Kiểm định bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp Ngân hàng: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ thẻ tại Ngân hàng Thương mại cổ phần đầu tư và phát triển Việt Nam chi nhánh Đông Đô (Trang 49 - 53)

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.2. KIỂM ĐỊNH THANG ĐO

3.2.2. Kiểm định bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA

Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) định nghĩa “Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu”. Hai tác giả cũng nêu ra “Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố cần có là:

- Đại lƣợng Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Giá trị sig Bartlett’s Test < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.

- Chỉ số KMO dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số này cần có giá trị trong khoảng [0.5; 1].

- Hệ số Eigenvalue là tiêu chí xác định số lƣợng nhân tố trong phân tích EFA, những nhân tố nào có giá trị Eigenvalue ≥ 1 sẽ đƣợc giữ lại mô hình.

- Tổng phương sai trích thỏa mãn điều kiện ≥ 50%.

- Hệ số tải nhân tố là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số cần ≥ 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.”

Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha ở phần trên, còn lại 17 biến thỏa mãn điều kiện sẽ đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA thu đƣợc các bảng nhƣ sau:

Bảng 3.3: Kiểm định KMO và Bartlett's Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. .669

Bartlett's

Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 3371.29

df 136

Sig. .000

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ SPSS Bảng 3.4: Ma trận xoay nhân tố (17 biến)

Component

1 2 3 4

PTHH6 .871 PTHH1 .863 PTHH2 .842 PTHH3 .813 PTHH5 .771 PTHH4 .703

ĐTC2 .840

ĐTC7 .806

ĐTC6 .786

ĐTC1 .773

ĐTC3 .618

SĐB1 .864

SĐB3 .816

SĐB2 .538 .632

GC1 .827

GC2 .762

GC3 .528 .640

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ SPSS Phân tích nhân tố với 17 biến quan sát có được các kết quả dưới đây (phụ lục 2.2.1):

- Chỉ số 0.5 < KMO = 0.669 < 1, thỏa mãn điều kiện

- Kiểm định Bartlett’s có Sig = 0.000, thể hiện các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể

- Tổng phương sai = 80.249% ≥ 50% , hệ số Extraction = 1.153 > 1 cho thấy mô hình EFA là phù hợp

 Đạt yêu cầu kiểm định

Trong mô hình EFA, ta thấy biến quan sát SĐB 2, GC 3 nằm ở cả 2 nhân tố.

Xét sự chênh lệch hệ số tải Factor Loading của 2 biến quan sát trên thì cả 2 biến đều có chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3 và SĐB 2 có hệ số tải bé hơn GC 3 (0.63 <

0.64). Vậy cần phải loại bỏ biến SĐB 2 do không phù hợp với yêu cầu kiểm định.

Còn lại 16 biến quan sát thỏa mãn điều kiện tiếp tục đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA lần hai thu đƣợc các bảng nhƣ sau:

Bảng 3.5: Kiểm định KMO và Bartlett's Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. .751

Bartlett's

Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 2866.80

df 126

Sig. .000

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ SPSS

Bảng 3.6: Ma trận xoay nhân tố (16 biến) Component

1 2 3 4

PTHH6 .872

PTHH1 .869

PTHH2 .853

PTHH3 .812

PTHH5 .756

PTHH4 .705

ĐTC2 .845

ĐTC7 .816

ĐTC6 .794

ĐTC1 .778

ĐTC3 .617

SĐB1 .865

SĐB3 .822

GC1 .854

GC2 .728

GC3 .681

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ SPSS Sau khi loại bỏ biến SĐB 2, 16 biến đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố lần 2, thu đƣợc các kết quả đều đạt yêu cầu kiểm định nhƣ sau (phụ lục 2.2.2):

- Chỉ số KMO đạt 0.751.

- Kiểm định Bartlett’s có Sig.=0.000.

- Tổng phương sai trích = 80.212%, hệ số Extraction = 1.130.

- 16 biến quan sát đƣợc nhóm thành 4 biến chính để đƣa vào phân tích hồi quy ở phần sau.

Tiếp đến, tác giả kiểm định phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc SHL với 4 biến nhỏ thu đƣợc các bảng nhƣ sau:

Bảng 3.7: Kiểm định KMO và Bartlett's cho biến phụ thuộc SHL

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. .796

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 218.690

Df 6

Sig. .000

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ SPSS Bảng 3.8: Ma trận xoay nhân tố (4 biến)

Component 1

SHL1 .864 SHL2 .810 SHL3 .801 SHL4 .742

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ SPSS

Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc SHL thu đƣợc các kết quả đều đạt yêu cầu kiểm định nhƣ sau (phụ lục 2.2.3):

- Chỉ số KMO = 0.796

- Kiểm định Bartlett’s có Sig.=0.000

- Tổng phương sai trích = 64.097%, hệ số Extraction value = 2.564 - 4 biến quan sát đƣợc gom về duy nhất 1 nhân tố

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp Ngân hàng: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ thẻ tại Ngân hàng Thương mại cổ phần đầu tư và phát triển Việt Nam chi nhánh Đông Đô (Trang 49 - 53)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(84 trang)