Phân tích nhân tố các thang đo

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH đo lường các yếu tố tiện lợi và sự thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ gửi tiền tại các ngân hàng thương mại khu vực TP hồ chí minh (Trang 46 - 50)

Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.4 Phân tích nhân tố các thang đo

4.4.1 Sự tiện lợi

Sau khi loại bỏ các biến rác và các thang đo đã đạt độ tin cậy, phân tích nhân tố EFA được tiến hành. Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số KMO có giá trị trong khoảng 0.5 < KMO < 1 (Marija J. Norusis, 1993) và giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất được bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau.

Với mong muốn có được số lượng nhân tố ít nhất để giải thích phương

sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.

Phương pháp trích được chọn để phân tích là Principal axis factoring với phép

xoay Promax. Các bước tiến hành phân tích được thực hiện như sau:

9 Bước 1: Phân tích tổ hợp của mười lăm biến quan sát. Kết quả phân tích

lần thứ nhất như sau (Tham khảo Phụ lục 3):

o Hệ số KMO bằng 0.897 (sigma = 0.000, Bartlett’s test). Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.

o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.113 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 71.230% (lớn hơn 50%) nên thang đo

được chấp nhận ở bước này.

o Biến quan sát LI10 có hệ số chuyển tải nhỏ hơn 0.5 và khơng có ý nghĩa nhiều về mặt giải thích thực tế nên bị loại. Sau khi loại biến quan sát LI10, phân tích nhân tố lần thứ hai được tiến hành.

9 Bước 2: Phân tích tổ hợp của mười bốn biến quan sát. Kết quả phân tích

o Hệ số KMO bằng 0.890 ở mức ý nghĩa sigma bằng 0.000, do đó thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.

o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.106 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 72.036% (lớn hơn 50%) nên thang đo

được chấp nhận ở bước này.

o Biến quan sát LI11 và LI12 đều khơng đạt vì khoảng cách giữa hai trọng số tải của cùng một biến ở hai yếu tố khác nhau nhỏ hơn 0.3. Tuy nhiên, biến LI12 sẽ bị loại trước vì đây là biến có hệ số tải nhân tố lớn nhất và không đạt nhất trong hai biến. Sau khi loại bỏ biến quan sát LI12, phân tích nhân tố lần thứ ba được tiến hành.

9 Bước 3: Phân tích tổ hợp của mười ba biến quan sát. Kết quả phân tích

lần thứ ba (tham khảo phụ lục 3) như sau:

o Hệ số KMO bằng 0.883 ở mức ý nghĩa sigma bằng 0.000, do đó

thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.

o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.099 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 73.310% (lớn hơn 50%) nên thang đo

được chấp nhận ở bước này.

o Biến quan sát LI11 có hệ số chuyển tải nhỏ hơn 0.5 và khơng có ý nghĩa nhiều về mặt giải thích thực tế trong luận văn này nên bị loại. Sau khi loại biến quan sát LI10, phân tích nhân tố lần thứ tư được tiến hành.

9 Bước 4: Phân tích tổ hợp của mười hai biến quan sát. Kết quả phân tích

lần thứ tư (tham khảo phụ lục 3) như sau:

o Hệ số KMO bằng 0.867 ở mức ý nghĩa sigma bằng 0.000, do đó

thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.

o Có bốn thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 1.073 (lớn hơn 1) và phương sai trích bằng 75.019% (lớn hơn 50%) nên thang đo

o Tất cả các biến quan sát đều có hệ số chuyển tải lớn hơn 0.5 nên khơng có biến nào bị loại ra khỏi thang đo.

Sau nhiều lần xử lý nhân tố, kết quả thu được bốn nhân tố bao gồm

mười hai biến (Bảng 4.6):

9 Nhân tố 1: GD7, GD8, GD9

9 Nhân tố 2: RQD1, RQD2, RQD3

9 Nhân tố 3: TC4, TC5, TC6

9 Nhân tố 4: HM13, HM14, HM15

Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố thang đo sự tiện lợi

Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 GD7 0.647 GD8 0.916 GD9 0.914 RQD1 0.862 RQD2 0.786 RQD3 0.727 TC4 0.851 TC5 0.794 TC6 0.667 HM13 0.916 HM14 0.617 HM15 0.58 Eigenvalue 5.22 1.488 1.221 1.073 Cumulative % 43.501 55.901 66.078 75.019 KMO = 0.867, sigma = 0.000 Αlpha 0.867 0.823 0.816 0.766

(Nguồn: xử lý của tác giả)

9 Nhân tố tiện lợi của lợi ích ban đầu hồn tồn bị biến mất, cho thấy yếu tố này không ảnh hưởng mạnh đến khách hàng. Điều này cũng dễ hiểu,

trong môi trường cạnh tranh như hiện nay, các Ngân hàng đều cố gắng mang lại lợi ích/tiện ích tốt nhất cho khách hàng nên mức độ đáp ứng tiện

lợi của lợi ích giữa các Ngân hàng khá đồng đều. Vì vậy mà khách hàng

không nhận thức được sự khác biệt và khơng xem nó là quan trọng nữa.

9 Bốn nhân tố còn lại tương ứng với bốn nhân tố cũ mà khơng bị loại ra

biến nào.

Phân tích nhân tố EFA cho thang đo sự tiện lợi đến đây đã đạt yêu cầu.

4.4.2 Sự thỏa mãn

Kết quả phân tích nhân tố thang đo sự thỏa mãn như sau (Bảng 4.7):

9 Hệ số KMO bằng 0.854 ở mức ý nghĩa sigma bằng 0.000, do đó thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.

9 Có một thành phần được trích tại Eigenvalue bằng 3.234 (lớn hơn 1) và

phương sai trích bằng 64.687% (lớn hơn 50%) nên thỏa yêu cầu.

9 Tất cả các biến quan sát đều có hệ số chuyển tải lớn hơn 0.5 nên khơng có biến nào bị loại ra khỏi thang đo.

Bảng 4.7 Kết quả phân tích nhân tố thang đo thỏa mãn Biến quan sát Thành phần Biến quan sát Thành phần TM16 0.785 TM17 0.847 TM18 0.904 TM19 0.867 TM20 0.79 Eigenvalue 3.234 Cumulative % 64.687 KMO = 0.854, sigma = 0.000 Α 0.861

H2’ H3’

H4’

Tóm lại, thang đo sự thỏa mãn của khách hàng đáp ứng các yêu cầu đề ra. Tất cả các biến trong thang đo này đều được giữ lại cho bước phân tích tiếp

theo.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH đo lường các yếu tố tiện lợi và sự thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ gửi tiền tại các ngân hàng thương mại khu vực TP hồ chí minh (Trang 46 - 50)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(86 trang)