6. Các nhận xét khác (Ghi rõ mức độ đồng ý hay không đồng ý với đề tài và
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) mức độ hài lòng
khách
thì thang đo mức độhài lòng đã bị loại 1 biến đó là Hài lòng về cảnh quan tại
điểm đến. Kết quả chỉ còn lại 3 biến để tiến hành bước phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Dựa vào hệ sốKMO và Bartlett’s Test để xem xét các biến có mối tương quan với nhau hay không.
Bảng 4,7: Kết quả kiểm định KMO vvà Bartlett’s Text
Hệ sốKMO và Bartlett’s Test 0,673
Sig 0,000
STT Biến số Nhân tố 1 Hài lòng vềcơ sởlưu trú, ăn uống 0,805 2 Hài lòng vềcơ sở hạ tầng phục vụ du lịch 0,793 3 Hài lòng về nhân viên phục vụ 0,778
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu, 2013
Kết quả kiểm định cho thấy hệ sốKMO và Bartlett’s Test = 0,673 so với điều kiện (0,5 ≤ KMO ≤1) thì phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA là thích hợp và bộ biến có thể sử dụng được. Bên cạnh đó, ta có Sig = 0,000 < 0,5 nên có thể bác bỏ giả thiết H0 (các biến không có tương quan với nhau), có nghĩa là giữa các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Kết quả phân tích nhân tố EFA (Principal Axis Factoring với phép quay Varimax) thì chỉ có một nhóm nhân tố được hình thành và không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình (các trọng số nhân tố của các biến ≥0,5). Điểm dừng tại giá trị Eigenvalue = 1,883 và có phương sai trích = 62,757 % (>50%) là đạt yêu cầu, có nghĩa là 1 nhân tố này sẽ giải thích được 62,757% biến thiên của các biến quan sát.
Vậy, thang đo mức độ hài lòng ban đầu gồm có 4 biến quan sát. Sau khi qua các bước kiểm định bằng hệ số Cronback’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì chỉ còn lại 3 biến quan sát.