Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Explore Factor Analysis (Efa)

Dữ liệu sơ cấp: là các thông tin mà tác giả khảo sát được từ các cán bộ nhân viên tại

gri ank cùng các khách h ng đang giao ch và sử d ng d ch v Internet Banking tại

gri ank chi nhánh ng Nai được tổng hợp lại r i sau đó được đưa v o SPSS để phân tích và kiểm tra các yếu tố và mô hình

Dữ liệu thứ cấp: là một số các nghiên cứu liên quan đến đ t i được tác giả thu thập từ các ngu n trong v ngo i nước được xử lý lại cho phù hợp với các biến của mô hình nhằm phản ánh đúng ản chất v th a mãn đi u kiện của mô hình

Nghiên cứu trải qua hai giai đoạn: (1) nghiên cứu sơ bộ và (2) nghiên cứu chính thức

Nghiên cứu sơ ộ:

- Nghiên cứu sơ ộ được thực hiện với m c đ ch đi u chỉnh thang đo cho phù hợp với đặc thù khách hàng sử d ng IB của Agri ank trên đ a bàn tỉnh ng Nai.

- Nghiên cứu sơ ộ tập trung phỏng vấn, thảo luận và lấy ý kiến từ một số cán bộ trong l nh vực ngân hàng có hiểu biết v IB và tiến hành khảo sát thử 30 khách hàng sử d ng d ch v IB của ngân hàng Agri ank chi nhánh ng Nai dựa trên bảng câu hỏi đã được xây dựng dựa trên ý kiến của các chuyên gia.

Formatted: Justified, Space Before: 0 pt, After: 0 pt

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 127 trang tài liệu này.

Nghiên cứu chính thức: được thực hiện sau khi bộ thang đo đã được đi u chỉnh cho phù hợp trên đ a bàn tỉnh ng Nai. Từ bảng câu hỏi sau khi được đi u chỉnh, tác giả chính thức tiến hành thu thập thông tin bằng cách khảo sát thêm 150 khách hàng. Sau khi thu thập đầy đủ số lượng mẫu cần thiết, tác giả gạn lọc và loại bỏ một số mẫu kh ng đạt yêu cầu. Những mẫu đạt yêu cầu được xử lý bằng phần m m SPSS, từ đó ph n t ch nh n tố khám phá, kiểm đ nh thang đo v ph n t ch h i quy tuyến tính.

3.1.3 Nghiên cứu định tính

Mục đích: xác đ nh các yếu tố để thiết lập ảng hỏi

Cách thức tiến hành: t i tiến h nh phương pháp phỏng vấn các chuyên gia và phương pháp phỏng vấn sâu. ác chuyên gia ự kiến lựa chọn phỏng vấn l các nh n viên có kinh nghiệm l m việc tại ng n h ng gri ank. ối với phương pháp phỏng vấn s u m c đ ch của việc sử ng phương pháp n y l để ước đầu thu thập các th ng tin c thể liên quan đến

chủ đ nghiên cứu v tiến h nh thiết lập ảng sơ ộ. Kết quả của việc nghiên cứu đ nh tính là đ t i đã vạch ra được các các ý kiến được nhi u người đ ng ý nhất để đưa v o hệ thống các câu trả lời cần thiết trong bảng hỏi v đã h nh th nh nên ảng khảo sát sơ ộ.

i u tra thử 30 khách h ng 30 khách h ng n y được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Kết quả thu được sẽ được xử lý ằng phần m m SPSS phát hiện các iến thừa kiểm đ nh sự phù hợp của thang đo v đi u chỉnh ảng câu hỏi sơ ộ x y ựng ảng hỏi ch nh thức.với thang đo ch nh thức.

3.1.4 Nghiên cứu định lượng

t i tiến h nh phỏng vấn trực tiếp các đối tượng được chọn ra từ mẫu. ước nghiên cứu n y nhằm tiến h nh kiểm đ nh thang đo ph n t ch các nh n tố v tiến h nh kiểm đ nh các giả thuyết đặt ra.

 Thiết ế ảng hỏi

ảng c u hỏi được sử ng trong nghiên cứu đ nh lượng được thiết kế theo các cấu trúc

u hỏi đ nh t nh: nhằm giới hạn phạm vi đối với đối tượng nghiên cứu v việc sử ng

IB của khách hàng c thể l ở gri ank chi nhánh ng Nai.

u hỏi đặc thù: đi s u vào các chi tiết các th ng tin cần thiết để ho n th nh m c tiêu nghiên cứu. ó l ý kiến đánh giá sử ng thang đo likert tương ứng với 25 iến quan sát có liên quan đến việc xác đ nh các nh n tố ảnh hưởng ý đ nh sử ng I của khách h ng.

u hỏi ph : những đặc điểm cá nh n riêng tư của người được phỏng vấn như: giới t nh tuổi tác thu nhập h ng tháng tr nh độ học vấn ngh nghiệp.

Xây dựng thang đo

- ối với các c u hỏi nhằm xác đ nh đặc điểm đối tượng được đi u tra đ t i sử ng hệ thống thang đo ph n loại: c u hỏi ph n đ i nhi u lựa chọn một trả lời v nhi u lựa chọn nhi u trả lời.

- ối với các c u hỏi nhằm xác đ nh các nh n tố ảnh hưởng đến ý đ nh sử ng ch v Internet anking đ t i sử ng hệ thống thang đo likert:

1: Rất kh ng đ ng ý 4: ng ý

2: Kh ng đ ng ý 5: Rất đ ng ý 3: Trung lập

Phương pháp chọn mẫu:

ối tượng giao ch với Ng n h ng gri ank chi nhánh ng Nai l rất đa ạng họ l những khách h ng có độ tuổi từ 18 trở lên tức l phải có MN kh ng ph n iệt giới t nh ngh nghiệp thu nhập nhưng số người đang giao ch tại Ng n h ng iết sử ng Internet

anking l kh ng nhi u v cũng kh ng có anh sách khách h ng nên phương pháp chọn mẫu của đ t i l chọn mẫu thuận tiện ằng cách đứng tại cửa giao ch của Ng n h ng gri ank chi nhánh ng Nai để đi u tra những khách h ng giao ch tại Ng n h ng gri ank chi nhánh ng Nai có sử ng Internet anking.

Xác định cỡ mẫu:

Theo Ho ng Trọng v hu Nguyễn Mộng Ngọc ph n t ch ữ liệu nghiên cứu với SPSS

2008 cho rằng “Th ng thường th số quan sát cỡ mẫu t nhất phải ằng 4 hay 5 lần số iến trong ph n t ch nh n tố”. V để đảm ảo đủ cỡ mẫu cho đ t i nghiên cứu tác giả đi u tra thêm 20% số mẫu xác đ nh theo c ng thức trên tỷ lệ n y l sai sót o ảng hỏi kh ng hợp lệ hay thất lạc trong quá tr nh đi u tra. o đó đ t i tiến h nh xác đ nh cỡ mẫu theo c ng thức: Cỡ mẫu = Số biến trong mô hình*5+20% sai sót.

= 25*5+25*5*20% = 150 bảng hỏi

Phương pháp điều tra:

ể đảm ảo t nh đại iện của cơ cấu mẫu đi u tra để thuận tiện trong việc sử ng các kiểm đ nh sau n y tác giả thực hiện đi u tra theo ước nhảy k. ỡ mẫu l 150 ảng hỏi tiến h nh đi u tra trong thời gian 1 tháng như vậy cứ 1 tuần trung nh phải đi u tra 150:4 38

ảng thời gian cho phép tại cơ sở l 3 ng y/tuần nên 1 ng y phát 13 ảng hỏi. Trung nh số lượng khách h ng giao ch tại cơ sở thực tập l 90 người/ng y cho nên cứ cách 90:13) k= 7 người chọn 1 người để tiến h nh phỏng vấn.

họn ngẫu nhiên khách h ng đầu tiên để đi u tra sau đó cứ cách 7 người v o giao ch với Ng n h ng th tiến h nh đi u tra.

Sau khi thu thập ữ liệu tác giả tiến h nh mã hóa l m sạch v cuối cùng xử lý ằng phần m m SPSS phiên ản 20.0 để sẵn s ng cho việc ph n t ch. ao g m: đánh giá độ tin cậy của thang đo 19 iến quan sát qua hệ số ron ach‟ lpha; ph n t ch nh n tố khám phá ; ph n t ch h i qui đa iến kiểm đ nh m h nh kiểm đ nh NOV

3.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Sau khi tiến h nh đi u tra phỏng vấn khách h ng th tiến h nh tổng hợp để nhập ữ liệu v o phần m m SPSS l m sạch ữ liệu. Ph n t ch ữ liệu được tiến h nh trên phần m m SPSS 20.0.

3.2.1 Phân tích mô tả:

Phương pháp n y được sử ng đối với những c u hỏi nhằm khảo sát mẫu như: thời gian giao ch với ng n h ng các loại sản ph m giao ch mức độ nhận iết v sử ng I lý

o khách h ng chưa sử ng I thời gian mật độ v các ứng ng sử ng I của khách h ng để thấy được r r ng v số lượng v sự khác iệt trong cơ cấu mẫu. ên cạnh đó phương pháp thống kê m tả c n được sử ng để thống kê ý kiến của khách h ng để đánh giá mức độ đ ng ý đối với từng iến quan sát có trong các nhóm nh n tố. Kết quả của ph n t ch m tả sẽ l cơ sở để người đi u tra đưa ra nhận đ nh an đầu v tạo n n tảng để đ xuất các giải pháp sau n y.

3.2.2 Phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo

Kiểm đ nh độ tin cậy của thang đo ằng kiểm đ nh ron ach‟s lpha đối với từng iến quan sát trong từng nh n tố.

Theo nhi u nh nghiên cứu mức độ đánh giá các iến th ng qua hệ số ron ach‟s

lpha được đưa ra như sau:

Những iến có hệ số tương quan iến tổng orrecte Item Total orrelation lớn hơn 0 3 v có hệ số ron ach‟s lpha lớn hơn 0.6 sẽ được chấp nhận v đưa v o những ước ph n t ch xử lý tiếp theo. thể l :

 Hệ số ron ach‟s lpha lớn hơn 0.8: Hệ số tương quan cao.

 Hệ số ron ach‟s lpha từ 0.7 đến 0.8: Chấp nhận được.

 Hệ số ron ach‟s lpha từ 0.6 đến 0.7: Chấp nhận được nếu thang đo mới.

Theo đó những biến có hệ số tương quan iến tổng (Item- total correlation) nhỏ hơn 0 3 là những biến không phù hợp hay những biến rác sẽ b loại ra khỏi mô hình.

Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt

Theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008), hệ số ron ach‟s lpha chỉ cho biết các biến quan sát nào cần giữ lại và biến quan sát nào cần bỏ đi. Khi đó việc tính toán hệ số tương quan biến và hệ số tương quan tổng giúp loại đi iến quan sát kh ng đóng góp nhi u cho sự mô tả của các khái niệm cần đo.

3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá Explore Factor Analysis (EFA)

Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt

ể tiến hành phân tích nhân tố EF đ tài thực hiện kiểm đ nh KMO and artlett‟s Test. Sau đó tiến hành phân tích nhân tố EFA, các biến quan sát có hệ số tải <0.5 sẽ b loại bỏ. Từ đó rút tr ch được các nhóm nhân tố thích hợp.

Theo Mayers và cộng sự (2000), trong phân tích nhân tố phương pháp tr ch Pricipal Components Analysis cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử d ng phổ biến và chính xác nhất. i u kiện để sử d ng EFA là hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading), KMO (Kaiser meyer olkin), kiểm đ nh Bartlett và phần trăm phương sai to n ộ

percentage of variance . Trong đó:

Hệ số tải nh n tố hay trọng số nh n tố Factor loa ing :

 Theo Hair v cộng sự 1989 đ y l chỉ tiêu để đảm ảo mức ý ngh a thiết thực của EF .

 ác mức độ của hệ số Factor loa ing:

o Factor loa ing > 0.3: được xem đạt mức độ tối thiểu

o Factor loa ing > 0.4: được xem quan trong

o Factor loa ing > 0.5: được xem có ý ngh a thực tiễn

KMO (Kaiser meyer olkin): là chỉ số ùng để xem xét sự thích hợp trong phân tích nhân tố 0.5< KMO <1 thì phân tích nhân tố là thích hợp

Kiểm đ nh artlett : ùng để xem xét các biến kh ng có tương quan trong tổng thể. Kiểm đ nh n y có ý ngh a thống kê khi Sig <0 5 đ ng thời các biến trong mô hình có mối tương quan với nhau trong tổng thể

Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt

Phần trăm phương sai to n ộ Percentage of variance : ùng để đo độ phù hợp của nh n tố n v nó cho iết phương sai t nh cho một nh n tố. o vậy đi u kiện ùng để quyết đ nh số nh n tố l ựa trên Eigenvalue từ 1 trở lên hoặc tổng phương sai tr ch của các nh n tố đạt 60% trở lên.

3.2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính

Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt

Phân tích tương quan:

Kiểm đ nh mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, giữa biến ph thuộc với biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến ph thuộc và các biến độc lập và xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến.

Phân tích hồi quy đa iến:

Ph n t ch h i quy được thực hiện ằng phương pháp Enter với phần m m SPSS. Mô hình h i quy có dạng như sau:

Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + + pXni + i

Trong đó:

Yi : Biến ph thuộc : Mức độ hài lòng của khách hàng v L V T

0 : Hệ số chặn.

i : Hệ số h i quy thứ i (i = 1, n ).

i : Sai số biến độc lập thứ i.

Xi: Biến độc lập ngẫu nhiên.

3.2.5 Kiểm định mô hình

Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Kiểm đ nh F trong bảng ph n t ch phương sai l phép kiểm đ nh v độ phù hợp của mô hình h i quy tuyến tính tổng thể, xem xét biến ph thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.

Cặp giả thiết nghiên cứu:

Ho: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến ph thuộc H1: T n tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến ph thuộc

Mức ý ngh a kiểm đ nh là 5% Nguyên tắc chấp nhận giả thiết: Nếu Sig <= 0 05: ác ỏ giả thiết Ho

Sig > 0 05: hưa có cơ sở ác ỏ giả thiết Ho.

Kiểm định đa cộng tuyến

Cộng tuyến là trạng thái trong đó các iến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đ của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến ph thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập l nó l m tăng độ lệch chu n của các hệ số h i quy, và làm giảm tr thống kê của kiểm đ nh ý ngh a của chúng.

Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến:

- Hệ số phóng đại phương sai VIF vượt quá 10

- Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, nếu > 0,8 thì chắc chắn có đa cộng tuyến.

- Dấu của hệ số h i quy khác với dấu kỳ vọng.

- Kiểm đ nh sự tương quan hệ số Durbin Wastion.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

hương 3 tr nh y phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng đánh giá các thang đo v m h nh lý thuyết v các yếu tố tác động đến Quyết định lựa chọn sử dụng IB qua

đánh giá của khách h ng. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 ước g m nghiên cứu sơ ộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ ộ sử d ng phương pháp nghiên cứu đ nh tính thông qua thảo luận nhóm, qua ước nghiên cứu n y các thang đo lường các khái niệm cũng được xây dựng để ph c v cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử d ng phương pháp nghiên cứu đ nh lượng thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp khách hàng với cỡ mẫu là

150. hương tiếp theo sẽ trình bày kết quả phân tích thông tin qua phần m m SPSS 20.0.

Tr nh y phương pháp ph n t ch ữ liệu: đánh giá sơ ộ thang đo ằng hệ số tin cậy

ron ach‟s lpha ph n t ch nh n tố khám phá EFA và phân tích h i quy tuyến tính, kiểm đ nh trung bình tổng thể ph n t ch phương sai để kiểm đ nh sự khác biệt v mức độ đánh giá theo các đặc điểm cá nhân.

Formatted: Space After: 0 pt