5. Cấu trúc của đềtài
2.3.3. Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
Sau khiđánh giá độtin cậy, ta tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Phương pháp phân tích nhân tốkhám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trịquan trọng của thang đo là giá trịhội tụvà giá trịphân biệt.
Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
+ 0.5≤KMO≤ 1: HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉsố được dùng để xem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố.
+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Đây là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
+ TrịsốEigenvalue≥ 1 mới được giữlại trong mô hình phân tích . +Tổng phương sai trích >= 50% (Gerbing & Anderson, 1988)
+ Hệsốtương quanđơn giữa các biến và các nhân tố(Factor Loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố(Hair & ctg, 1998)
+ Chênh lệch giữa Factor Loading lớn nhất và Factor Loading bất kỳphải >= 0,3 (Jabnoun & Al-Timimi, 2003)
Các tác giảMayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đềcập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất.
Phân tích nhân t ố biến độc lập
Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động tiêu thụcủa Công ty CP VTNN Thừa Thiên Huếgồm 18 biến quan sát với 5 thành phần các nhân tố được đưa vào đểphân tích nhân tố. Kết quảthểhiện như sau:
Bảng 2.11: Kiểm định KMO and Bartlett– thang đo các biến độc lập
Yếu tốcần đánh giá Giá trịchạy SPSS So sánh
HệsốKMO 0.744 0.5 < 0.744 < 1
Giá trịSig trong Kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
TrịsốEigenvalue 1.123 1.123 > 1
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Sau khi đưa 18 biến vào phân tích nhân tố, ta thấy, hệsốKMO = 0.744 > 0.5 và Bartlett có giá trịSig = 0.000 < 0.05. Điều này cho thấy, giữa 24 biến này có sựtương quan, vì vậy phân tích nhân tốlà phù hợp.
Bên cạnh đó, phương sai trích là 64.435% > 50% và TrịsốEigenvalue = 1.123 > 1 đều đạt yêu cầu của phân tích nhân tốkhám phá.
Bảng 2.12: Ma trận xoay nhân tốVarimax – thang đo các biến độc lập
Nhân tố
1 2 3 4 5
Đápứng đ ầy đủvà kịp thời mọi
yêu cầu, thắc mắc của khách hàng 0.786 Thông tin kịp thời cho công ty về
các yêu cầu của khách hàng 0.771 Nhân viên biết rõ về sản phẩm và
tư vấn cho khách hàng nhanh chóng, chính xác
0.750 Nhân viên bán hàng thân thiện,
nhiệt tình với khách hàng 0.743 Chất lượng tốt, phù hợp với cây
trồng 0.864
Thông tin trên bao bì vềhàm
lượng, cách sửdụng đầy đủ 0.778 Sản phẩm có mẫu mãđẹp, thu hút 0.774 Sản phẩm khôngảnh hưởng đ ến
môi trường đất 0.768
Có phương tiện vận tải hỗ trợvận
chuyển cho khách hàng 0.773
Hàng hóa được giao luôn đảm bảo
chất lượng 0.748
Nhân viên giao hàng cởi mở, thân
Công ty luôn đápứng đơn hàng
nhanh chóng và chính xác 0.647
Giá cảphù hợp với ch ất lượng sản
phẩm 0.821
Có các chính sách chiết khấu giá
hấp dẫn 0.790
Giá cả được công bố rõ ràng 0.739
Công ty thường xuyên có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn đối với phân bón NPK
0.786 Các thông tin khuyến mãi luôn
được công khai 0.770
Hỗtrợkịp thời thời bảng hiệu,
bảng kê cho người bán 0.713
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Kết quảphân tích cho thấy, trong 18 biến được đưa vào phân tích EFA, tất cảcác biếnđều có hệsốtải nhân tố(factor loading) lớn hơn 0,5 và Eigenvalue lớn hơn 1 nên được giữlại mô hình, không có biến nào bịloại.
Bảng 2.13: Bảng đặt tên và giải thích nhân tố sau khi phân tích nhân tố EFA
NHÂN
TỐ BIẾN CHỈTIÊU
TÊN NHÓM
X1
NV3 Đápứng đầy đủvà kịp thời mọi yêu cầu, thắc mắc của khách hàng
NHÂN VIÊN BÁN HÀNG
NV4 Thông tin kịp thời cho công ty về các yêu cầu của khách hàng NV2 Nhân viên biết rõ về sản phẩm và tư vấn cho khách hàng nhanh chóng, chính xác NV1 Nhân viên bán hàng thân thiện, nhiệt tình với khách hàng
X2
SP2 Chất lượng tốt, phù hợp với cây trồng
SẢN PHẨM
SP4 Thông tin trên bao bì về hàm lượng, cách sửdụng đ ầy đủ SP1 Sản phẩm có mẫu mãđẹp, thu hút
SP3 Sản phẩm khôngảnh hưởng đến môi trường đất
X3
BH3 Có phương tiện vận tải hỗtrợvận chuy ển cho khách hàng
HOẠT ĐỘNG BÁN
HÀNG
BH2 Hàng hóa được giao luôn đảm bảo chất lượng
BH4 Nhân viên giao hàng cởi mở, thân thiện với khách hàng BH1 Công ty luôn đápứng đơn hàng nhanh chóng và chính xác
X4
GC1 Giá cảphù hợp với ch ất lượng sản phẩm
GIÁ CẢ
GC3 Có các chính sách chiết khấu giá hấp dẫn GC2 Giá cả được công bố rõ ràng
X5
XT1 Công ty thường xuyên có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn đối với phân bón NPK
XÚC TIẾN
XT2 Các thông tin khuyến mãi luônđược công khai
XT3 Hỗ trợkịp thời thời bảng hiệu, bảng kê cho người bán
Phân tích nhân t ố biến phụ thuộc
Thang đo “Đánh giá khảnăng tiêu thụsản phẩm” bao gồm 3 biến quan sát.
Bảng 2.14: Kiểm định KMO and Bartlett – thang đo biến phụ thuộc
Yếu tốcần đánh giá Giá trịchạy SPSS So sánh
HệsốKMO 0.676 0.5 < 0.676 < 1
Giá trịSig trong Kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 63.692% 63.692% > 50%
TrịsốEigenvalue 1.911 1.911 > 1
Dựa vào kết quảkiểm định KMO and Bartlett’s đối với biến “Đánh giá khảnăng tiêu thụphân bón NPK” cho thấy hệsốKMO = 0.676 > 0.5 và giá trịSig trong kiểm định Bartlett = 0.000 < 0.05. Điều này chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Bên cạnh đó, phương sai trích bằng 63.692% > 50% và Trịsố Eigenvalue = 1.911 > 1. Do đó, thỏa mãnđiều kiện phân tích nhân tố.
Bảng 2.15: Kết quả phân tích nhân tố thang đo
“Đánh giá khảnăng tiêu thụ phân bón NPK”
Nhân tố Giá trị
chạy SPSS
Công ty có khảnăng tiêu thụt ốt sản phẩm phân bón NPK trong thời gian tới 0.814 Anh/Chịsẽti ếp tục sửdụng sản ph ẩm phân bón NPK của Công ty 0.803 Anh/Chịsẽgiới thiệu sản ph ẩm phân bón NPK cho bạn bè và người thân 0.777
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Hệsốtải nhân tốFactor Loading của các biến thỏa mãn yêu cầu > 0.5.
Kết quảnày cho thấy các biến trong thang đo“Đánh giá khảnăng tiêu thụphân bón
NPK” giải thích tốt cho đại lượng đo lường.