CHƯƠNG 2 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.1. KIỂM ĐỊNH THANG ĐO
3.1.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
a. Phân tích nhân tố khám phá lần 1
Phân tích nhân tố được dùng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố lần 1 (Bảng 10 - Phụ lục 4) cho thấy hệ số KMO = 0.677 > 0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig = 0.000) cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố EFA.
Với phương pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 6 nhân tố từ 27 biến quan sát với phương sai trích là 66.081% (> 50%) nên đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố đã xoay thì 2 biến quan sát NL2, NL5 bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5. Do đó 25 biến quan sát còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố lần 2.
b. Phân tích nhân tố khám phá lần 2
Những biến quan sát trải qua phân tích nhân tố lần 1 thành công, 25 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố lần 2 (Bảng 11 - Phụ lục 4) cho kết quả KMO đạt 0.661 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig = 0.000) < 0.5 cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố EFA.
Với phương pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 6 nhân tố từ 25 biến quan sát với phương sai trích là 67.37% (> 50%) nên đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố đã xoay lần 2 thì có 1 biến quan sát bị loại (biến HH4) do có hệ số tải nhân tố nhỏ 0.5, 24 biến quan sát cịn lại đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Như vậy 24 biến quan sát cịn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố lần 3.
c. Phân tích nhân tố khám phá lần 3
Những biến quan sát trải qua phân tích nhân tố lần 2 thành cơng, 24 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố lần 3 (Bảng 12 - Phụ lục 4)
cho kết quả KMO đạt 0.669 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig = 0.000) < 0.5 cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố EFA.
Với phương pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 6 nhân tố từ 24 biến quan sát với phương sai trích là 68.337% (> 50%) nên đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố đã xoay lần 3 thì có 1 biến quan sát bị loại (biến TC2) do có hệ số tải nhân tố nhỏ 0.5, 23 biến quan sát cịn lại đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Như vậy 23 biến quan sát còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố lần 4.
d. Phân tích nhân tố khám phá lần 4
Sau khi loại tiếp các biến quan sát không đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá lần 3, 23 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố lần 4 cho kết quả KMO đạt 0.663 > 0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig = 0.000) (Bảng 13 - Phụ lục 4) nên dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố EFA.
Với phương pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 6 nhân tố từ 23 biến quan sát với phương sai trích là 65.081% (> 50%) nên đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố đã xoay lần 4 thì tất cả 23 biến quan đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Như vậy sau 4 lần phân tích nhân tố thì xác định được 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ cung cấp nước, gồm có:
(1): Nhân tố hữu hình (HH): gồm có 3 biến quan sát của thành phần Hữu hình (HH1, HH2, HH5);
(2): Nhân tố Chất lượng dịch vụ cốt lõi (CL): Gồm có 3 biến quan sát của thành phần Chất lượng dịch vụ cốt lõi (CL1, CL2, CL3);
(3): Nhân tố Giá cả dịch vụ (GC): Gồm có 3 biến quan sát của thành phần Giá cả dịch vụ (GC1, GC2, GC);
(4): Nhân tố Sự tin cậy (TC): Gồm có 3 biến quan sát của thành phần Sự tin cậy (TC1, TC3, TC4);
(5): Nhân tố Đáp ứng: Gồm có 3 biến quan sát của thành phần Đáp ứng (NL1, NL6, NL7);
(6): Nhân tố Năng lực phục vụ (NL): Gồm 3 biến quan sát của thành phần Năng lực phục vụ (NL3, NL4, NL8);
(7): Nhân tố Sự cảm thơng (CT): Gồm có 5 biến quan sát của thành phần Sự cảm thông (CT1, CT2, CT3, CT4, CT5).