- Các đặc trưng của dịch vụ:
4.2.3. Phân tích nhân tố
4.2.3.1.Phân tích nhân tố cho các biến độc lập.
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng gồm 7 thành phần nghiên cứu với 28 biến quan sát. Phân tích nhân tố dùng để đánh giá độ hội tụ giá trị phân biệt của các biến quan sát theo các thành phần. Với giả thuyết đặt ra trong phân tích này là giữa 28 biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau.
Bảng 4.14 Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s các biến độc lập
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) 0.875 0.5 < α < 1 Giá trị sig trong kiểm định Bartlett 0.000 < 0.05
Phương sai trích 63.276 63.276% > 50%
Giá trị Eigenvalues 1.069 1.069>1
(Nguồn: tác giả tổng hợp phân tích từ phần mềm SPSS 20 dựa trên số liệu thu thập được)
- Kiểm định tính thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA
- Kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Bartlett's Test)
Kết quả kiểm định sự tương quan nhau trong mỗi nhóm nhân tố, kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Kết luận: các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Qua kết quả phân tích sẽ bác bỏ giả thuyết nêu trên, chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này (chi tiết xem Phụ lục 4)
- Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Giá trị Eigenvalues = 1.069 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì 6 nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) có giá trị phương sai cộng dồn của các nhân tố (từ nhân tố 1 đến nhân tố 6) là 63.276% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Kết luận: 63.276% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát trong mô hình.
- Kiểm định hệ số tải nhân tố (Factor loading):
Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập qua ma trận xoay nhân tố trên cho thấy, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến quan sát >=0.5 đều thỏa điều kiện khi phân tích nhân tố và số lượng nhân tố tạo ra là 6 nhân tố, các nhân tố này đảm bảo yêu cầu khi phân tích hồi quy tuyến tính đa biến.
Từ kết quả phân tích, bác bỏ giả thuyết trên, chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này (chi tiết xem Phụ lục 4). Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập cho thấy tất cả các quan sát thoả mãn tính phân biệt và tính hội tụ. (Xem bảng 4.15, chi tiết xem Phụ lục 4).
Bảng 4.15 Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập MA TRẬN XOAY NHÂN TỐ Nhân tố 1 2 3 4 5 6 CL5 .797 CL3 .746 CL6 .738 CL1 .680 DV1 .806 DV3 .741 DV5 .738 DV2 .654 KM3 .721 KM2 .719 KM1 .717 KM4 .685 HT6 .817 HT2 .778 HT4 .658 HT1 .553 QH2 .747 QH3 .732 QH1 .696 QH4 .676 GIA2 .782 GIA4 .778 GIA1 .770 GIA3 .705
(Nguồn: tác giả tổng hợp phân tích từ phần mềm SPSS 20 dựa trên số liệu thu thập được)
4.2.3.2.Phân tích nhân tố cho biến Phụ thuộc
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s biến phụ thuộc
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0.796 0.5 < α < 1 Giá trị sig trong kiểm định Bartlett 0.000 < 0.05
Phương sai trích 69.601 69.601% > 50%
Giá trị Eigenvalues 2.784 1,652.7198 >1
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, sự hài lòng của khách hàng gồm 01 thành phần nghiên cứu với 4 biến quan sát. Từ kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy: Thước đo KMO có giá trị = 0.796 thỏa điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kết luận: phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Kết luận: các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố phụ thuộc.
Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Eigenvalues = 2.784 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố biến phụ thuộc) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) của yếu tố sự hài lòng là 69.601% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn cho phép.
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa điều kiện >=0.5 và số nhân tố tạo ra là 1 nhân tố, không có biến quan sát nào bị loại. Các biến quan sát trong nhân tố “Sự hài lòng” thỏa điều kiện phân tích Cronbach’s Alpha > 0.7 đảm bảo yêu cầu phân tích hồi quy.
Bảng 4.17 Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
MA TRẬN NHÂN TỐ
Nhân tố
Cronbach’s Alpha Tên nhân tố Kí hiệu 1 SHL4 .903 0.852 Sự hài lòng SHL SHL1 .846 SHL2 .815 SHL3 .768
(Nguồn: tác giả tổng hợp phân tích từ phần mềm SPSS 20 dựa trên số liệu thu thập được)
4.2.3.3.Kết luận
Sau khi phân tích EFA cho các biến độc lập, có 28 biến quan sát đạt độ tin cậy cần thiết và biến phụ thuộc cũng đạt yêu cầu của phân tích EFA với 4 biến quan sát.
Bảng 4.18 Bảng tổng hợp các biến sau khi phân tích nhân tố Loại
biến STT Mã
hóa Tên nhân tố Biến quan sát đạt độ tin cậy
Biến quan sát không đạt độ tin cậy Độc lập 1 CL Chất lượng dịch vụ CL1, CL3, CL5, CL6 0 2 GIA Giá dịch vụ GIA1, GIA2, GIA3,
Loại
biến STT Mã
hóa Tên nhân tố Biến quan sát đạt độ tin cậy Biến quan sát không đạt độ tin cậy 3 TH Hình ảnh thương hiệu 0 TH1, TH2, TH3, TH4 4 KM Khuyến mại KM1, KM2, KM3, KM4 0 5 DV Dịch vụ gia tăng DV1, DV2, DV3, DV5 0 6 HT Dịch vụ hỗ trợ khách hàng HT1, HT2, HT4, HT6 0
7 QH Tư vấn chuyên môn và mối quan hệ cá nhân
QH1, QH2, QH3, QH4
Phụ
thuộc 1 SHL Sự hài lòng của khách hàng
SHL1, SHL2, SHL3,
SHL4 0
(Nguồn: tác giả tổng hợp phân tích từ phần mềm SPSS 20 dựa trên số liệu thu thập được)
Để thực hiện phân tích hồi quy, Tác giả sử dụng phép tính trung bình (Mean) cho các biến quan sát trong từng nhân tố.