hiện
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến các tiêu chuẩn.
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer - Olkin) là môt tiêu chí dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể và ngƣợc lại (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262).
59
Thứ hai, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ ba, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing& Anderson, 1988).
Thứ tư, hệ số tải nhân tố (Factor loading), theo Hair &ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0,3 đƣợc xem là mức tối thiểu, factor loading ≥ 0,4 đƣợc xem là quan trọng, ≥ 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair & ctg con kết luận rằng: Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0,30 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading ≥ 0,75. Do đó, trong nghiên cứu này, nhằm đảm bảo độ tin cậy, biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0,50 sẽ bị loại.
Bảng 4.12 Ma trận các nhân tố sau khi xoay
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4
HH3 Hệ thống lƣu trú 0,725
HH6 Nhiều hoạt động tâm linh 0,699 ĐƢ1 Đáp ứng tốt mùa cao điểm 0,609 ĐƢ2 Có liên kết giữa các điểm đến 0,703
ĐB1 Vệ sinh thực phẩm 0,547
ĐB2 Điều kiện an ninh 0,743
ĐB4 Môi trƣờng xanh, sạch 0,743
ĐB6 Mức giá tƣơng xứng 0,533
HH8 Nhiều cảnh đẹp 0,521
ĐC2 NV hiểu rõ nhu cầu du khách 0,815 .
ĐC3 NV quan tâm du khách 0,796
TC1 DV cung cấp nhƣ đã hứa 0,683
TC2 Thông tin cung cấp rõ ràng 0,737
TC3 Có sách ảnh giới thiệu 0,643
Nguồn: Số liệu điều tra trực tiếp, 2014
Sau quá trình phân tích nhân tố EFA với 24 biến quan sát ban đầu, kết quả cuối cùng mô hình nghiên cứu còn lại 14 biến quan sát đƣợc chia làm 4 nhóm nhân tố. Hệ số KMO có giá trị 0,829 ( 0,50 ≤ KMO ≤1) và kiểm định Barlett’s về sự tƣơng quan của các biến quan sát có giá trị Sig < 0,05, điều này chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối liên hệ với nhau.
Bảng rút trích nhân tố giải thích độ biến thiên (xem phụ lục) cho thấy, tổng phƣơng sai có khả năng giải thích của mô hình đạt 62,30% tổng biến
60
thiên của mẫu khảo sát. Và hệ số Eigenvalue ≥ 1 cho thấy có 4 nhóm nhân tố đƣợc rút trích.
Các hệ số tải nhân tố của 4 nhóm nhân tố đƣợc rút trích đều lớn hơn 0,5, thỏa mãn điều kiện của nghiên cứu. Với những chỉ số trên, có thể kết luận, mô hình phân tích nhân tố hoàn toàn có ý nghĩa thực tiễn. Các nhóm nhân tố đƣợc hình thành bao gồm:
Nhân tố 1: sự dáp ứngđƣợc hình thành từ 4 biến quan sát gồm: HH3 – Hệ thống lƣu trú; HH6 – Nhiều hoạt động tâm linh; ĐƢ1 – Đáp ứng tốt vào mùa cao điểm; ĐƢ2 – Có sự liên kết giữa các điểm đến.
Nhân tố 2: sự đảm bảo đƣợc hình thành từ 5 biến quan sát gồm: ĐB 1 – Vệ sinh thực phẩm; ĐB 2 – Điều kiện an ninh; ĐB 4 – Môi trƣờng xanh, sạch; ĐB6 – Mức giá tƣơng xứng với giá trị nhân đƣợc; HH8 - Nhiều cảnh quan đẹp.
Nhân tố 3: sự đồng cảm đƣợc hình thành từ 2 biến quan sát gồm: ĐC2 – Nhân viên hiểu rõ nhu cầu du khách; ĐC3 – Nhân viên quan tâm đến tâm lý du khách.
Nhân tố 4: sự tin cậy đƣợc hình thành từ 3 biến quan sát gồm: TC1 – Điểm đến cung cấp dịch vụ nhƣ đã hứa; TC2 – Thông tin điểm đến đƣợc cung cấp; TC3 – Có sách, ảnh giới thiệu về điểm đến.