Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, phân tích khám phá nhân tố (EFA) được tiến hành. Điều kiện cần và đủ để áp dụng EFA là chỉ số KMO lớn hơn hoặc bằng 0.5 với mức ý nghĩa kiểm định Bartlett (sig) nhỏ hơn hoặc bằng 0.05. Trong phạm vi đề tài sẽ xem xét hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5, phương sai trích từ 50% trở lên, trị số Eigenvalues lớn hơn 1 và khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
4.2.2.1. Phân tích EFA thành phần chất lượng dịch vụ và cảm nhận giá cả
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng gồm 5 thành phần chất lượng dịch vụ và 1 thành phần cảm nhận giá cả với 32 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.851 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu (xem bảng 7.1.A, Phụ lục 7).
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 (Eigenvalue = 1.140) với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 7 nhân tố từ 32 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 68.591% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (xem bảng 7.1.B, Phụ lục 6).
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay thành phần (bảng 7.1.C, Phụ lục 7), biến Dapung8 bị loại do có hệ số tải nhân tố của nó = 0.481 chưa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại biến này. Với thang đo mức độ đáp ứng có biến quan sát bị loại, hệ số Cronbach Alpha được tính lại, kết quả cũng đạt được yêu cầu về độ tin cậy (xem thêm Phụ lục 7).
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.850> 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu (xem bảng 7.2.A, Phụ lục 7).
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 (Eigenvalues = 1.126) với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 7 nhân tố từ 31 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 69.212% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (xem bảng 7.2.B, Phụ lục 7).
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng 7.2.C, Phụ lục 7), các biến Info1, Giaca3 bị loại dựa vào tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ ba với việc loại hai biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba:
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.848 > 0.5 đều đáp ứng được yêu cầu (xem bảng 7.3.A, Phụ lục 7).
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 (Eigenvalues = 1.072), phân tích nhân tố đã trích được 7 nhân tố từ 29 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 71.411% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (xem Phụ lục 7). Kết quả tại bảng 4.2 cho thấy hệ số tải nhân tố
của các biến này đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu. Chênh lệch hệ số tải nhân tố của mỗi một biến quan sát đều lớn hơn 0.3 đạt yêu cầu.
Bảng 4.2: Kết quả EFA các thang đo chất lượng dịch vụ và cảm nhận giá cả
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS.
Biến quan sát
Thành phần 1
(TINCAY) 2 (WEB) (GIAOHANG) 3 (ANTOAN) 4 (THANHTOAN) 5 (INFO) 6 (GIACA) 7
Tincay2 .842 Tincay3 .794 Tincay6 .769 Tincay4 .766 Tincay1 .750 Tincay5 .740 Web3 .780 Web1 .774 Web5 .733 Web4 .692 Web2 .675 Dapung5 .861 Dapung6 .836 Dapung7 .829 Dapung1 .773 Antoan1 .828 Antoan4 .795 Antoan 2 .787 Antoan 3 .709 Dapung4 .906 Dapung3 .903 Dapung2 .810 Info3 .823 Info4 .814 Info5 .730 Info2 .703 Giaca1 .774 Giaca2 .737 Giaca4 .730 Eigen- values 8.591 2.923 2.681 2.263 1.664 1.516 1.072 Phương sai trích (%) 13.978 11.343 10.274 10.170 9.330 8.478 7.837 Cr.Alpha 0.890 0.858 0.881 0.877 0.933 0.772 0.842
Dựa vào kết quả bảng 4.2, lệnh Transform/ Compute Variable/Mean được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5 thành bảy nhân tố. Các nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể như sau:
Nhân tố thứ nhất: gồm 6 biến quan sát (Tincay1, Tincay2, Tincay3, Tincay4, Tincay5, Tincay6) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là thành phần mức độ tin cậy, ký hiệu là TINCAY.
Nhân tố thứ hai: gồm 5 biến quan sát (Web1, Web2, Web3, Web4, Web5) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là thành phần thiết kế website, ký hiệu là WEB.
Nhân tố thứ ba: gồm 4 biến quan sát (Dapung1, Dapung5, Dapung6, Dapung7) tách ra từ thành phần mức độ đáp ứng ban đầu, liên quan đến các thủ tục và phương thức giao hàng nên được đặt tên là thành phần thủ tụcgiao hàng, được nhóm lại bằng lệnh trung bình và ký hiệu là GIAOHANG.
Nhân tố thứ tư: gồm 4 biến quan sát (Antoan1, Antoan2, Antoan 3, Antoan 4) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là thành phần an toàn và bảo mật, ký hiệu là ANTOAN.
Nhân tố thứ năm: gồm 3 biến quan sát (Dapung2, Dapung3, Dapung4) được tách ra từ thành phần mức độ đáp ứng. Nó thể hiện thủ tục tạo tài khoản, hình thức thanh toán và khả năng thanh toán dễ dàng nên được đặt tên là thủ tục thanh toán, được nhóm lại bằng lệnh trung bình và ký hiệu là THANHTOAN. Nhân tố thứ sáu: gồm 4 biến quan sát (Info2, Info 3, Info 4, Info 5) được nhóm
lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là thành phần chất lượng thông tin, ký hiệu là INFO.
Nhân tố thứ bảy: gồm 3 biến quan sát (Giaca1, Giaca2, Giaca4) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là thành phần cảm nhận giá cả, ký hiệu là GIACA.
4.2.2.2. Phân tích EFA thành phần sự hài lòng
Thang đo sự hài lòng gồm 4 biến quan sát, sau khi đạt độ tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng để phân tích EFA. Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.765 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu (Bảng 7.4.A, Phụ lục 7). Tại mức giá trị Eigenvalues = 2.461, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ bốn biến quan sát với phương sai trích là 61.520% ( > 50%) đạt yêu cầu. Tất cả các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hớn 0.5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.3: Kết quả EFA đối với thành phần sự hài lòng
Nguồn:Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS.
Biến quan sát Thành phần 1 (HAILONG) Hailong1 .815 Hailong2 .754 Hailong3 .738 Hailong4 .827 Eigenvalues 2.461 Phương sai trích (%) 61.520 Cronbach’s Alpha 0.789
Kết quả phân tích EFA cho thấy các thang đo sự hài lòng và các nhân tố tác động đến sự hài lòng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/ Compute Variable được dùng để nhóm bốn biến Hailong1, Hailong2, Hailong3, Hailong4 thành biến sự hài lòng (HAILONG).