6. Nhân viên: Cronbach’s Alpha = 0,
2.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tốchính (Principal Components) với số nhân tố(Number of Factor) được xác định từ trước là 6 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 có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệsốtải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & 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 và được khuyên dùng với cỡ mẫu 200. Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120.
Bảng 2.13: Rút trích nhân tốbiến độc lập Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 6 GIACA2 0,847 GIACA4 0,814 GIACA1 0,666 GIACA3 0,645 CHATLUONG3 0,809 CHATLUONG4 0,782 CHATLUONG1 0,773 CHATLUONG2 0,718 NHANVIEN3 0,825 NHANVIEN1 0,753
NHANVIEN2 0,660 THAIDO1 0,848 THAIDO2 0,831 THAIDO3 0,824 CHUQUAN3 0,847 CHUQUAN2 0,736 CHUQUAN1 0,699 THUONGHIEU3 0,888 THUONGHIEU2 0,628 THUONGHIEU1 0,618 HệsốEigenvalue 5,096 2,560 2,106 1,455 1,302 1,140 Phương sai tích lũy tiến (%) 14,124 26,533 38,039 48,756 59,143 68,290
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Thực tếphân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 6 biến độc lập ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20. Không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại biến, đềtài tiếp tục tiến hành các bước 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 > 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 68,290 > 50%, do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đặt tên các nhóm nhân tố:
- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 4 biến quan sát: GIACA1, GIACA2, GIACA3, GIACA4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Cảm nhận vềgiá cả”.
- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: CHATLUONG1, CHATLUONG2, CHATLUONG3, CHATLUONG4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Cảm nhận vềchất lượng”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 3 biến quan sát: NHANVIEN1, NHANVIEN2, NHANVIEN3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Nhân viên”.
- Nhân tố 4 (Factor 4) gồm 3 biến quan sát: THAIDO1, THAIDO2, THAIDO3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Thái độ”.
- Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 3 biến quan sát: CHUQUAN1, CHUQUAN2, CHUQUAN3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Chuẩn chủ quan”.
- Nhân tố 6 (Factor 6) gồm 3 biến quan sát: THUONGHIEU1, THUONGHIEU2, THUONGHIEU3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Uy tín thương hiệu”.