4. Phương pháp nghiên cứ u
2.3.4.Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
2.3.4.1. Kiểm định KMO và BartlettÐs Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMOđể xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO ( Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và BartlettÌs Test.
Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tốkhám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả như sau:
- Giá trịKMO bằng 0,830 lớn hơn 0,5 cho thấy phân tích EFA là phù hợp
- Mức ý nghĩa Sig. của kiểmđịnh BartlettÌs Testbằng 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Bảng2.11. Kiểm định KMO và BartlettÐs Test biến độc lập KMO and BartlettÐs Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer –Olkin of Sampling Adequacy) 0,830 Đại lượng thống kê
BartlettÌs Test
Approx. Chi-Square 1593,235
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
2.3.4.2.Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đểsửdụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number os Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsố tải nhân tố<0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố>0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair và ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với vỡ mẫu là 120.
Bảng 2.12: Rút trích nhân tốbiến độc lập Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 NHANVIEN3 0,728 NHANVIEN4 0,728 NHANVIEN5 0,719 NHANVIEN2 0,622 NHANVIEN1 0,621 THUONGHIEU3 0,841 THUONGHIEU2 0,706 THUONGHIEU1 0,688 THUONGHIEU4 0,542 GIACA2 0,860 GIACA4 0,821 GIACA3 0,658 GIACA1 0,585 SANPHAM2 0,907 SANPHAM4 0,903 SANPHAM3 0,531 SANPHAM1 0,503 KHUYENMAI2 0,727 KHUYENMAI3 0,657 KHUYENMAI4 0,638 KHUYENMAI1 0,510 HệsốEigenvalue 7,733 1,946 1,687 1,257 1,125 Phương sai tiến lũy tiến (%) 14,037 27,268 40,493 53,698 65,467
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý kết quảcủa tác giả năm 2021)
Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 21 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩn
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 21. Không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố(Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bược phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 65,467% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát: NHANVIEN1, NHANVIEN2, NHANVIEN3, NHANVIEN4, NHANVIEN5. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Nhân viên bán hàng”.
- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: THUONGHIEU1, THUONGHIEU2, THUONGHIEU3, THUONGHIEU4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Thương hiệu”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: GIACA1, GIACA2, GIACA3, GIACA4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Giá cả”.
Nhân tố 4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: SANPHAM1, SANPHAM2, SANPHAM3, SANPHAM4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sản phẩm”.
Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: KHUYENMAI1, KHUYENMAI2, KHUYENMAI3, KHUYENMAI4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Chính sách
khuyến mãi”.
2.3.4.3 Kiểm định KMO và BartlettÐs Test biến phụthuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và BartlettÌs Test biến phụ thuộc tương tụ các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh qua 3 biến quan sát, kết quảcho chỉ sốKMO là 0,718 (lớn hơn 0,5) và kiểm định BartlettÌs Test cho giá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữliệu thu nhập được đáp ứng với điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng2.13 :Kiểm định KMO vàBartlettÐs Test biến phụ thuộc KMO and BartlettÐs Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer–Olkin of Sampling Adequacy) 0,718 Đại lượng thống kê BartlettÌs
Test
Approx. Chi-Square 127,349
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm2021)
2.3.4.4.Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc Bảng 2.1 Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Sựhài lòng Hệsốtải
HAILONG1 2,217
HAILONG2 0,423
HAILONG3 0,360
Phướng sai tích lũy tiến (%) 73,916
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh. Nhân tố này được gọi là “Sự hài lòng”.
Quá trình phân tích nhân tố EFA trên đãxác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng tại Thành phốHuếkhi sửdụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh, đó là “Nhân viên bán hàng”, “Thương hiệu”,
“Giá cả”, “Sản phẩm” và “Chính sách khuyến mãi”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi đáng kểso với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô