DN
Hệ số kiểm định sự tương hợp của mẫu (KMO) 0,808
Kiểm định Bartlett's
Giá trị Chi bình phương 267,227
df 6
Sig – mức ý nghĩa quan
sát 0,000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của tác giả) Giả thuyết: H03: 4 biến quan sát trong tổng thể khơng có mối quan hệ với nhau.
Kết quả: sig = 0,000 => bác bỏ giả thuyết H03. Hệ số KMO = 0,808 (giữa 0,5 và 1). Kết quả này chỉ ra rằng các biến qua sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bước 2: Tiến hành phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố.
Bảng 4.16. Kết quả phân tích nhân tố-thang đo Sự hài lịng của khách hàng doanh nghiệp Hệ số nhân tố tải 1 SHL3 0,820 SHL1 0,805 SHL4 0,805 SHL2 0,793 Eigenvalue 2,597
Phương sai trích tích lũy (%) 64,925
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của tác giả) Kết quả phân tích EFA cho thấy, với phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) cho phép trích được một nhân tố với 4 biến quan sát và phương sai trích tích lũy được là 64,925% (> 50%), Giá trị Eigenvalue là 2,547 (đạt yêu cầu Eigenvalue > 1), các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 => Thang đo đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần Sự hài lòng của khách hàng DN đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Các biến đo lường thành phần Sự hài lòng của khách hàng DN đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.4. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY 4.4.1. Phân tích tương quan 4.4.1. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng DN (SHL) với các biến độc lập: Độ tin cậy (DTC), Cơ sở vật chất (CSVC), Năng lực phục vụ (NLPV), Tính minh bạch (TMB), Sự cảm thơng (SCT) và Quy trình thủ tục (QTTT), sử dụng phân tích tương quan Pearson’s. Kết quả xem bảng 4.17 (Phụ lục 9).