1 CHƯƠNG
4.2 Phân tích nhân tố (factor analysis)
Mục tiêu của việc phân tích factor là để rút gọn các biến khảo sát thành các nhĩm nhân tố chung cĩ ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả khảo sát. Từ 48 biến khảo sát thuộc ba yếu tố chất lượng dịch vụ, chất lượng sản phẩm và giá, kỹ thuật phân tích factor sẽ gom lại thành các nhĩm nhân tố. Khi đĩ mỗi factor là một biến được tổng hợp từ các biến khảo sát, với tỉ lệ giữa các biến khảo sát là factor loading.
Với mục tiêu giảm bớt các lợi ích thành phần khơng quan trọng và sử dụng các factor rút ra cho các phân tích hồi quy sau này, sinh viên chọn phương pháp phân tích factor chéo. Phương pháp này tuy phức tạp nhưng đúng thực tế hơn, ngồi ra các biến khảo sát cĩ sự liên hệ lẫn nhau, do đĩ phương pháp phân tích này là phù hợp.
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thơng qua hai cơng cụ chính là hệ số tin cậy Cronbach Alpha1 và phương pháp nhân tố khám phá EFA.
• Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm
của thang đo, loại bỏ các biến cĩ hệ số đĩng gĩp (Factor loading) thấp. Các biến cĩ hệ số đĩng gĩp nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại để đảm bảo giá trị (Validity) cho thang đo. Phương pháp Principal Axis Factoring với phép quay promax được dùng cho việc trích hệ số sử dụng và điểm dừng khi trích các yếu tố cĩ eigenvalue là 01. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích từ 50% trở lên (Gerbing & Anderson, 1988).
• Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại bỏ các biến khơng đảm bảo độ tin
cậy. Các biến cĩ hệ số tương quan biến-tổng thể (Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach Alpha từ 0.5 trở lên thì đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ và cộng sự, 2003).