Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại ngân hàng TMCP á châu trên địa bàn TP hồ chí minh (Trang 63 - 64)

6. Kết cấu của luận văn

2.1 Giới thiệu khái quát về ACB

2.2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến khơng đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là một kỹ thuật phân tích được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay khơng.

Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.

Ngồi ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. Một số tiêu chuẩn cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA):

(1) Hệ số KMO ( Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0,05

(2) Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) >0,4 , nếu biến nào có Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) < 0,4 sẽ bị loại

(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (4) Hệ số eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson, 1998)

(5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003)

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng tại ngân hàng TMCP á châu trên địa bàn TP hồ chí minh (Trang 63 - 64)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(130 trang)