KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,783
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 1706,866
df 276
Sig. 0,000
(Nguồn:Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay khơng. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.
Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định: hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả thu được như sau:
-Giá trị KMO bằng 0,783 lớn hơn 0,05 cho thấy phân tích EFA là phù hợp. -Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mơ hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.2.4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 24 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng việc phát triển dịch vụ Mobile Banking tại Ngân hàng VIB Thanh Khê vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 24, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theoGerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 62,814% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.