Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến-
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Mức độ tin cậy (TC) Cronbach Alpha= .900
TC1 13.44 11.585 .682 .893
TC2 13.43 11.418 .812 .868
TC3 13.54 10.877 .832 .861
TC4 13.63 10.779 .796 .869
TC5 13.80 11.285 .661 .900
Khả năng đáp ứng (DU) Cronbach Alpha= .890
DU1 14.41 9.379 .697 .874
DU2 14.62 9.184 .650 .886
DU3 14.45 9.420 .722 .869
DU4 14.67 8.530 .830 .843
DU5 14.54 8.936 .770 .857
Năng lực phục vụ (NL) Cronbach Alpha= .862
NL1 19.16 13.215 .670 .837 NL2 19.15 12.900 .720 .827 NL3 19.21 13.383 .679 .835 NL4 19.11 14.462 .534 .860 NL5 18.82 14.292 .668 .839 NL6 19.20 13.250 .673 .836 Mức độ đồng cảm (DC) Cronbach Alpha= .887 DC1 11.03 6.041 .766 .850 DC2 11.06 6.482 .681 .881 DC3 11.15 5.783 .759 .853 DC4 11.02 5.562 .811 .832
Phƣơng tiện hữu hình (HH) Cronbach Alpha = .842 HH1 14.06 9.138 .549 .838 HH2 14.45 8.285 .754 .779 HH3 14.15 9.085 .655 .808 HH4 14.29 8.741 .716 .791 HH5 14.12 9.434 .571 .830
Chất lƣợng dịch vụ khách hàng cá nhân (CLDV) Cronbach Alpha = .900
CL1 10.49 8.441 .732 .887
CL2 10.35 7.449 .825 .852
CL3 10.32 7.889 .765 .875
CL4 10.37 7.619 .787 .867
Mức độ tin cậy có 05 biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 cả 05 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.900 (lớn hơn 0.7) nên thang đo mức độ tin cậy đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Khả năng đáp ứng có 05 biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4, DU5 cả 05 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.890 (lớn hơn 0.7) nên thang đo khả năng đáp ứng đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Năng lực phục vụ có 06 biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL4, NL5, NL6 cả 06 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. . Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.862 (lớn hơn 0.7) nên thang đo năng lực phục vụ đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Mức độ đồng cảm có 04 biến quan sát DC1, DC2, DC3, DC4 cả 04 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận.
Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.887 (lớn hơn 0.7) nên thang đo mức độ đồng cảm đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Phƣơng tiện hữu hình có 05 biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 cả 05 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.842 (lớn hơn 0.7) nên thang đo phƣơng tiện hữu hình đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Chất lƣợng dịch vụ của khách hàng có 04 biến quan sát CL1, CL2, CL3, CL4 cả 04 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.900 (lớn hơn 0.7) nên thang đo chất lƣợng dịch vụ của khách hàng đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
3.3.2.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. a. Phân tích EFA- các biến độc lập trong mơ hình a. Phân tích EFA- các biến độc lập trong mơ hình
Phân tích nhân tố khám phá ( Exploratory Factor Analysis) là phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá đƣợc tiến hành. Phƣơng pháp rút trích đƣợc chọn để phân tích nhân tố là phƣơng pháp principal components với phép quay varimax.
Thành phần yếu tổ ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ của khách hàng cá
nhân đƣợc đo bằng 25 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng
Cronbach Alpha, thì 25 biến đảm bảo độ tin cậy.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
Hệ số KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% và hệ số
Eigenvalue > 1
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn
hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (bằng 0.908 > 0.5) giá trị kiểm định Bartlett‟s có mức ý nghĩa (Sig. =0.000 <0.05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Bảng 3.4: Hệ số KMO và Bartlett’s thang đo thành phần các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .908
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2845.523
df 300
Sig. .000
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phƣơng pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố từ 25 biến quan sát và với phƣơng sai trích là 69.842% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) (Bàng 4.3) các biến có trọng số nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, các biến có trọng số khơng đạt độ phân biệt
cao giữa các nhân tố, cụ thể là nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại. Cụ thể 02 biến DU2, NL4 bị loại.