Bảng 4. 11: Kết quả kiểm định KMO và Barlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0.801
Kiểm định Barlett Approx. Chi-Square 332.219
df 6
Sig. .000
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Theo bảng 4.11, ta có:
+ Hệ số KMO bằng 0.801 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
+ Kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4. 12: Kết quả tổng phương sai trích biến phụ thuộc Nhân
tố
Chỉ số Eigenvalues Chỉ số sau trich
Tổng % phương sai % tích lũy Tổng % phương sai % tích lũy
1 2.588 64.705 64.705 2.588 64.705 64.705 2 .568 14.205 78.910
3 .452 11.300 90.211 4 .392 9.789 100.000
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Theo bảng 4.12, ta có:
+ Giá trị phương sai trích bằng 64.705% (>50%) cho thấy 5 nhân tố được trích ra có thể làm đại diện giải thích cho sự biến thiên của 64.705% của dữ liệu.
+ Giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 (2.588 > 1) cho thấy kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4. 13: Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố
1
SHL4 .838
SHL3 .822
SHL2 .805
SHL1 .750
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Theo bảng 4.13 ta có các biến SHL1, SHL2, SHL3, SHL4 hội tụ thành 1 nhân tố và hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 nên đạt độ tin cậy, đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và phân biệt và có thể sử dụng phân tích hồi quy cho bước tiếp theo.
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc Sự hài lòng giữ nguyên 4 biến là SHL4, SHL3, SHL2, SHL1 đại diện đo lường cho sự hài lòng nên vẫn giữ tên là Sự hài lòng và ký hiệu là SHL.