Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng có thể sử dụng đƣợc. Trong EFA, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích mới thích hợp. Phƣơng pháp trích hệ số đƣợc sử dụng là phƣơng pháp thành phần chính (Principal components) với các phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số trích đƣợc (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại và thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bẳng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing và Andesson 1988)
Trong quá trình phân tích EFA, ta phân tích chọn lọc một vài nhân tố có ảnh hƣởng lớn nhất đến sự quan tâm của khách hàng đối với dịch vụ gửi tiền tiết kiệm các ngân hàng thƣơng mại cổ phần, đặc biệt là DongA Bank.
Mô hình phân tích EFA: Pt = Wt1 X1 + Wt2 X2 + …+ Wtn Xn Trong đó:
- Pt : Ƣớc lƣợng của nhân tố thứ i - Wt : Trọng số của nhân tố - k: Số biến quan sát
Bảng 2.6: Các nhân tố ảnh hƣởng đến đánh giá chất lƣợng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng
NHÂN TỐ ĐỊNH NGHĨA KỲ VỌNG P1 Tin cậy + P2 Lãi suất + P3 Đáp ứng + P4 Năng lực phục vụ + P5 Đồng cảm +
P6 Phƣơng tiện hữu hình +
P7 Thƣơng hiệu +