Kết quả phân tích EFA lần 1 như bảng phụ lục 4.1
Ở kết quả phân tích EFA lần 1, các yếu tố đánh giá như: hệ số KMO, giá trị Sig, phương sai trích, giá trị Eigenvalue được thể hiện sau đây:
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO 0,853 0,5 < 0,853 < 1
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett 0,000 0,000 < 0,05
Phương sai trích 63,029% 63,029% > 50%
Giá trị Eigenvalue 1,040 1,040 > 1
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Nhìn vào kết quả phân tích nhân tố của tổ hợp 24 biến (phụ lục 5.1), ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố gộp thành 6 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê:
KMO = 0,853 > 0,5 nên phân tích nhân tố thích hợp dữ liệu nghiên cứu.
Sig. (Bartlett’s test) = 0,000 (sig. < 0,05) (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan
sát không có tương quan nhau trong tổng thể). Như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Điểm dừng khi trích các nhân tố tại nhân tố thứ 6 với Eigenvalue = 1,040
Tổng phương sai trích = 63,029 % > 50%. Theo tiêu chuẩn giá trị Eigenvalues
> 1 có 6 nhân tố được rút ra và 6 nhân tố này sẽ giải thích 63,029% sự biến thiên các biến
Nhìn bảng ma trận xoay (Rotated Component Matrixa
)lần 1, chúng ta sẽ loại bỏ
biến bảng chỉ dẫn; nhân viên quan tâm khách hàng; vị trí mặt hàng. Vì những biến này có hệ số tải (factor loading) < 0,5. Biến vị trí quầy kệ và biến nhiệt độ cũng bị loại bỏ. Vì đây là những biến được phân nhóm mà trong nhóm đó chỉ có 2 biến (chúng ta chỉ chấp nhận nhân tố có từ ba biến trở lên). Và tiến hành phân tích EFA lần hai với 19 biến còn lại