Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Một phần của tài liệu Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới sử dụng dịch vụ tài chính số tại ngân hàng (Trang 47 - 52)

2.2 Kiểm định mô hình

2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Để tóm tắt và thu nhỏ dữ liệu ta tiến hành phân tích nhân tố. Bên cạnh đó, để không mất đi ý nghĩa giải thích và thông tin của các nhóm nhân tố thì từ nhiều biến quan sát qua việc phân tích nhân tố nhóm gọn thành một biến tổng hợp.

Hệ số KMO dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp khi nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.

Phương pháp sử dụng là Principal Component với phép quy nhân tố Varimax.

Tiêu chuẩn Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bỏi mỗi nhân tố phải lớn hơn 1.

39

Thang đo các nhân tố ảnh hưởng sử dụng dịch vụ tài chính số gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, trong đó 30 biến quan sát đã thỏa mãn yêu cầu của kiểm định Cronbach’s Alpha, em tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.

2.2.2.1 Kết quả kiểm định EFA của biến độc lập

Các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố đã được đáp ứng thông qua kết quả kiểm định KMO và Barlett’s bởi vì:

KMO = 0,913 (KMO > 0.5) nẳm giữa khoảng 0.5 và 1 Hệ số Sig.=0,000 (< 0,05)

Từ đó, có thể thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau sau khi tiến hành phân tích và nghiên cứu này đủ điều kiện để tiến hành tiếp tục phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Tổng phương sai trích là: 73,267% (> 50%) nên giải thích được 73.267 % sự biến thiên của dữ liệu.

Eigenvalue là: 1,049 lớn hơn 1 đều thỏa điều kiện. Từ phân tích dữ liệu, có 5 nhân tố được rút ra. (1)

Bảng 2.4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá của các biến độc lập

Thành phần

1 2 3 4 5

SHI3 0.843

SHI5 0.786

SHI4 0.785

SHI1 0.734

SHI6 0.722

SHI7 0.709

SHI2 0.613

40

STT4 0.854

STT6 0.832

STT3 0.779

STT1 0.775

STT5 0.713

STT2 0.709

DSD6 0.561

DSD2 0.771

DSD4 0.749

DSD5 0.718

DSD1 0.690

DSD3 0.644

RR2 0.882

RR3 0.840

RR1 0.807

RR4 0.771

AHXH2 0.851

AHXH3 0.838

AHXH1 0.743

KMO 0.913

Eigenvalue 1.049

41

Qua kiểm định chất lượng thang đo và kiểm định mô hình EFA, các biến quan sát từ 5 nhóm nhân tố mới có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 (đạt yêu cầu), ta nhận diện được 5 nhân tố ảnh hưởng tới sử dụng dịch vụ.

Bảng 2.5: Thang đo các nhân tố mới

Thang đo Thang đo Giải thích thang đo

SHI SHI1, SHI2, SHI3, SHI4, SHI5, SHI6, SHI7

Nhận thức sự hữu ích

STT STT1, STT2, STT3, STT4, STT5, STT6

Sự tin tưởng

DSD DSD1, DSD2, DSD3, DSD4, DSD5, DSD6

Nhận thức tính dễ sử dụng

RR RR1, RR2, RR3, RR4, Rủi ro liên quan tới chất lượng, bảo mật, thông tin

AHXH AHXH1, AHXH2, AHXH3 Ảnh hưởng xã hội

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 2.2.2.2 Kết quả kiểm định EFA cho biến phụ thuộc

Kiểm định Barlette giúp xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể với Sig. của kiểm định Barlette phải nhỏ hơn 0.05.

Điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp khi 0.5≤ KMO≤1

Từ đó có thể thấy, các biến quan sát sẽ tiếp tục được sử dụng trong chạy mô hình hồi quy.

Qua bảng thống kê 2.7 có thể thấy bởi vì các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố đã được đáp ứng bỏi vì: Hệ số KMO bằng 0.817 nằm giữa khoảng 0.5 tới 1.

Phương sai trích 73.267

Sig Barlett 0.000

Nguồn: Tính toán của tác giả

42

Bên cạnh đó hệ số Sig. bằng 0.000 (ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0.05) nên các biến trong cùng một nhóm này có tương quan với nhau, ta tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy.

Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy tổng phương sai trích bằng 0.6875 (68,570%) lớn hơn 50 % nên giải thich được 68.75% độ biến thiên của dữ liệu và điểm dừng khi trích tại một nhân tố là 2,743 lớn hơn 1 nên đủ thỏa mãn điều kiện.

Từ những phân tích trên, không có yếu tố bị loại khỏi phân tích (2)

Bảng 2.6: Tổng hợp thống kê hệ số phân tích EFA cho biến phụ thuốc

TT THÔNG SỐ Giá trị Điều kiện Nhận xét

1 KMO 0,817 ≥ 0,5 Đạt yêu cầu

2 Sig, của Bartlett’s Test 0,000 ≤ 0,05 Đạt yêu cầu 3 Giá trị Eigenvalues 2,743 >1 Đạt yêu cầu 4 Tổng phương sai trích 68,570% ≥ 50% Đạt yêu cầu

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 2.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc Thành phần

SDDV3 0.852

SDDV4 0.824

SDDV2 0.819

SDDV1 0.8170

Nguồn: Tính toán của tác giả Từ (1) và (2), Bởi vì không có sự loại bỏ các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, sau khi phân tích vậy nên mô hình nghiên cứu được giữ nguyên.

Một phần của tài liệu Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới sử dụng dịch vụ tài chính số tại ngân hàng (Trang 47 - 52)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(81 trang)