4. Kết quả thực tập theo đề tà
2.4.2.6 Kế hoạch phân tích dữ liệu
Thang đo các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng được điều chỉnh thông qua hai kỹ thuật chính:
Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha: phương pháp này được thực hiện để kiểm định mối tương quan giữa các biến (Reliability Analysis). Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach’s Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach’s Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó.
Phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA: phương pháp này dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta thu thập được lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên chúng ta gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng.
Phương pháp trích hệ sốđược sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số factor loading nhỏ hơn 0.5 (Tabachnik & Fidell, 1989, Using Multivariate
Statistics, Northridge, USA: HarperCollins Publishers) sẽ bị loại. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 0.5.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9 rất tốt, KMO ≥ 0.8 tốt, KMO ≥ 0.7 được, KMO ≥ 0.6 tạm được, KMO ≥ 0.5 xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được.
Sau khi phân tích nhân tố và kiểm định hệ số tin cậy, thang đo được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội với đầu vào là các nhân số đã được xác định nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đối với mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tại Ngân hàng.