- Về số ngân hàng giao dịch: khách hàng giao dịch duy nhất với BID
N Min Max Mean Std Deviation
3.4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA–Exploratory Factor
Factor
Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm
tắt các dữ liệu, rất có ích cho việc xác định các tập hợp nhóm biến cần thiết cho vấn
đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem
xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số
gọi là hệ số tải nhân tố (Factor Loading), hệ số này cho biết mỗi biến đo lƣờng sẽ
thuộc về những nhân tố nào.
Khi phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên
(0.5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp, cịn nếu
ngƣợc lại thì phân
tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) có ý nghĩa thống kê,
chứng tỏ các biến
quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố phải có giá trị lớn hơn 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số
tải nhân tố từ 0.5 trở xuống sẽ bị loại.
-
- Tổng phƣơng sai trích (Total Varicance Explained) phải đạt
giá trị từ 50% trở lên.
- Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi
mỗi nhân tố)
lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson,
1988).
Dữ liệu thu thập sẽ đƣợc thực hiện phân tích nhân tố với phƣơng pháp trích
sử dụng (Extraction method) là Principal Components, phép xoay (Rotation) là
Varimax. Q trình phân tích nhân tố được tiến hành thơng
qua các bước sau:
Phân tích nhân tố lần đầu:
-
Tập hợp tất cả 23 biến quan sát đã qua kiểm định về độ tin cậy đƣa vào
phân tích nhân tố lần đầu.
Căn cứ vào phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1 trong phụ lục 4, ta có kết
quả nhƣ sau:
KMO = 0.877 nên phân tích nhân tố là
phù hợp.
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (Sig. < 0.05) chứng tỏ các biến
quan sát có
tƣơng quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Tổng phƣơng sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative) là
76.784%. Điều này chứng tỏ 76.784% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 5
nhân tố.
Hệ số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi
nhân tố) đạt giá trị 1,090 >1.
23 biến quan sát đƣợc gom thành 5 nhân tố, trong đó có 2 biến quan sát là
HANH2, HANH3 có Factor Loading ≤ 0,5 nên bị loại khỏi EFA.
- Phân tích nhân tố lần 2 (lần cuối):
Tập hợp 21 biến quan sát cịn lại để đƣa vào phân tích nhân tố lần 2, đây
cũng là bƣớc phân tích nhân tố lần cuối.
Căn cứ vào phân tích nhân tố khám phá EFA trong phụ lục 5, ta có kết quả
nhƣ sau:
KMO = 0.869 nên phân tích nhân tố là
phù hợp.
Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (Sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có
tƣơng quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Tổng phƣơng sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative) là
79.136%. Điều này chứng tỏ 79.136% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 5
nhân tố.
Hệ số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi
nhân tố) đạt giá trị 1.077
Phân tích nhân tố lần cuối cho thấy 21 biến quan sát đƣợc nhóm thành 5
nhân tố. Bao gồm:
(1) DANH MỤC DỊCH VỤ bao gồm 6 biến: TTIEN1, TTIEN2, TTIEN5,
DMUC1, DMUC2, DMUC3.
(2) HIỆU QUẢ PHỤC VỤ bao gồm 4 biến: PHVU2, PHVU3, PHVU4,
HANH1.
(3) SỰ HỮU HÌNH bao gồm 4 biến: HHINH1, HHINH2, HHINH3,
TTIEN3.
(4) SỰ TIN CẬY bao gồm 4 biến: TCAY1, TCAY2, TCAY3, TCAY4. (5) SỰ THUẬN TIỆN bao gồm 3 biến: PHVU1, HHINH4, TTIEN4.