5. Cấu trúc của đề tài
2.3.3.1 Phân tích nhân tố biến độc lậ p
Việc nghiên cứu ý định sử dụng dịch vụ sẽ chịu nhiều sự tác động từ nhiều yếu tố khác nhau. Để tìm ra xem yếu tố nào thực sự ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụthì cần tiến hành phân tích nhân tố khám phá từ 20 biến quan sát. Phân tích nhân tố sẽ giúp loại bỏ những biến quan sát để phản ánh một cách chính xác sự tác động của các yếu tố đến chất lượng dịch vụ.
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra phương pháp này có phù hợp hay không. Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại VNPT Thừa Thiên Huế
Bảng 2.15. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0, 849
Kiểm định Bartlett df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệuSPSS)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0,849 > 0,5 và < 1 nên phân tích nhân tố phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, nhân tố nào có Eigenvalues nhỏ hơn 1 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Việc làm này giúp nâng cao độ tin cậy cũng như chính xác cho thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút ra được 5 nhân tố với giá trị Eigenvalues = 1,166 > 1 (phụ lục 5) thỏa mãn điều kiện. Tổng phương sai trích là 72,70% > 50% (thỏa mãn điều kiện) điều này chứng tỏ 72,70% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5nhân tố này.
Bảng 2.16. Phân tích nhân tốkhám phá EFA của biến độc lập
Ma trận xoay các thành phần Hệsốtải nhân tố 1 2 3 4 5 TP7 .863 TP6 .862 TP4 .807 TP1 .805 TP5 .786 TP2 .772 TP3 .760 TT3 .871 TT4 .870 TT5 .870 TT1 .857 TT2 .829 CC2 .927 CC1 .865 CC3 .850 GT1 .778 GT3 .773 GT2 .683 TD2 .821 TD1 .792
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading cần phải phụ thuộc vào kích thước mẫu. Với từng kích thước mẫu khác nhau, mức trọng số nhân tố để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là hoàn toàn khác nhau. Với điều tra nghiên cứu có kích thước mẫu là 121 nên hệ số tải tương ứng là 0,5.
Ma trận xoay nhân tố được thể hiện rõở bảng, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Phân tích nhân tố đã cho kết quả 20 biến được nhóm vào 5 nhân tố, các biến vẫn nhóm với nhau như mô hình đề xuất ban đầu nên tên gọi từng nhóm vẫn giữ nguyên. Các nhân tố sẽ được sử dụng để tính toán thành các biến mới cho việc phân tích hồi quy.