2.5.1. Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ:
Sau khi kiểm định tƣơng quan giữa các biến quan sát và độ tin cậy của các thang đo thành phần, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá để xác định các tập biến quan sát có cùng ý nghĩa.
Phƣơng pháp dùng để xác định cấu trúc thang đo với phƣơng pháp Principle Component cùng với phép xoay Varimax đƣợc áp dụng cho nghiên cứu này để giúp phân biệt rõ hơn các nhân tố và khả năng giải thích các nhân tố do kết quả phân tích cho ra trọng số nhân tố rất cao hoặc rất thấp là 0. Một vài thông số cần lƣu ý:
Thông số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008))
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Theo Hair và ctg (1998), factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, factor loading >0.4 đƣợc xem là quan trọng >0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và ctg (1998) cũng khuyên nhƣ sau: nếu cỡ mẫu là 50 thì factor loading phải > 0.75, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì factor loading phải > 0.55. Nhƣ vậy, nghiên cứu này dùng 207 mẫu, vì vậy factor loading > 0.55 là có ý nghĩa thực tiễn.
Thông số Eigenvalue: biểu thị sự biến thiên theo các nhân tố của biến khảo sát. Theo Hair và ctg (1998), thơng số Eigenvalue >1 thì các nhân tố thành phần mới có ý nghĩa.
Thơng số phần trăm tổng phƣơng sai trích: biểu thị sự biến thiên đƣợc giải thích bởi các nhân tố, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích của tất cả các nhân tố > 50%.
Kiểm định thang đo tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố bằng phần mềm SPSS 20.0 cho kết quả nhƣ sau:
Bảng 2.8: Kết quả phân tích EFA các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.911
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3556.734
Df 325
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu từ SPSS)
Hệ số KMO của kiểm định sự phù hợp của mơ hình (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,911 (0,5<KMO<1) chứng tỏ các biến đƣa vào phân tích nhân tố là có ý nghĩa và mơ hình phân tích phù hợp với lý thuyết đặt ra.
Tiếp theo kiểm định tƣơng quan biến (Bartlett's Test of Sphericity) có Sig = 0 < 0,05. Điều này chứng tỏ giả thuyết Ho (các biến khơng có tƣơng quan với nhau) đã bị bác bỏ và các biến có tƣơng quan với nhau, phù hợp với phân tích nhân tố.
Tiêu chuẩn tiếp theo để xác định các biến phù hợp để đƣa vào phân tích nhân tố đó là xác định hệ số tải nhân tố của các biến. Quá trình này đƣợc tiến hành bằng cách xét cột Extraction (hệ số tải nhân tố) của bảng Communalities của các lần phân tích nhân tố, cho đến khi tất cả hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5. Kết quả phân tích cho thấy 26 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng và có ý nghĩa trong các nhân tố.
Xét đến tiêu chuẩn Eigenvalue, có 6 nhân tố đƣợc rút ra (6 nhân tố có Eigenvalue>1), có nghĩa là có 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng, 15 nhân tố có Eigenvalue<1 bị loại và 6 nhân tố trên giải thích đƣợc 70,967% biến thiên của dữ liệu. Để hỗ trợ cho việc sắp xếp các biến vào từng nhân tố một cách phù hợp và chính xác dựa vào ma trận xoay nhân tố để xác định các biến của từng nhân tố đó. Trong ma trận xoay nhân tố các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên khơng có biến bị loại và phát sinh nhóm mới là nhóm Giá cả gồm hai biến là KQ7 - Lãi suất
cho vay của ngân hàng cạnh tranh và KQ8 - Các loại phí của ngân hàng hợp lý và
chấp nhận được. Cuối cùng ta có Ma trận nhân tố đã xoay nhƣ sau:
Bảng 2.9: Ma trận nhân tố đã xoay Component 1 2 3 4 5 6 NL1 .748 NL2 .723 NL3 .728 NL4 .678 NL5 .591 QT1 .806 QT2 .741 QT3 .828 QT4 .646 KQ1 .666 KQ2 .702 KQ3 .660 KQ4 .729 KQ5 .801 KQ6 .735 KQ7 .817 KQ8 .795 QL1 .638 QL2 .711 QL3 .711 QL4 .688 QL5 .644
QL6 .725
HA_TNXH1 .843
HA_TNXH2 .831
HA_TNXH3 .805
(Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu từ SPSS)
2.5.2. Phân tích nhân tố Sự hài lịng của khách hàng:
Bảng 2.10: Kết quả phân tích EFA sự hài lịng của khách hàng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.714
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 420.097
Df 3
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu từ SPSS)
Hệ số KMO của kiểm định sự phù hợp của mơ hình (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,714 (0,5<KMO<1) chứng tỏ các biến đƣa vào phân tích nhân tố là có ý nghĩa và mơ hình phân tích phù hợp với lý thuyết đặt ra.
Kiểm định tƣơng quan biến (Bartlett's Test of Sphericity) có Sig = 0 < 0,05. Điều này chứng tỏ giả thuyết Ho (các biến khơng có tƣơng quan với nhau) đã bị bác bỏ và các biến có tƣơng quan với nhau, phù hợp với phân tích nhân tố.
Hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 nên khơng có biến nào bị loại
Component 1
STC2 .941
STC3 .929