Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu NGHIÊN cứu các NHÂN tố ẢNH HƯỞNG đến LÒNG TRUNG THÀNH của NHÂN VIÊN tại CÔNG TY cổ PHẦN THỦY điện a VƯƠNG (Trang 55 - 57)

6. Bố cục của luận văn

3.4.2. Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc

Bốn biến quan sát của khái niệm “sự hài lòng của khách tham quan” được phân tích theo phương pháp Principal components với phép quay Variamax. Các biến có hệ số tải nhân tố < 0.5 không đảm bảo được độ hội tụ với các biến còn lại trong thang đo sẽ bị loại bỏ.

Bảng 3.20: Các biến quan sát phụ thuộc sử dụng trong phân tích nhân tố EFA

Sự hài lòng

SUHAILONG1 Tôi hài lòng với quyết định đến tham quan Bảo tàng Đà Nẵng

SUHAILONG2 Tôi hài lòng với lộ trình tham quan của Bảo tàng Đà Nẵng

của khách tham quan

SUHAILONG3 Trong tương lai tôi sẽ quay lại tham quan Bảo tàng Đà Nẵng

SUHAILONG4 Tôi sẽ giới thiệu bạn bè người thân đến với Bảo tàng Đà Nẵng.

Bảng 3.21: Kiểm định KMO và Barlett’s KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .770

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 226.216

Df 6

Sig. .000

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS - phụ lục 5)

Hệ số KMO = 0.770> 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm Định Barlett’s là 226.216 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.

Bảng 3.22: Bảng Eigenvalues và phương sai trích đối với biến phụ thuộc Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.583 64.581 64.581 2.583 64.581 64.581

2 .553 13.837 78.418

3 .527 13.164 91.582

4 .337 8.418 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS - phụ lục 5)

Kết quả cho thấy 4 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 1 nhóm.

- Giá trị tổng phương sai trích = 64.581% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích 64.581% biến thiên của dữ liệu.

- Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1.

Bảng 3.23: Kết của phân tích EFA của thang đo sự hài lòng của khách tham quan Component Matrixa Component 1 SUHAILONG4 .846 SUHAILONG1 .802 SUHAILONG2 .788 SUHAILONG3 .777

Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.

Như vậy, với tất cả các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo. Tổng hợp kết quả kiểm định được thể hiện qua bảng 4.24

Bảng 3.24: Tổng hợp kết quả kiểm định thang đo Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy (Cronbach Alpha) Phương sai trích (%) Sự hữu hình (SUHUUHINH) 4 0.906 73.049

Độ tin cậy (DOTINCAY) 5 0.873

Sự cảm thông (SUCAMTHONG) 5 0.916

Mức độ đảm bảo(DAMBAO) 4 0.762

Khả năng đáp ứng(DAPUNG) 3 0.911

Sự hài lòng (SUHAILONG) 4 0.815 64.581

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS)

Một phần của tài liệu NGHIÊN cứu các NHÂN tố ẢNH HƯỞNG đến LÒNG TRUNG THÀNH của NHÂN VIÊN tại CÔNG TY cổ PHẦN THỦY điện a VƯƠNG (Trang 55 - 57)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(110 trang)
w