Alpha
Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo sự hài lòng được trình bày trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2 Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo SHL
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Yếu tố tin cậy: = 0,858
TC1 8,13 7,175 ,636 ,847 TC2 8,16 6,182 ,788 ,784 TC3 8,16 6,326 ,671 ,834 TC4 8,16 6,122 ,729 ,809 Yếu tố năng lực: = 0,869 NL1 7,05 3,324 ,786 ,783 NL2 7,09 3,353 ,762 ,805 NL3 6,98 3,553 ,704 ,858 Yếu tố đáp ứng: = 0,887 DU1 14,99 12,045 ,842 ,836 DU2 14,92 13,024 ,639 ,883 DU3 14,74 12,706 ,746 ,858 DU4 15,05 12,309 ,797 ,846 DU5 15,11 13,103 ,623 ,887 Yếu tố cảm thông: = 0,806 CT1 5,73 3,304 ,663 ,733 CT2 5,62 3,091 ,653 ,735 CT3 5,66 2,617 ,663 ,736 Yếu tố cơ sở vật chất: = 0,818 CSVC1 5,48 3,628 ,701 ,723 CSVC2 5,40 3,638 ,660 ,760 CSVC3 5,25 3,241 ,659 ,768 Yếu tố phản hồi: = 0,819 PH1 5,15 3,033 ,690 ,735 PH2 5,04 2,979 ,714 ,712 PH3 5,01 2,859 ,623 ,810 Yếu tố sự hài lòng: = 0,799 SHL1 6,70 3,962 ,658 ,715 SHL2 6,68 3,214 ,727 ,632 SHL3 6,65 3,989 ,559 ,812
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu của tác giả
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Hệ số Cronbach’s Alpha là hệ số tin cậy được sử dụng để đánh giá tính hội tụ của các biến quan sát và đo lường một nhân tố nào đó trong mô hình nghiên cứu và loại các biến rác không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng
nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên.
0,8 ≤ α ≤ 1 : Thang đo đo lường tốt
0,7 ≤ α < 0,8: Thang đo sử dụng được
α ≥ 0,6: Sử dụng được đối với khái niệm nghiên cứu mới
Vì vậy đối với đề tài này chọn các biến có độ tin cậy từ 0,6 trở lên.
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo sự hài lòng được trình bày trong Bảng 4.2, cụ thể như sau:
Thang đo “yếu tố tin cậy” gồm có 4 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,858 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0,3 nên đảm bảo độ tin cậy. Thang đo “yếu tố tin cậy” đáp ứng độ tin cậy và đủ điều kiện phân tích EFA.
Thang đo “yếu tố năng lực” gồm có 3 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,869 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0,3 nên đảm bảo độ tin cậy và đáp ứng yêu cầu phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Thang đo “yếu tố đáp ứng” gồm có 5 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,887 > 0,6. Hệ số tương quan biến tổng > 0,3 nên đảm bảo độ tin cậy. Như vậy, thang đo “yếu tố đáp ứng” đạt yêu cầu và đủ điều kiện phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Thang đo “yếu tố cảm thông” gồm có 3 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,806 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0,3 nên đảm bảo độ tin cậy và đáp ứng yêu cầu phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Thang đo “yếu tố cơ sở vật chất” gồm có 3 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,818 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan
sát > 0,3 nên đảm bảo độ tin cậy và đáp ứng yêu cầu phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Thang đo “yếu tố năng lực” gồm có 3 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,819 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0,3 nên đảm bảo độ tin cậy và đáp ứng yêu cầu phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.3. Phân tích yếu tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của các thang đo cho các khái niệm nghiên cứu, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA.
Theo Hair & cộng sự (1998) phân tích yếu tố khám phá là cách phân tích rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát thành một tập hợp biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa thông tin của tập biến ban đầu.
Từng thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ được tính toán hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra bước đầu sự tương quan giữa các biến trong mỗi thành phần. Những biến rác là biến làm giảm sự tương quan giữa các biến trong một thành phần sẽ bị loại ra trước khi thực hiện các phân tích tiếp theo. Sử dụng phần mềm SPSS cho kết quả với các kiểm định được đảm bảo phù hợp khi thỏa mãn các điều kiện sau:
- Hệ số tải (FD) nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa (Hair & cộng sự 1998) với quy mô mẫu (N)
N > 350 → FD > 0,3
100 ≤ N ≤ 350 → FD ≥ 0,5
N <100 → FD > 0,7
Vì vậy trong nghiên cứu này với cỡ mẫu là 200, hệ số tải được chọn phải có giá trị lớn hơn hoặc bằng 0,5
- Hệ số KMO: là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì trị số của KMO trong khoảng (0,5 ; 1) có ý nghĩa phân tích nhân tố thích hợp.
- Kiểm định Bartlett: là kiểm định giả thuyết độ tương quan giữa các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig<0,05) là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Phương sai trích là phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Theo Hair & cộng sự (2008) thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
Kết luận: Sau khi thực hiện quy trình kiểm định của phương pháp phân tích khám phá nhân tố. Các biến quan sát: hệ số tải nhân tố, kiểm định KMO, kiểm định Bartlett, phương sai trích của các yếu tố phải thỏa các điều kiện. Nếu biến quan sát nào không thỏa điều kiện kiểm định sẽ được loại ra. Mô hình tiếp tục thực hiện quy trình kiểm định các biến quan sát còn lại. Bước cuối cùng chỉ còn các biến thỏa điều kiện kiểm định.