7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) thang đo các nhân tố trong mô
mô hình.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, ta loại bỏ biến quan sát là TAN4, TAN5, C4 và C5, số biến quan sát còn lại là 19 biến. Sử dụng các biến còn lại để thực hiện phân tích nhân tố khám phá.
Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
Trong bài nghiên cứu này, phân tích nhân tố là tìm ra đƣợc các yếu tố nào cấu thành nên sự hài lòng khách hàng. Các biến quan sát (Items) đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố đã đƣợc xác định dựa vào các nghiên cứu có trƣớc (đã giải thích trong phần cơ sở lý luận).
Đầu tiên dùng kiểm định Barlett’s test of sphericity và hệ số KMO để kiểm tra xem có thích hợp không khi sử dụng phân tích nhân tố khám phá. Kết quả đƣợc xuất ra từ phần mềm SPSS cho thấy nhƣ sau:
Bảng 3.16. Kết quả kiểm định KMO và Barlett.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .763
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1210.954
df 171
Sig. .000
Dựa vào bảng kết quả 3.1, ta thấy hệ số KMO = 0.763 (>0.5) và mức ý nghĩa Sig=.000 của kiểm định Barllett’s nhỏ hơn rất nhiều so với α = 5%, nên việc phân tích nhân tố khám phá này là hoàn toàn phù hợp.
Bảng 3.17. Kết quả phân tích nhân tố tương ứng với các biến quan sát.
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 S4 .853 S5 .808 S2 .778 S1 .721 S3 .712 PU3 .891 PU2 .872 PU1 .741 TAN3 .811 TAN2 .779 TAN1 .774 C2 .836 C1 .708 C3 .685 RE4 .760 RE1 .659 RE5 .543 RE2 .501 RE3 .490
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Bảng Rotated Component Matrix tách bạch các nhóm tiêu thức khác nhau một cách rõ rệt, những tiêu thức giống nhau sẽ hội tụ về một nhóm. Trong bảng này, với mẫu là 250, các tiêu thức có hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.4 sẽ đƣợc giữ lại, các tiêu thức có hệ số này bé hơn 0.4 sẽ bị loại bỏ. Với kết quả trên, ta thấy không có biến nào bị loại. Ta có thể kết luận rằng mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Bảng Total Variance Explained (Phụ lục 2) cho biết ba nhóm yếu tố đƣợc trích rút trên một thang đo có phƣơng sai giải thích đạt 60.445 %. Với phƣơng pháp rút trích Principal Components, sử dụng phép quay Varimax đã trích đƣợc 1 nhân tố ở Eignvalue 4.388. Nhƣ vậy, còn 39.555% những biến động trong Sự hài lòng khách hàng, các nhóm yếu tố này chƣa bao hàm hết đƣợc.
Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì các thang đo ban đầu đều đạt yêu cầu và giữ nguyên với 19 biến quan sát đƣợc chia thành 5 nhân tố: tính an toàn (S4, S5, S2, S1, S3), tính hữu ích (PU3, PU2, PU1), khả năng đáp ứng (RE4, RE1, RE5, RE2, RE3), yếu tố hữu hình (TAN3, TAN2, TAN1), sự tiện lợi (C2, C1, C3).