PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ NGÂN HÀNG BÁN LẺ TẠI NHTMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT
2.3. Đánh giá lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ NHBL
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
a. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thang đo chất lượng dịch vụ Sau khi EFA, tác giả sẽ làm tiếp CFA và SEM nên rất quan tâm đến cấu trúc thang đo, các khái niệm sau khi rút ra có thể tương quan với nhau và cũng quan tâm tới sự phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Principal Axis Factoring với phép xoay Promax5
Bảng 2.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo CLDV Factor
1 2 3 4
ux2 0,955
ux3 0,762
ux4 0,676
ux1 0,595
pthh2 0,846
pthh1 0,713
tcdv1 0,686
tcdv2 0,611
tcdv3 0,606
tc3 0,867
tc1 0,666
tc4 0,660
tc2 0,483
ux5 0,283
tv2 0,905
tv1 0,651
tv3 0,512
Eigenvalue = 1,175
Phương sai trích = 55,647%
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 21
5Theo Gerbing & Anderson (1988), phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phẩn ánh dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Orthogonal)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quả EFA cho thấy 5 thành phần chất lượng dịch vụ được trích tại eigenvalue là 1,175, với phương sai trích là 55,647%. Như vậy, phương sai trích đạt yêu cầu là >50%. Hệ số KMO = 0,874 >0.5, kết quả kiểm định Barlett’s là 1068,335 với mức ý nghĩa sig= 0,000 <0,005 phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Hầu hết các hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,5. Tuy nhiên, hệ số tải nhân tố của ux5 và tc2 nhỏ hơn 0,5. Vì vậy, tác giả tiến hành loại bỏ biến ux5 và chạy nhân tố khám phá lần 26. Kết quả EFA lần 2 cho thấy hệ số eigenvalue là 1,169, với phương sai trích là 57,132%. Hệ số KMO = 0,867 >0.5, kết quả kiểm định Barlett’s là 1016,717 với mức ý nghĩa sig= 0,000 <0,005 Tuy nhiên biến hệ số tải nhân tố của tc2 là 0,464 < 0,5. Vì vậy, tác giả tiếp tục loại biến tc2 và tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 3 cho thấy thang đo không còn khuyết điểm nữa. Phương sai trích đạt 60,932%, hệ số KMO = 0,877, kiểm định Barlett’s là 919,760 với mức ý nghĩa sig =0,000 và các hệ số factor loading đều đạt yêu cầu
Bảng 2.13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3 Factor
1 2 3 4
pthh2 0,922
pthh1 0,749
tcdv1 0,696
tcdv3 0,623
tcdv2 0,600
ux2 0,867
ux3 0,795
ux4 0,705
ux1 0,616
tc3 0,994
tc4 0,707
tc1 0,519
tv2 0,930
tv1 0,631
tv3 0,511
Eigenvalue = 1,138
Phương sai trích = 59,664%
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 21
6
Trường Đại học Kinh tế Huế
Như vậy, 5 thành phần trong thang đo chất lượng dịch vụ khi đưa vào phân tích EFA được rút gọn còn 4 nhân tố. Trong đó, các biến quan sát trong thang đo tiếp cận dịch vụ và phương tiện hữu hình thuộc cùng một nhân tố.
Tóm lại, các biến quan sát đều đạt yêu cầu và sẽ được đánh giá tiếp theo dựa vào dữ liệu của nghiên cứu chính thức thông qua phân tích nhân tố khẳng định CFA.
b. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thang đo giá cả cảm nhận, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng
Vì các thang đo giá cả cảm nhận, sự hài lòng và lòng trung thành là thang đo đơn hướng7 nên theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2008), ta tiến hành EFA cho các khái niệm này bằng phương pháp rút trích Principal Component với phép xoay Varimax sẽ làm cho tổng phương sai trích tốt hơn.
Phương pháp EFA được sử dụng cho từng khái niệm nghiên cứu vì mục tiêu đánh giá sơ bộ thang đo. Hơn nữa, vì kích thước mẫu trong nghiên cứu sơ bộ nhỏ (n=130), không đủ để đạt ước lượng tin cậy nếu phân tích tất cả các thang đo cùng một lúc.
Bảng 2.14: Kết quả phân tích EFA cho từng khái niệm nghiên cứu
Giá cả cảm nhận Sự hài lòng Lòng trung thành
Eigenvalue = 2,429 Eigenvalue = 2,224 Eigenvalue = 2,684 Phương sai trích = 80,973% Phương sai trích = 74,124% Phương sai trích = 67,090%
Biến quan sát Trọng số Biến quan sát Trọng số Biến quan sát Trọng số
1 0,923 1 0,884 1 0,837
2 0,903 2 0,851 2 0,835
3 0,872 3 0,848 3 0,819
4 0,784
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 21 Như vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho phân tích CFA tiếp theo.
7 Thang đo đơn hướng đơn hướng là thang đo khái niệm gồm 1 thành phần. Ví dụ: hình ảnh, giá cả... Thang đo đa hướng là thang đo khái niệm gồm nhiều hơn một thành phẩn . Ví dụ: thang đo chất lượng dịch vụ.
Trường Đại học Kinh tế Huế