Sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho 3 biến quan sát của biến phục thuộc Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ đã cho kết quả kiểm định KMO và Bartlett như sau:
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,699
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 221,722
df 3
Sig – mức ý nghĩa quan sát 0,000
(Nguồn: Tác giả thống kê theo số liệu khảo sát)
Từ bảng 4.10, ta có giá trị sig. của kiểm định KMO và Bartlett’s là 0,000 < 0,005 nên đủ điều kiện để bác bỏ giả thuyết H0 (giả thuyết cho rằng giữa 3 biến quan sát của biến phụ thuộc Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ không có mối tương quan với nhau). Bên cạnh đó, hệ số KMO đạt giá trị là 0,699 > 0,5 nên có thể kết luận 3 biến quan sát của biến phục thuộc Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố EFA đối với biến phụ thuộc là thích hợp.
Với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 phân tích nhân tố EFA đã trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát và với phương sai trích là 73,601% (lớn hơn 50%) nên đạt yêu cầu.
Bảng 4.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Hệ số nhân tố tải 1 SHL1 0,796 SHL2 0,723 SHL3 0,689 Eigenvalue 2,208
Phương sai trích tích lũy (%) 73,601
Từ kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích EFA nêu trên cho thấy thang đo các yếu tố độc lập đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy nên sẽ được đưa vào các phần phân tích định lượng tiếp theo.