6. Bố cục của đề tài
2.3.4 Đánh giá thang đo
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua 2 công cụ là: (1) hệ số tin cậy Cronbach alpha và (2) phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis)
2.3.4.1 Hệ số độ tin cậy Cronbach alpha
Hệ số tin cậy Cronbach alpha: Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson , 1994; Slater, 1995). Thông thường thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Tám thành phần của thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng: Mức độ hiệu quả, Mức độ hoàn thành, Sự sẵn sàng của hệ thống, Sự bảo
mật/an toàn, Liên hệ, Sự đáp ứng, Sự thuận tiện, Phí dịch vụ lần lượt được đưa vào kiểm định.
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha cho các thành phần được trình bày ở bảng 2.4 cho thấy hệ số alpha của các thành phần Mức độ hiệu quả, Mức độ hoàn thành, Sự bảo mật/an toàn, Sự đáp ứng, Sự thuận tiện, Phí dịch vụ, Sự sẵn sàng của hệ thống đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy, và được đưa vào phân tích nhân tố.
Riêng đối với thành phần sự liên hệ thì hệ số alpha là 0,276 nhỏ hơn 0,6 nên thành phần này không đạt yêu cầu về độ tin cậy và không được đưa vào sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo.
Thành phần Sự hài lòng của khách hàng cũng được đưa vào kiểm định, kết quả cho thấy 3 biến quan sát thỏa yêu cầu về hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0,3 và có hệ số alpha lớn hơn 0,6 nên cũng được lựa chọn để đưa vào phân tích nhân tố.
Như vậy: Sau kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, có tất cả 25 biến của 7 thành phần Mức độ hiệu quả, Mức độ hoàn thành, Sự bảo mật/an toàn, Sự đáp ứng, Sự thuận tiện, Phí dịch vụ, Sự sẵn sàng của hệ thống được đưa vào phân tích nhân tố. Ngoài ra, 3 biến đo lường sự hài lòng của khách hàng cũng được xem xét trong phần phân tích nhân tố (xem phụ lục 7)
Bảng 2.4: Kết quả kiểm định hệ số độ tin cậy Cronbach’s alpha Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan tổng biến
Alpha nếu loại biến Mức độ hiệu quả - Cronbach's Alpha: 0,934 - N= 6
HQ1 18.8272 21.975 .831 .918
HQ2 18.9319 21.506 .785 .925
HQ3 18.8534 22.210 .802 .922
HQ4 18.8586 22.880 .784 .924
HQ6 18.8691 22.293 .798 .923 Mức độ hoàn thành - Cronbach's Alpha: 0,895 - N= 3
HT1 4.4555 3.797 .879 .790
HT2 5.4450 3.827 .891 .784
HT3 5.8377 3.305 .677 .997
Sự sẵn sàng của hệ thống - Cronbach's Alpha: 0,814 - N= 2
SS1 3.3089 1.320 .688 .a
SS2 3.2775 1.159 .688 .a
Bảo mật, an toàn - Cronbach's Alpha: 0,950 - N= 4
BM1 11.1466 8.736 .929 .918 BM2 11.1728 9.175 .844 .944 BM3 11.1361 8.687 .930 .917 BM4 11.1047 9.284 .810 .954 Mức độ đáp ứng - Cronbach's Alpha: 0,832 - N= 3 DU1 6.6021 3.988 .625 .831 DU2 6.7016 3.505 .762 .697 DU3 6.8325 3.688 .693 .767
Sự thuận tiện - Cronbach's Alpha: 0,908 - N= 4
TT1 10.1466 9.515 .771 .888 TT2 10.0157 9.963 .773 .888 TT3 10.1623 9.231 .807 .876 TT4 10.2147 9.001 .821 .871 Phí dịch vụ - Cronbach's Alpha: 0,872 - N= 3 PH1 6.2984 4.495 .725 .847 PH2 6.4188 4.666 .748 .826 PH3 6.3822 4.364 .792 .785
Sự liên hệ - Cronbach's Alpha: 0,276 - N= 2
LH1 3.125654 1.037 .162 .a
LH2 3.230366 1.357 .162 .a
HL1 7.2461 3.744 .796 .844
HL2 7.2670 3.797 .825 .822
HL3 7.0471 3.624 .757 .881
Nguồn: từ phân tích của tác giả 2.3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis): Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào. Theo Hair & Ctg (1998, 111) hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn hoặc bằng 0,5; các biến có trọng số (factor loading) thấp (<0.5) sẽ bị loại từng bước 1, biến nào có giá trị thấp nhất sẽ bị loại trước. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thiết H0 là các biến không có tương quan với nhau 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 và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, 32)
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng
tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, 34)
Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra về độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố (25 biến quan sát của các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng và 3 biến quan sát đo lường mức độ hài lòng của khách hàng). Kết quả phân tích EFA lần đầu được trình bày ở phụ lục 7
Các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng
Phân tích nhân tố EFA lần đầu:
- KMO: 0,896 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, Sig.=0,000 cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
- Eigenvalue: 1,080
- Phương sai trích: 78,003% cho biết 6 nhân tố giải thích được 78,003% biến thiên của các biến quan sát.
- Số nhân tố: 6
Phân tích nhân tố EFA lần 2:
Ở lần đầu phân tích EFA này, có hai nhân tố không đạt chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,5 đó là biến DU1, DU2, xét thấy hệ số tải nhân tố của DU1 nhỏ hơn DU2, ta loại DU1 trước, xem kết quả ở phụ lục 7
- KMO: 0,897 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, Sig.=0,000 cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
- Eigenvalue: 1,063
- Phương sai trích: 79,438% cho biết 6 nhân tố giải thích được 79,438% biến thiên của các biến quan sát.
- Số nhân tố: 6
Phân tích nhân tố EFA lần 3:
Sau khi đã loại bỏ DU1, DU2 tiếp tục là nhân tố không đạt chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,5, vì vậy ta loại DU2, xem kết quả ở phụ lục 7
- KMO: 0,894 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, Sig.=0,000 cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
- Eigenvalue: 1,063
- Phương sai trích: 80,667% cho biết 6 nhân tố giải thích được 80,667% biến thiên của các biến quan sát.
- Số nhân tố: 6
Phân tích nhân tố EFA lần 4:
Sau khi đã loại bỏ DU2, DU3 tiếp tục là nhân tố không đạt chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,5, vì vậy ta loại DU3, xem phụ lục 7
- KMO: 0,892 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, Sig.=0,000 cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
- Eigenvalue: 1,063
- Phương sai trích: 82,050% cho biết 6 nhân tố giải thích được 82,050% biến thiên của các biến quan sát.
- Hệ số tải nhân tố > 0,5 - Số nhân tố: 6
Thang đo sự hài lòng của khách hàng
- KMO: 0,741 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, Sig.=0,000 cho thấy kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (xem phụ lục 7)
- Eigenvalue: 2,481
- Hệ số tải nhân tố > 0, 5 - Số nhân tố: 1