KMO≥ 0.50: xấu; KMO < 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Thứ hai: hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng; ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
- Thứ ba: thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson 1988).
- Thứ tư: khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1. Varimax cho phép xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.
Sau khi kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach Anpha, có tất cả 31 biến quan sát của 3 thang đo tiếp tục đưa vào EFA (phụ lục 6)
4.2.2.1Kết quả kiểm định thang đo 31 biến độc lập của ba nhóm yếu tố tạo nên chất lượng dịch vụ internet banking tổng quát
Bảng 4.2: Kết quả phân tích nhân tố thang đo:
STT | Tên biến quan sát | Nhân tố | Hệ số tải | ||
1 | 2 | 3 | |||
1 | SMI3 | 0.704 | 0.703 | ||
2 | SMI11 | 0.703 | 0.711 | ||
3 | SMI13 | 0.702 | 0.679 | ||
4 | SMI14 | 0.701 | 0.681 | ||
5 | SMI1 | 0.669 | 0.705 | ||
6 | SMI7 | 0.696 | 0.674 | ||
7 | SMI9 | 0.693 | 0.687 | ||
8 | SMI6 | 0.688 | 0.701 | ||
9 | SMI4 | 0.686 | 0.684 | ||
10 | SMI8 | 0.685 | 0.665 | ||
11 | SMI10 | 0.684 | 0.677 | ||
12 | SMI5 | 0.666 | 0.636 | ||
13 | SMI12 | 0.663 | 0.635 | ||
14 | SMI2 | 0.660 | 0.658 | ||
15 | SMI15 | 0.618 | 0.614 | ||
16 | SCO3 | 0.810 | 0.837 | ||
17 | SCO5 | 0.803 | 0.809 | ||
18 | SCO9 | 0.787 | 0.754 | ||
19 | SCO8 | 0.787 | 0.802 | ||
20 | SCO4 | 0.773 | 0.759 | ||
21 | SCO6 | 0.772 | 0.787 | ||
22 | SCO11 | 0.765 | 0.740 | ||
23 | SCO2 | 0.760 | 0.771 | ||
24 | SCO10 | 0.725 | 0.754 | ||
25 | SCO1 | 0.724 | 0.720 | ||
26 | SCO7 | 0.719 | 0.704 | ||
27 | SPB2 | 0.881 | 0.940 | ||
28 | SPB4 | 0.858 | 0.920 | ||
29 | SPB5 | 0.848 | 0.822 | ||
30 | SPB1 | 0.770 | 0.706 | ||
31 | SPB3 | 0.738 | 0.675 | ||
Có thể bạn quan tâm!
-
Mối Quan Hệ Giữa Chất Lượng Hệ Thống Trực Tuyến Và Chất Lượng Dịch Vụ Internet Banking Tổng Quát -
Kết Quả Nghiên Cứu Định Tính Và Điều Chỉnh Thang Đo: -
Kết Quả Đánh Giá Độ Tin Cậy Của Thang Đo Bằng Hệ Số Cronbach Alpha -
Phân Tích Tác Động Của Chất Lượng Dịch Vụ Internet Banking Tổng Quát Đối Với Sự Thỏa Mãn Của Khách Hàng : -
Phân Tích Sự Đánh Giá Của Khách Hàng Về Sự Thỏa Mãn Đối Với Chất Lượng Dịch Vụ Internet Banking Của Bidv Hcmc -
Kiến Nghị Một Số Chính Sách Cho Các Nhà Quản Trị Ngân Hàng Bidv Hcmc
Xem toàn bộ 149 trang tài liệu này.
STT | Têên biến quan sát | Nhân tố | ||
1 | 2 | 3 | ||
KMO= 0.912 | ||||
Eigen Value | 10.828 | 4.438 | 2.780 | |
Phương sai trích (tổng bằng 58.216%) | 34.931 | 14.317 | 8.968 | |
(Nguồn: Kết quả kiểm định trong phụ lục 6)
Kết quả phân tích EFA (phụ lục 6) cho thấy các hệ số tải nhân tố của 3 biến quan sát đều đạt trên 0.6, hệ số KMO= 0.912, tổng phương sai trích đạt 58.216% với mức ý nghĩa kiểm định Barlett’s test là Sig.= 0.000. Tổng phương sai trích đạt 58.216% có nghĩa là 3 nhân tố mới được rút trích ra giải thích được 58.216% biến thiên của dữ liệu. Chỉ số Eigenvalue > 1 nên 03 nhân tố đều được giữ lại trong mô hình phân tích. Sự khác biệt hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố của các biến quan sát đều > 0.3 và hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều >
0.5. Các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị (> 0.6). Như vậy, kết quả phân tích nhân tố cho thấy, có 31 biến quan sát được giữ lại cho nghiên cứu tiếp theo.
4.2.2.2Kết quả kiểm định thang đo các biến của chất lượng dịch vụ Internet banking tổng quát ( sự thỏa mãn của khách hàng là biến phụ thuộc)
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định thang đo các biến của chất lượng dịch vụ Internet banking tổng quát
Tên biến | Nhân tố | Hệ số tải | |
1 | |||
1 | SIB1 | 0.828 | 0.568 |
2 | SIB2 | 0.804 | 0.732 |
3 | SIB3 | 0.755 | 0.645 |
4 | SIB4 | 0.700 | 0.777 |
KMO= 0.743 | |||
Eigen Value | 2.391 | ||
Phương sai trích | 59.781 | ||
Kết quả phân tích EFA (phụ lục 6) cho thấy các hệ số tải nhân tố của 4 biến quan sát đều đạt trên 0.7, hệ số KMO= 0.743, phương sai trích đạt 59.781% với mức ý nghĩa kiểm định Barlett’s test là Sig.= 0.000,
Như vậy, 04 biến quan sát của thang đo chất lượng dịch vụ internet banking tổng quát được nhóm thành 1 nhân tố. Không có biến quan sát nào bị loại, và EFA là phù hợp.
4.2.2.3Kết quả kiểm định thang đo sự thỏa mãn của khách hàng
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định thang đo sự thỏa mãn của khách hàng
Tên biến | Nhân tố | Hệ số tải | |
1 | |||
1 | SAS1 | 0.885 | 0.854 |
2 | SAS2 | 0.875 | 0.836 |
3 | SAS3 | 0.846 | 0.759 |
4 | SAS4 | 0.832 | 0.782 |
KMO= 0.837 | |||
Eigen Value | 2.958 | ||
Phương sai trích | 73.951 | ||
Kết quả phân tích EFA (phụ lục 6) cho thấy các hệ số tải nhân tố của 4 biến quan sát đều đạt trên 0.8, hệ số KMO= 0.837, phương sai trích đạt 73.951% với mức ý nghĩa kiểm định Barlett’s test là Sig.= 0.000.
Như vậy, 04 biến quan sát của thang đo sự thỏa mãn của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Internet banking tổng quát được nhóm thành 1 nhân tố. Không có biến quan sát nào bị loại, và EFA là phù hợp.
4.3 Phân tích tác động của các nhân tố đến tạo nên chất lượng dịch vụ Internet banking tổng quát
Các nhân tố hình thành từ quá trình phân tích nhân tố gồm “chất lượng dịch vụ khách hàng trực tuyến, chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến, chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân hàng” được khẳng định là phù hợp và được đưa vào phân tích để kiểm định mô hình. Phân tích tương quan sẽ được thực hiện để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào phương trình hồi quy, kết quả phân tích hồi quy dùng để kiểm định các giả thuyết.
Phần này sẽ trình bày các kết quả kỹ thuật thống kê nhằm đánh giá tác động của các nhân tố tạo nên chất lượng dịch vụ Internet banking tổng quát. Vì các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm
hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính phải được đảm bảo. Do đó, trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét, kiểm định các giả định của hàm hồi quy, sau đó tiến hành kiểm định độ phù hợp của mô hình và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Giả định các nhân tố tạo nên chất lượng dịch vụ Internet banking tổng quát có tương quan tuyến tính, ta có phương trình hồi quy cho mô hình lý thuyết như sau:
SIB = const + β1 SCO+ β2SMI + β3SPB (1)
Trong đó: SIB : chất lượng dịch vụ Interbanking tổng quát – đọc tắt: chất lượng IB Tồng quát
SCO: chất lượng dịch vụ khách hàng trực tuyến – đọc tắt: chất lượng khách hàng trực tuyến
SMI : chất lượng hệ thống thông tin tực tuyến- đọc tắt: chất lượng HTTT trực tuyến
SBP : chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân hàng – đọc tắt: Chất lượng SPDV ngân hàng
4.3.1 Phân tích tương quan:
Khi phân tích hồi quy tuyến tính bội, các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến cần được kiểm tra trước để đánh giá mối quan hệ giữa các biến định lượng. Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số này luôn trong khoảng từ -1 đến +1. Giá trị tuyệt đối của hệ số r tiến gần đến 1 khi các biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.
Bảng 4.5: Ma trận hệ số tương quan giữa các yếu tố tạo nên chất lượng dịch vụ internet banking tổng quát
Chất lượng IB tổng quát (SIB) | Chất lượng HTTH trực tuyến (SMI) | Chất lượng DVKH trực tuyến (SCO) | Chất lượng SPDV ngân hàng (SBP) | ||
Chất lượng IB tổng quát (SIB) | Hệ số tương quan | 1 | 0.693 | 0.753 | 0.577 |
Chất lượng HTTT trực tuyến (SMI) | Hệ số tương quan | 0.693 | 1 | 0.390 | 0.305 |
Chất lượng DVKH trực tuyến (SCO) | Hệ số tương quan | 0.753 | 0.390 | 1 | 0.387 |
Chất lượng SPDV ngân hàng (SBP) | Hệ số tương quan | 0.577 | 0.305 | 0.387 | 1 |
(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy thể hiện trong Phụ lục 7)
Theo kết quả ma trận hệ số tương quan cho thấy có mối tương quan giữa từng biến độc lập (SMI, SCO, SPB) với biến phụ thuộc (SIB) và giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (SIB) với các biến độc lập đều lớn hơn 0.3, trong đó SIB và SCO có mối tương quan chặt chẽ nhất với hệ số r=0.753. Như vậy, các biến độc lập đủ điều kiện đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
4.3.2 Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi qui không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm
các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy nữa”(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008, trang 211).
Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể trên cơ sở các giả định sau:
Liên hệ tuyến tính
Phương sai của sai số không đổi 
Phần dư có phân phối chuẩn
Không có hiện tương tự tương quan giữa các phần dư
Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
4.3.2.1 Giả định tuyến tính và phương sai của sai số không đổi
Từ biểu đồ phân tán (phụ lục 7) giữa hai biến giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên một hình dạng nào. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Độ lớn của phần dư chuẩn hóa trên biểu đồ phân tán không tăng hoặc giảm cùng với giá trị dự đoán chuẩn hóa. Vì vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
4.3.2.2 Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để khảo sát phân phối chuẩn của phần dư, biểu đồ Histogram và biểu đồ Normal P-P Plot được sử dụng (phụ lục 7)
Xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa, biểu đồ Histogram và biểu đồ Normal P-P Plot cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt trên biểu đồ tần số và các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng. Giá trị phần dư có kết quả độ lệch chuẩn std.Dev. = 0.994 rất gần 1. Do đó, phân phối của phần dư xem như tiệm cận chuẩn. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.3.2.3 Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính
Hệ số xác định bội R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình.
R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Hệ số này càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, ngược lại càng gần 0 thì mô hình kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Kiểm định F được sử dụng để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích R2 điều chỉnh và kiểm định F trong mô hình hồi quy giữa ba biến độc lập với biến phụ thuộc là Chất lượng dịch vụ internet banking tổng quát – hồi quy 1:
R | R2 | R2 điều chỉnh | Độ lệch chuẩn ước lượng | F | Sig. | |
1 | 0.900a | 0.810 | 0.807 | 0.30545 | 334.420 | 0.000 |
(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy theo phụ lục 7)
Theo kết quả Bảng trên, thì hệ số R2=0.810, R2 hiệu chỉnh = 0.807 cho thấy mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 80.7%. Trị thống kê F= 334.420 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể bằng 0. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu mẫu và có thể sử dụng được.