2.
2.4.2.2. Phân tích yếu tố khám phá EFA
Phân tích yếu tố khám phá là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các yếu tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998) .
Khi phân tích yếu tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhất định để đánh giá kết quả phân tích.
- Thứ nhất: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0.5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, 262).
- Thứ hai: Hệ số tải yếu tố (Factor Loading). Theo Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, nếu quan sát có hệ số tải yếu tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mô hình. Theo Hair & ctg, Factor Loading 0.3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Vì vậy chúng ta chọn mức tối thiểu là 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu.
- Thứ ba: Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
- Thứ tư: Hệ số Eigenvalue có giá trị hớn hơn hoặc bằng 1.
- Thứ năm: Khác biệt hệ số tải yếu tố của một biến quan sát giữa các yếu tố ≥ 0.3 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
● Thang đo các thành phần đánh giá sự hài lòng của KH:
Tác giả sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis cùng với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1.
Các thang đo chất lượng dịch vụ mà đề tài sử dụng gồm 7 thành phần với 37 biến quan sát, sau khi kiểm định Cronbach Alpha, loại 2 biến và 35 biến còn lại tiếp tục được đưa vào phân tích yếu tố EFA.
Kết quả phân tích yếu tố lần thứ 1 cho thấy có 5 biến bị loại (KM1, SP1, TT4, KG8, PV5) và phân tích yếu tố lần thứ 2 có một biến KG7 bị loại vì hệ số tải yếu tố nhỏ hơn 0.5 (Kết quả đầy đủ được trình bày ở phụ lục 4).
Kết quả phân tích yếu tố lần thứ 3 cho thấy 29 biến còn lại được phân tích thành 7 yếu tố. Factor loading đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng, chúng có ý nghĩa thiết thực. Hệ số KMO = 0.771 (>0.6) nên EFA phù hợp với dữ liệu. Giá trị Sig. của kiểm định Barlett’s Test là 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 66.8% thể hiện rằng 7 yếu tố rút ra giải thích được 66.8% biến thiên của dữ liệu. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại yếu tố thứ 7 với Eigenvalue = 1.335.
Bảng 2.3: Phân tích yếu tố STT Biến quan sát Yếu tố Tên yếu tố 1 2 3 4 5 6 7 1 KG1 .844 KHÔNG GIAN MUA SẮM 2 KG5 .755 3 KG2 .735 4 KG6 .703 5 KG3 .688 6 KG4 .648 7 TT2 .709 THỦ TỤC THANH TOÁN 8 TT1 .693 9 TT3 .687 10 SP5 .577 11 CSKH4 .770 CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG 12 CSKH2 .758 13 CSKH5 .732 14 CSKH3 .603 15 CSKH1 .542 16 STT5 .872 SỰ THUẬN TIỆN 17 STT4 .839 18 STT2 .747 19 STT1 .662 20 STT3 .637
21 PV2 .905 PHONG CÁCH PHỤC VỤ 22 PV3 .875 23 PV1 .823 24 SP2 .660 SẢN PHẨM 25 SP3 .625 26 SP4 .554 27 KM2 .827 KHUYẾN MÃI 28 KM4 .811 29 KM3 .766
Ở yếu tố thứ 2, ta nhận thấy biến SP5 có tương quan với các biến của yếu tố THỦ TỤC THANH TOÁN, ta tiến hành kiểm định lại Cronbach Alpha cho yếu tố này, kết quả như sau:
Bảng 2.4: Kiểm định lại Cronbach Alpha
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến
TT1 0.365 0.732
TT2 0.537 0.624
TT2 0.564 0.621
SP5 0.563 0.610
Cronbach Alpha = 0.711
Thang đo đạt độ tin cậy cho phép với hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3.
Vậy kết quả cuối cùng sau khi phân tích yếu tố đã loại tổng cộng 8 biến so với tập biến ban đầu, do đó các yếu tố cần phải được hiệu chỉnh lại cho phù hợp để sử dụng cho các phân tích tiếp theo và được trình bày như sau:
Yếu tố thứ nhất gồm 6 biến với tên gọi KHÔNG GIAN MUA SẮM gồm các biến :
KG1: Không gian bên trong dành cho khách hàng là hợp lý KG2: Âm thanh và ánh sáng bên trong siêu thị là hợp lý
KG3: Không khí bên trong siêu thị (nhiệt độ, sự thông thoáng) rất thoải mái KG4: Môi trường của siêu thị luôn đảm bảo vệ sinh an toàn
KG5: Việc di chuyển và đi lại bên trong siêu thị là dễ dàng KG6: Nơi gửi xe thuận tiện
Yếu tố thứ hai gồm 4 biến với tên gọi THỦ TỤC THANH TOÁN gồm các biến:
TT1: Có nhiều hình thức thanh toán TT2: Thủ tục thanh toán đơn giản TT3: Quá trình thanh toán nhanh SP5: Giá cả hợp lý, cạnh tranh
Yếu tố thứ ba gồm 5 biến với tên gọi CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG gồm các biến :
CSKH1: Dịch vụ giao hàng đến tận nhà của VTA chu đáo CSKH2: Dịch vụ sau bán hàng được chú trọng nhiều CSKH3: Có trung tâm bảo hành riêng
CSKH4: Dịch vụ bảo hành nhanh chóng
CSKH5: Giải quyết nhanh chóng và thỏa đáng các trường hợp khiếu nại của khách hàng
Yếu tố thứ tư gồm 5 biến với tên gọi SỰ THUẬN TIỆN gồm các biến: STT1: VTA có hệ thống các cửa hàng, siêu thị ở nhiều nơi
STT2: Địa điểm mua hàng thuận lợi cho việc tiếp cận của khách hàng STT3: Việc tiếp xúc với các hàng hóa luôn dễ dàng
STT4: Hàng hóa trưng bày của siêu thị giúp khách hàng dễ dàng tìm kiếm STT5: Việc sắp xếp và bố trí hàng hóa của siêu thị là hợp lý
Yếu tố thứ năm gồm 3 biến với tên gọi PHONG CÁCH PHỤC VỤ gồm các biến:
PV1: Nhân viên bán hàng nhiệt tình giới thiệu và tư vấn sản phẩm PV2: Nhân viên bán hàng vui vẻ, thân thiện.
PV3: Nhân viên bán hàng luôn coi trọng khách hàng
Yếu tố thứ sáu gồm 3 biến với tên gọi SẢN PHẨM gồm các biến: SP1: Sản phẩm đa dạng và phong phú
SP2: Luôn cập nhật đầy đủ những mode sản phẩm mới ra trên thị trường SP3: Chất lượng các sản phẩm của VTA luôn đảm bảo
Yếu tố thứ bảy gồm 3 biến với tên gọi KHUYẾN MÃI gồm các biến: KM1: Chương trình khuyến mãi thực sự hấp dẫn
KM2: Các hình thức khuyến mãi đa dạng và phong phú (quà tặng kèm, giảm giá..)
KM3: Có nhiều hình thức khuyến mãi mới lạ, thu hút
● Thang đo mức độ hài lòng chung:
Đối với thang đo mức độ hài lòng chung của KH, EFA trích được gom vào một yếu tố tại Eigenvalue là 2.734 và với chỉ số KMO là 0.749. Các biến quan sát đều có factor loading lớn hơn 0.5. Phương sai trích bằng 91.12 % (> 50%). Như vậy, việc phân tích yếu tố là thích hợp. Vậy thang đo được sử dụng cho các phân tích tiếp theo với tên biến được đặt là hailong.