7 Bố cục của đề tài
2.6.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Trước hết, nghiên cứu sẽ tiến hành thống kê mô tả chung về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp. Sau đó nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích hệ số Cronbach’s Alpha là một đại lượng được sử dụng để đo lường độ tin cậy của các nhân tố và để loại ra các biến quan sát không đảm bảo độ tin cậy trong thang đo. Điều kiện tiêu chuẩn đối với hệ số này là đối với những biến có hệ số tương quan với biến tổng (Item – total correlation) < 0.3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo, ngược lại nếu hệ số tương quan này > 0.3 thì biến quan sát sẽ đủ điều kiện được giữ lại để đưa vào các phân tích tiếp theo và thang đo sẽ được lựa chọn khi độ tin cậy Cronbach’s Alpha 0.6;
Tiếp theo, những biến được giữ lại sau khi phân tích Cronbach’s Alpha sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), được thực hiện bằng phương pháp Principal component kết hợp với phép quay Varimax để giảm và kết hợp các biến lại với nhau thành nhân tố mới, khi thực hiện phân tích nhân tố khám khá thì chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải lớn hơn 0.5, hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, từ đó mô hình nghiên cứu sẽ được hiệu chỉnh;
Cuối cùng từ 6 yếu tố ban đầu, phân tích nhân tố sẽ sắp xếp lại các biến thành các yếu tố mới, cuối cùng với mô hình mới được hình thành từ phân tích nhân tố, các yếu tố mới này sẽ được dùng để phân tích hồi quy để xem mỗi thành phần có tác động như thế nào đến sự hài lòng của khách hàng.