những nhân tố cơ bản trong đó chứa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau hay cịn gọi là phân loại biến số.
Nghiên cứu tiếp tục sử dụng phần mềm SPSS để phân tích nhân tố khám phá. Một số tiêu chuẩn phục vụ cho q trình phân tích nhân tố:
- Mẫu: Theo Hair & ctg (1998), kích thước mẫu khi tiến hành phân tích nhân tố phải đủ lớn (>50) và phải gấp đôi số biến quan sát. Trong nghiên cứu này, số quan sát là 273 và gấp 13 lần so với 21 số biến quan sát. Như vậy kích thước mẫu của nghiên cứu là hợp lệ.
Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) & Bartlett’s Test: KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Ngồi ra để có thể áp dụng được phân tích nhân tố thì các biến quan sát phải tương quan với nhau. Kiểm định Bartlett với giả thuyết là không (H0) là “Các biến không tương quan với nhau”. Nếu xác suất của trị thống kê này nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết trên đồng nghĩa với việc các biến có tương quan với nhau và việc áp dụng phân tích nhân tố là thích hợp.
- Xác định số lượng nhân tố: Garson (2003), “Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser criteria): 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 Eigenvalue. Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có nhân tố nào có Eigenvalua lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%.”.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố: Để thang đo đạt được giá trị hội tụ, các biến phải có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 trong một nhân tố.
- Phương pháp trích được chọn để phân tích thang đo: Phương pháp trích Principal components (rút thành phần chính) với phép quay Varimax được áp dụng cho thang đo đa hướng như thang đochất lượng dịch vụ và nó phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn các phương pháp khác trong việc khám phá nhân tố mới và rút gọn số lượng biến quan sát (nếu có).
Tóm lại dựa vào các tiêu chuẩn trên, phương pháp phân tích nhân tố khám phá được tiến hành cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng tới lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ tại ngân hàng MSB - HN.
* Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng Phân tích nhân tố được thực hiện với 14 biến quan sát thuộc biến độc lập cho ta kết quả như sau: