Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Một phần của tài liệu Đánh giá sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính công tại UBND huyện châu thành, tỉnh tây ninh (Trang 65 - 66)

57

4.4.2.1. Phân tích nhân tố khám phá biến độc lập

Theo kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của bảng câu hỏi chính thức sẽ có 24 biến độc lập được sử dụng ở bước phân tích nhân tố khám phá EFA này. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA chính thức được thể hiện chi tiết tại phần 5.1, phụ lục 5. Theo kết quả phân tích tại Bảng P5.2 thì hệ số KMO đạt 0,870 (lớn hơn 0,5) đạt yêu cầu; giá trị Sig. ở kiểm định Bartlett đạt 0,00 (nhỏ hơn 0,05) đạt yêu cầu. Trong phân tích nhân tố chính yếu PCA tại Bảng P5.3 với các thành phần chung Communalities đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0,2). Có 6 nhân tố được rút trích (có giá trị Total hay Eigenvalue lớn hơn 1) với tổng lượng phương sai là 67,556% (lớn hơn 50%)

tại Bảng P5.4.

Ma trận xoay nhân tố (Componnent Matrix) thể hiện chỉ với những hệ số tải có giá trị lớn hơn 0,3. Ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) với phép xoay Varimax trích 6 nhân tố với thành phần giống như thang đo nghiên cứu chính thức

(Bảng P5.5).

4.4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc được thể hiện chi tiết

tại phụ lục 5; phần 5.6.

Theo kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc tại Bảng P5.7 thì hệ số KMO đạt 0,714 (lớn hơn 0,5) đạt yêu cầu; giá trị Sig. ở kiểm định Bartlett đạt 0,00 (nhỏ hơn 0,05) đạt yêu cầu. Trong phân tích nhân tố chính yếu PCA tại Bảng P5.8 với các thành phần chung Communalities đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0,2).

Ma trận xoay nhân tố, phân tích EFA biến phụ thuộc thể hiện chỉ với những hệ số tải có giá trị lớn hơn 0,3 tại (Bảng P5.9).

Một phần của tài liệu Đánh giá sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính công tại UBND huyện châu thành, tỉnh tây ninh (Trang 65 - 66)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(128 trang)