i t ng kh o sát là khách hàng cá nhân đang s d ng d ch v ACB Online c a Ngân hàng Á Châu.
có th phân tích nhân t khám phá (EFA) c n thu th p b d li u v i ít nh t 5 m u trên 1 bi n quan sát và kích c m u không nên ít h n 100 (Hair và ctg, 1998). Nh nhi u nghiên c u khác, nghiên c u này s d ng ph ng pháp l y m u thu n ti n (phi xác su t). B ng câu h i đ c g i đ n khách hàng tr c ti p.
Ph n m m SPSS for Windows 20.0 đ c s d ng đ x lý và phân tích d li u. thu n ti n cho vi c nh p d li u, phân tích và trình bày, các bi n nghiên c u đ c mã hóa th hi n trong B ng 2.3
tìm hi u v nh ng nhân t nh h ng đ n vi c d đnh s d ng d ch v Internet Banking c a khách hàng, thang đo các nhân t nh h ng đ n vi c d đnh s d ng d ch v Internet Banking đ c ki m đnh thông qua h s tin c y
Cronbach‟s Alpha, phân tích nhân t khám phá EFA và phân tích h i quy tuy n tính b i thông qua ph n m m x lý s li u th ng kê SPSS for Windows 20:
Công c Cronbach‟s Alpha dùng đ ki m đnh m i t ng quan gi a các bi n (Reliability Analysis). N u bi n nào mà s t n t i c a nó làm gi m Cronbach‟s
Alpha thì s đ c lo i b đ Cronbach‟s Alpha t ng lên, các bi n còn l i gi i thích
rõ h n v b n ch t c a khái ni m chung đó.
Phân tích nhân t khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) dùng đ thu nh và tóm t t d li u. Trong nghiên c u, thu th p l ng bi n khá l n nh ng các
bi n có liên h v i nhau nên gom chúng thành các nhóm bi n có liên h đ xem xét
và trình bày d i d ng m t s ít nhân t c b n có nh h ng đ n s hài lòng c a
khách hàng. Ph ng pháp trích h s đ c s d ng là Principal Component Analysis v i phép xoay Varimax và đi m d ng khi trích các y u t có eigenvalue là 1. Các bi n quan sát h s t i (factor loading) nh h n 0.50 s b lo i. Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích b ng ho c l n h n 50%.
Sau khi phân tích nhân t , thang đo đ c đ a vào phân tích h i quy tuy n tính b i v i đ u vào là s nhân t đã đ c xác đ nh nh m xem xét m c đ nh h ng c a các nhân t này đ n d đ nh s d ng d ch v Internet Banking