Phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ xe khách phương trang tại thành phố cần thơ (Trang 39)

3 1 Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng thông qua các tiêu chí về

3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi đã kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, ta có 20

biến quan sát sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố nhằm đánh giá mức độ

hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần. Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn

(0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố (factor loading) của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,3; điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố. Khi tiến hành phân tích EFA, tác giả đã sử dụng

phương pháp trích (Extraction method) là Principal Compenent Analysis với phép xoay Varimax.

Kiểm định KMO trong phân tích nhân tố cho hệ số khá cao (0,806> 0,5) và với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0). Vì vậy có thể nói phân tích nhân tố là phù hợp. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích

Principle Component và phép quay Varimax, phân tích nhân tố EFA đã trích

được 6 nhân tố từ hai mươi biến quan sát với phương sai trích được là 68,929

% > 50% (đạt yêu cầu), có nghĩa là 6 nhân tố này đã giải thích được 68,929 %

độ biến thiên của dữ liệu. Tất cả các biến trong bảng Rotated Component

Matrix đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3. Kết quả này chấp nhận được, đồng nghĩa với việc kết luận rằng phương pháp phân tích nhân tố với 20 biến quan

sát đã được chấp nhận. (PHỤ LỤC 4).

Vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, ta rút ra được 6 nhân tố và đặt tên như sau:

Bảng 3.7 – Đặt tên các biến quan sát của mô hình sau khi phân tích nhân tố

Nhóm Tên nhân

tố Các biến quan sát Hệ số

1. Luôn tìm thấy được chuyến xe sớm nhất 0,770

2. Tài xế lái xe cẩn thận 0,696

3. Thông tin phản hồi dễ dàng được ghi nhận

và giải quyết nhanh chóng 0,656

4. Giá ổn định, không tăng giảm thất thường 0,629

5. Xe chạy êm ái, an toàn 0,617

6. Luôn có xe trung chuyển đưa đón 0,506 1 Độ tin cậy

7. Có nhiều tuyến đường 0,495

8. Nội thất bên trong xe hiện đại 0,801

9. Dòng xe hiện đại 0,737

2

Phương

tiện phục

vụ 10. Xe luôn được vệ sinh sạch sẽ 0,730

11. Giá cả hợp lý, cạnh tranh 0,793

12. Thông tin về giá rõ ràng 0,764 3 Giá cả

dịch vụ

13. Quá trình thanh toán diễn ra nhanh chóng 0,498 14. Không mất nhiều thời gian chờ xe trung

chuyển

0,748

15. Đảm bảo thời gian đi về đúng giờ 0,715 4 Thời gian

hoạt động

16. Thông tin rõ thời gian xuất bến 0,469 17. Nhân viên trực điện thoại chuyên nghiệp 0,790 5 Đảm bảo 18. Nhân viên luôn sẵn sàng giúp đỡ khách

hàng

0,677

19. Nhân viên phục vụ ân cần, chu đáo 0,756

6 Thái độ

phục vụ 20. Nhân viên điều phối xe trung chuyển nhiệt

tình hướng dẫn khách 0,695

Nguồn : Kết quả phân tích nhân tố khám phá từ số liệu khảo sát, 2013

Một phần của tài liệu đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ xe khách phương trang tại thành phố cần thơ (Trang 39)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(63 trang)