CHƢƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thì sẽ tiếp tục phân tích nhân tố
khám phá EFA. Đây là kỹ thuật đƣợc sử dụng để rút trích các biến quan sát thành một hay một số nhân tố. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lƣờng.
4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA các nhân tố thuộc biến độc lập lập
Trƣớc tiên để kiểm tra xem các nhân tố độc lập có phù hợp để đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA hay không, ta tiến hành kiểm định Bartlett’s và hệ số KMO:
Bảng 4.18. Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các nhân tố độc lập
Hệ số KMO .832
Kiểm định Bartlett's
Approx. Chi-Square 4.247E3
Df 276
Sig. .000
Dựa vào Bảng 4.18, có giá trị KMO là 0.832 > 0.5 và giá trị Sig của kiểm định Bartlett’s bằng 0.000 < 0.05 cho thấy các biến có tƣơng quan với nhau nên mô hình là phù hợp để đƣa vào phân tích nhân tố khám phá.
Phƣơng pháp trích trong phân tích nhân tố yêu cầu các giá trị trích Eigenvalue phải lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích. 6 nhân tố đƣợc trích ra đều có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 6 có Eigenvalue là 1.063> 1. Tổng phƣơng sai trích của 6 nhân tố bằng 66.659% > 50% điều này cho thấy khả năng sử dụng 6 nhân tố thành phần này giải thích đƣợc 66.659% biến thiên của các biến quan sát.
Dựa vào ma trận xoay nhân tố khi chạy EFA (Phụ lục 2.1) có 24 biến còn lại đƣợc trích thành 6 nhân tố và không có biến nào bị loại.
Nhƣ vậy, sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì 27 biến quan sát ban đầu đã bị loại đi 3
biến là các biến DTC4, DN5, CP4. Còn lại 24 biến quan sát đƣợc nhóm lại thành 6 nhân tố và 6 nhân tố này không có sự biến đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu. 6 nhân tố này bao gồm:
Nhân tố 1: Quy trình thủ tục: Đƣợc đo lƣờng bởi các biến QT1, QT2, QT3, QT4, QT5, QT6.
Nhân tố 2: Độ tin cậy: Đƣợc đo lƣờng bởi các biến DTC1, DTC2, DTC3, DTC5.
Nhân tố 3: Chăm sóc và hỗ trợ ngƣời dân: Đƣợc đo lƣờng bởi các biến CS1, CS2, CS3, CS4.
Nhân tố 4: Chi phí và thời gian: Đƣợc đo lƣờng bởi các biến CP1, CP2, CP3.
Nhân tố 5: Đội ngũ cán bộ công chức: Đƣợc đo lƣờng bởi các biến DN1, DN2, DN3, DN4.
Nhân tố 6: Cơ sở vật chất: Đƣợc đo lƣờng bởi các biến VC1, VC2, VC3.
4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA nhân tố sự hài lòng
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với KMO bằng 0.780 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s có sig bằng 0.000 < 0.05 nên có thể khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. ( Bảng 4.19)
Bảng 4.19. Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của nhân tố sự hài lòng
Hệ số KMO .780
Kiểm định Bartlett's
Approx. Chi-Square 397.616
Df 10
Sig. .000
Phân tích đã rút trích từ 5 biến đánh giá sự hài lòng thành một nhân tố chính có Eigenvalue bằng 2.526 và tổng phƣơng sai trích là 50.524% >50%.(Bảng 4.19)
Bảng 4.20. Tổng phương sai trích của nhân tố sự hài lòng
STT
Hệ số Eigenvalues Bình phƣơng hệ số tải trọng
Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy 1 2.526 50.524 50.524 2.526 50.524 50.524 2 .817 16.338 66.861 3 .741 14.819 81.680 4 .504 10.089 91.769 5 .412 8.231 100.000
Bảng 4.21. Ma trận thành phần nhân tố đánh giá sự hài lòng
Biến đánh giá Hệ số tải trọng
HL1 .297
HL2 .320
HL3 .310
HL4 .222
Sau khi kiểm định bằng Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, thì 6 nhân tố ban đầu vẫn không thay đổi. Tuy nhiên có 3 biến quan sát là biến DTC4 (Thông tin của ngƣời dân luôn đƣợc bảo mật tốt), DN5 (Luôn công bằng với mọi ngƣời), CP4 (Thời gian chờ đợi nhận và xử lý hồ sơ nhanh) bị loại khỏi mô hình. Nhƣ vậy chỉ còn lại 24 biến quan sát nhóm thành 6 nhân tố độc lập và 5 biến đánh giá nhóm thành 1 nhân tố đánh giá sự hài lòng của công dân.