Phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng di động (ứng dụng MB bank) tại ngân hàng thương mại cổ phần quân đội – chi nhánh tỉnh bình phước (Trang 81 - 84)

CHƢƠNG I : TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

2.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin)

Hệ số tải nhân tố KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) của các biến nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi thang đo. Hệ số tải nhân tố KMO càng lớn và nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì sẽ thỏa mãn điều kiện kiểm định.

Kiểm định Bartlett dùng để kiểm tra sự tương quan của các biến trong tổng thể. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi giá trị Sig. < 0.05, lúc này các biến có sự tương quan với nhau trong tổng thể

2.4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập

Bảng 16: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.757 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1420.783

df 231

Sig. 0.000

(Nguồn: Kết quả xử lý và phân tích từ dữ liệu điều tra)

Dựa vào kết quả ở bảng trên ta thấy, giá trị KMO = 0.757 > 0.5 và giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Hai giá trị này đều thỏa mãn điều kiện kiểm được nêu ra ở phía trên. Điều này có nghĩa rằng phân tích EFA là phù hợp và các biến quan sát được đưa vào mơ hình nghiên cứu có tương quan với nhau.

Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, ta tiến hành phân tích nhân tố tiếp theo. Ta sử dụng phương pháp xoay nhân tố Varimax Procduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng các quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Sau khi xoay các quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình. Phân tích nhân tố EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số > 0.5 và sắp xếp thành những nhóm chính đó là những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịc vụ Ngân hàng di động của ngân hàng MB Bank.

Bảng 17: Ma trận xoay nhân tố Biến Nhóm nhân tố Biến Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 MDTC3 0.816 MDTC4 0.807 MDTC1 0.807 MDTC5 0.786 MDTC2 0.763 NLPV2 0.881

NLPV3 0.879 NLPV4 0.863 NLPV1 0.832 MDDC2 0.868 MDDC1 0.851 MDDC3 0.841 MDDC4 0.813 PTHH2 0.807 PTHH4 0.796 PTHH3 0.791 PTHH1 0.767 MDDU3 0.790 MDDU2 0.741 MDDU4 0.720 MDDU1 0.621 MDDU5 0.566 Hệ số Eigenvalues 4.99 2.925 2.492 2.292 2.114 Tổng phương sai trích 15.3 29.99 43.781 55.84 67.19

(Nguồn: Kết quả xử lý và phân tích từ dữ liệu điều tra)

Theo Hair và cộng sự (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0.3 được xem là mức tối thiếu; > 0.4 được xem là quan trọng; > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo nghiên cứu này tác giả chọn giá trị Factor Loading > 0.5 với kích cỡ mẫu là 130.

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, số biến quan sát giữ nguyên là 22 biến và 5 nhân tố. Khơng có biến quan sát vào có hệ số tải nhân tố < 0.5 nên khơng loại bỏ biến.

2.4.4.2 Phân tích nhân tố EFA cho các biến phụ thuộc

Bảng 18: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.600 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 255.107

df 3

Sig. 0.000

(Nguồn: Kết quả xử lý và phân tích từ dữ liệu điều tra)

Hệ số KMO = 0.600 thỏa mãn điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1 nên phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Bartlett’s Test có giá trị Sig. =0,000 < 0,05 là các biến có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố nên dữ liệu thu thập được đáp ứng điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng di động (ứng dụng MB bank) tại ngân hàng thương mại cổ phần quân đội – chi nhánh tỉnh bình phước (Trang 81 - 84)