CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH VÀ HOẠT ĐỘNG THANH TOÁN QUỐC TẾ TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
3.2 Kết quả khảo sát
3.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair &
cộng sự, 2006).
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ tố tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Với mẫu khoảng 200, hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự, 2006), các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mô hình.
Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ só ý nghĩa khi sig. có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006).
3.2.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, thang đo lòng trung thành của đề tài vẫn được giữ nguyên với 10 thành phần chính và 30 biến quan sát. Tiếp theo, tác giả tiến hành đưa vào phân tích nhân tố thang đo các biến độc lập theo phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax với mục đích là rút các thành phần chính và loại bỏ các biến có Hệ số tải nhân tố (factor loading) không đủ mạnh. Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Kết quả là thang đo rút trích được 10 thành phần (phụ lục 5) với hệ số KMO là 0.700; Chỉ số Eigenvalue = 1.055; Tổng phương sai trích được là 72.588 % (>50%);
Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000 và Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều
>0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố, nên phân tích EFA phù hợp.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, tất cả 10 thành phần đều được rút trích với 30 biến quan sát. Do đó, tác giả tiếp tục đưa 10 nhân tố này vào phân tích hồi quy.
Bảng 3.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
TH1 .853
TH2 .839
TH3 .790
CP1 .836
CP2 .738
CP3 .691
TC3 .887
TC1 .817
TC2 .760
HL1 .803
HL3 .797
HL2 .735
DC1 .851
DC3 .787
DC2 .674
DB1 .893
DB3 .778
DB2 .590
HH2 .779
HH1 .766
HH3 .683
DU3 .851
DU1 .791
DU2 .783
GC3 .777
GC2 .764
GC1 .762
ThT3 .836
ThT2 .715
ThT1 .687
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 3.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 3.8: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc Biến quan sát Nhân tố
1
TT3 .807
TT2 .791
TT1 .691
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Từ kết quả EFA đối với thang đo lòng trung thành của khách hàng, có 1 thành phần được rút trích với 3 biến quan sát (phụ lục 6) với: Chỉ số KMO là 0.631 nằm trong khoảng (0.5;1) chứng tỏ giữa các biến có tương quan và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000 nên phù hợp, đủ điều kiện để phân tích EFA. Chỉ số Eigenvalue là 1.754, Tổng phương sai trích được là 58.481% > 50% cho biết 10 nhân tố đầu tiên giải thích được 58.481 % sự biến thiên của dữ liệu và Hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến đều >0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng, nên phân tích EFA phù hợp. Như vậy, 3 biến quan sát của thang đo lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ TTQT tại ACB được nhóm thành 1 nhân tố và không có biến quan sát nào bị loại.
Tóm lại, theo kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình nghiên cứu của luận văn vẫn giống như mô hình đề xuất ban đầu với 10 nhân tố với 30 biến quan sát, và các biến quan sát này sẽ được tiến hành kiểm định tiếp bằng mô hình hồi quy.