Phân tích nhân tố EFA với thang ño các yếu tố của chất lượng dịch vụ ảnh hưởng ñến sự hài lòng của khách hang ñối với chất lượng dịch vụ.Thông thường, khi tiến hành phân tích nhân tố phương pháp trích Principle Components cùng với phép xoay giữ gốc Varimax ñược nhiều nhà nghiên cứu sử dụng khi chúng ta muốn trích ñược nhiều phương sai từ các biến ño lường với số thành phần nhỏ nhất ñể phục vụ cho mục tiêu dự báo tiếp theo (Hair & et al.,2006). Tuy nhiên, do tích chất của mô hình nghiên cứunên tác giả sử dụng phương pháp Principle Axis Factoring với phép xoay Promax (Obilque). Vì theo Gerbing & Anderson (1998), phương phápPrinciple Axis Factoring với phép xoay Promax (Obilque) phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principle Components. Ngoài ra, phép trích nhân tố là Principal Axis Factoringvới phép quay không vuông góc Promax ñược sử dụng nhằm giải thích tốt nhất hiệp phương sai giữa các biến quan sát (Kim & Mueller, 1987b). Hơn nữa, Thọ và Trang (2008), Nguyễn Khách Duy(2009)cũng cho rằng sau khi sử dụng EFA mà còn tiếp tục ứng dụng CFA và SEM thì nên quan tâm ñến cấu trúc của thang ño, các khái niệm sau khi rút ra có thể tương quanvới nhau... Do ñó việc sử dụng phương pháp Principle Axis Factoring với phép quay Promax sẽ tốt hơn. Vì thế tác giả sẽ sử phương pháp này ñể tiến hành phân tích nhân tốvới thang ño các yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng ñến sự hài lòng của khách hàng ñối với chất lượng dịch vụ.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) của bộ tiêu chí các yếu tố của chất lượng dịch vụảnh hưởng ñến sự hài lòng của khách hàng lần ñầu
Hệ số tải nhân tố Kí hiệu Tiêu chí 1 2 3 4 5 NV2 0,894 NV3 0,793 NV1 0,771 NV4 0,764 MB1 0,752 AT1 0,733 AT2 0,678
42 Hệ số tải nhân tố