STT Yếu tố ảnh hưởng Biến quan sát Cronbach’s
Alpha
1 Độ tin cậy TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 0,896
2 Khả năng đáp ứng DU1, DU2, DU4, DU5 0,863
3 Năng lực phục vụ PV1, PV2, PV3, PV4 0,841
4 Đồng cảm DC1, DC2, DC4, DC5 0,824
5 Phương tiện hữu hình HH1, HH2, HH3, HH5 0,897
6 Giá cả dịch vụ GC1, GC2, GC4, GC5 0,830
Các biến đo lường và thành phần ở bảng 4.20 đều đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê nên sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo của đề tài.
4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair & cộng sự, 2006).
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Với mẫu khoảng 200, hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự, 2006), các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mô hình.
Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ có ý nghĩa khi sig. có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006).
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập như sau:
Hệ số KMO = 0,721> 0,5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp, và dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Kết quả kiểm định Bartlett có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau.