Tải bản đầy đủ - 93 (trang)
2 KIỂM ĐỊNH THANG ĐO

2 KIỂM ĐỊNH THANG ĐO

Tải bản đầy đủ - 93trang

nếuCronbach’s alpha đạt từ 0,8 trở lên thìthang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ

càng cao hơn.

* Sự tin cậy

Bảng 4.7: Nhân tố sự tin cậy



Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha



Số biến



.876



5



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



nếu loại biến



nếu loại biến



Tương quan biến tổng



Hệ số Cronbach's Alpha nếu

loại biến



STC1



14.24



9.071



.747



.840



STC2



14.68



9.345



.652



.864



STC3



14.46



9.091



.760



.837



STC4



14.17



9.343



.694



.853



STC5



14.10



9.885



.687



.855



Qua bảng 4.7 Hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item-Total

Correlation) của các biến đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha 0,876>0,6 nên được lựa

chọn, Cronbach's Alpha if Item Deleted của các biến điều nhỏ hơn Cronbach's Alpha

(0,876) nên không có biến quan sát nào bị loại.

* Sự đáp ứng

Bảng 4.8: Nhân tố sự đáp ứng



Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha

.857



Số biến

5



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



SDU6



13.85



8.785



.700



.820



SDU7



14.03



9.004



.647



.835



44



SDU8



13.75



10.680



.518



.862



SDU9



13.89



8.873



.751



.807



SDU10



13.83



8.789



.754



.805



Kết quả bảng trên các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng phù hợp

(Corrected Item-Total Correlation) của các biến đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha

0,857>0,6. Trong khi đó biến quan sát SDU8-Sản phẩm dịch vụ đa dạng (Cronbach's

Alpha if Item Deleted là 0,862>Cronbach's Alpha (0,857) nên biến quan sát SDU8 không

thỏa điều kiện nên bị loại và nhân tố đám ứng mới được lựa chọn như sau:

Bảng 4.9: Nhân tố sự đáp ứng mớiđược lựa chọn

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha



Số biến



.862



4



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



SDU6



10.26



6.216



.698



.830



SDU7



10.45



6.347



.656



.847



SDU9



10.30



6.300



.749



.809



SDU10



10.24



6.270



.741



.812



* Sự hữu hình

Bảng 4.10: Nhân tố sự hữu hình

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha

.815



Số biến

4



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



SHH11



11.12



4.477



.615



.776



SHH12



10.92



4.217



.749



.715



SHH13



11.20



4.213



.665



.753



45



SHH14



11.08



4.720



.520



.820



Bảng 4.10 ta thấy các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng phù hợp

(Corrected Item-Total Correlation) của các biến đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha

0,815>0,6. Trong khi đó biến quan sát SHH14- Thời gian giao dịch thuận tiện có

Cronbach's Alpha if Item Deleted là 0,820>Cronbach's Alpha (0,815) nên biến quan sát

SHH14 không thỏa điều kiện nên bị loại và các biến quan sát của nhân tố sự hữu hình mới

như sau:

Bảng 4.11: Nhân tố sự hữu hình mới được lựa chọn

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha



Số biến



.820



3



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



SHH11



7.43



2.356



.641



.785



SHH12



7.23



2.275



.727



.700



SHH13



7.51



2.229



.656



.771



* Sự đảm bảo

Bảng 4.12: Nhân tố sự đảm bảo

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha

.862



Số biến

5



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



SDB15



15.01



7.005



.660



.839



SDB16



15.28



6.455



.667



.839



SDB18



15.03



7.004



.685



.833



SDB19



14.95



6.659



.707



.827



SDB17



15.03



6.999



.699



.830



46



Về nhân tố sự đảm bảo cả 5 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù

hợp (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha 0,862>0,6 nên

được lựa chọn.

* Sự cảm thông

Bảng 4.13: Nhân tố sự cảm thông

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha



Số biến



.800



3



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



SCT20



6.96



2.594



.648



.728



SCT21



7.05



2.172



.675



.696



SCT22



7.04



2.430



.619



.754



Kết quả bảng 4.13 ta thấy cả 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù

hợp (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha 0,800>0,6 nên

thích hợp và được lựa chọn.

* Giá cả

Bảng 4.14: Nhân tố giá cả

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha

.790



Số biến

3



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



GC23



6.67



3.248



.528



.815



GC24



6.74



2.686



.635



.710



GC25



6.76



2.445



.741



.586



47



Kết quả bảng 4.14 ta thấy cả 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù

hợp (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha 0,790>0,6.

Trong khi đó biến quan sát GC23-Lãi suất hợp lý có Cronbach's Alpha if Item Deleted là

0,815>Cronbach's Alpha (0,790) nên biến quan sát GC23 không đạt

* Sự hài lòng

Bảng 4.15: Nhân tố sự hài lòng

Độ tin cậy (Reliability

Statistics)

Cronbach's Alpha



Số biến



.789



3



Biến tổng (Item-Total Statistics)

Nhân tố



Trung bình thang đo



Phương sai thang đo



Tương quan biến



Hệ số Cronbach's



nếu loại biến



nếu loại biến



tổng



Alpha nếu loại biến



NDC26



6.98



1.879



.642



.704



NDC27



7.24



1.800



.724



.604



NDC28



6.89



2.567



.551



.797



Qua bảng nhân tố sự hài lòng ta thấy ba biến quan sát điều có hệ số tương quan biến

tổng phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha

0,815>0,6. Trong đó biến quan sát NDC28-Tôi tiếp tục sử dụng dịch vụ Agribank trong

thời gian tới có Cronbach's Alpha if Item Deleted là 0,797>Cronbach's Alpha (0,789) nên

biến quan sát NDC28 không đạt, để đủ dữ liệu phân tích ta giữ lại biến NDC28 để phân

tích các bước tiếp theo.

4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) giúp thu nhỏvà tóm tắt các dữ liệu

rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiêncứu. Quan hệ

giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một sốcác nhân tố

cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố

(factorloading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc

về” nhữngnhân tố nào.



48



Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin

(KMO)phải có giá trị lớn (0,5
hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm

vào đó, hệ số tảinhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,45, điểm dừng khi

Eigenvalue (đại diệncho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc

định của chương trìnhSPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn

hơn 50% mới thỏa yêu cầucủa phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Khi tiến

hành phân tích nhân tố, tác giả đãsử dụng phương pháp trích (Extraction method) là

Principal Axis factoring với phép xoay(Rotation) Promax và phương pháp tính nhân tố là

phương pháp Regression.

* Phân tích nhân tố:

Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố (25

biến nghiên cứu cácyếu tố đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng và 3 biến đo lường

mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ khi giao dịch tại Agribank chi nhánh

Mạc Thị Bưởi). Quá trình này được gọi là phân tích nhân tố lần 1 (PHỤ LỤC 2) với kết

quả như sau:

* Về các yếu tố đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng:

- 0,5
nghĩa của dữ liệu đưa vào phân tích EFA.

- Thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 2583,253 (phụ lục 2) với

mức ý nghĩa Sig=0,000<0,005, như vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong

tổng thể.

- Tổng phương sai trích: 69,829%>50% đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng một

nhân tố này giải thích 69,829% biến thiên của dữ liệu. Eigenvalue =1,166>1 nên 6 nhân

tố được giữ lại.



49



- Xoay nhân tố lần 1 có 2 biến quan sát có hệ số tải nhân tố là SDU8 và SHH14 <0,5

nên bị loại, do đó ta tiến hành phân tích nhân tố lần 2 (PHỤ LỤC 3) sau khi loại 2 biến

quan sát và chạy dữ liệu ta có kết quả như sau:

- KMO: 0,86

- Eigenvalue: 1,163

- Tổng phương sai trích: 71,597%

- Số nhân tố: 6

+ 1. STC: gồm 5 biến quan sát

+ 2. SDB: gồm 5 biến quan sát

+ 3. SDU: gồm 4 biến quan sát

+ 4. SHH: gồm 3 biến quan sát

+ 5. SCT: gồm 3 biến quan sát

+ 6. GC: gồm 3 biến quan sát

Bảng 4.16: Bảng kết quả phân tích nhân tố

Ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa)

P



P



Nhân tố

1



2



STC4



.827



STC1



.803



STC3



.788



STC5



.763



STC2



.613



3



SDB18



.795



SDB17



.763



SDB19



.707



SDB16



.702



SDB15



.683



4



SDU9



.812



SDU6



.760



SDU10



.748



5



50



6



SDU7



.670



SHH13



.805



SHH11



.771



SHH12



.717



SCT21



.829



SCT20



.829



SCT22



.788



GC24



.844



GC25



.834



GC23



.654



* Nhân tố nhận định chung

Bảng 4.17: Bảng mức độ hài lòng

Kiểm định KMO và Bartlett's (KMO and Bartlett's Test)

Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin.



.666

Approx. Chi-Square



Kiểm định Bartlett's



175.421



df



3



Sig.



.000



Tổng phương sai trích Total Variance Explained

Nhân tố



Tổng phương sai trích được



Chỉ tiêu Eigenvalues

Tổng



Phương sai



Phương sai tích



Tổng



Phương sai



lũy



Phương sai tích

lũy



1



2.117



70.582



70.582



2



.565



18.844



89.426



3



.317



10.574



100.000



2.117



70.582



70.582



Qua bảng 4.17 ta thấy 0,5
EFA và mức độ ý nghĩa của dữ liệu đưa vào phân tích EFA.

- Thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 175,421 với mức ý nghĩa

Sig=0,000<0,005, như vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

- Tổng phương sai trích: 70,528%>50% đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng một

nhân tố này giải thích 70,528% biến thiên của dữ liệu. Eigenvalue =2,117>1 nên nhân tố

được chấp nhận.



51



Nhìn chung, phân tích EFA của nhân tố nhận định chung về sự hài lòng khách hàng

đảm bảo thực hiện khâu kiểm định độ tin cậy để phân tích hồi quy, nhân tố nhận định

chung đóng vai trò là biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.

4.3 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TỔNG QUÁT

4.3.1 Mô hình nghiên cứu

Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân kiểm

định tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá, mô hình nghiên cứu được

điều chỉnh gồm 6 biến độc lập (Sự tin cậy, sự đáp ứng, sự hữu hình, sự đảm bảo, sự cảm

thông và giá cả) để đo lường biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng. Cả 6 biến điều

tác động và làm tăng (giảm) sự hài lòng của khách hàng với các thang đo như đã trình bày

ở bảng 4.17 và mô hình nghiên cứu tổng quát sẽ được hiệu chỉnh như sau:

Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu tổng quát



Sự tin cậy

( Reliability)



Sự đáp ứng

(Responsiveness)



Sự hài lòng

của khách

hàng



Sự hữu hình

(Tangible)



Sự đảm bảo

(Assurance)



Sự cảm thông

(Empathy)



Giá cả

(Price)



52



4.3.2 Các giả thuyết

* H 1 : Sự tin cậy càng cao thì càng hài lòng khách hàng

R



R



* H 2 : Sự đáp ứng càng nhiều thì sự hài lòng càng cao

R



R



* H 3 : Sự hữu hình càng tốt thì khách hàng càng hài lòng

R



R



* H 4 : Sự đảm bảo càng cao thì khách hàng càng hài lòng

R



R



* H 5 : Sự cảm thông càng lớn thì hài lòng càng tăng

R



R



* H 6 : Giá cả càng cạnh tranh thì càng hài lòng khách hàng

R



R



4.4KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

4.4.1 Phân tích tương quan hệ số Pearson

Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa

mứcđộ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có

sự tươngquan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong

phân tích tươngquan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ

thuộc mà tất cả đều đượcxem xét như nhau.

Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với

nhau.Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin

rất giốngnhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu

ứng khác củasự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn

của các hệ số hồiquy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các

hệ số có khuynh hướngkém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác

định R square vẫn khá cao.Trong quá trình phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được

SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọnCollinearity Diagnostic.

Quy tắc xác định mức độ tương quan:

Có nhiều quy tắc kinh nghiệm khác nhau đề nghị mức độ tương quan theo giá trị

tuyệt đối r, trong đó quy tắc Evans (1996) được sử dụng phổ biến như sau:

53



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

2 KIỂM ĐỊNH THANG ĐO

Tải bản đầy đủ ngay(93 tr)

×