5. Phương pháp nghiên cứu
2.7.2.2. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích EFA các biến độc lập
DC1 9,64 5,131 0,414 0,362 DC2 9,54 4,948 0,505 0,283 DC3 9,61 4,856 0,522 0,266 DC4 10,25 7,315 -0,049 0,756
SỰ ĐỒNG CẢM SAU KHI LOẠI DC4: Cronbach’s Alpha = 0.756
DC1 6,87 3,749 0,521 0,749 DC2 6,77 3,532 0,646 0,605 DC3 6,85 3,661 0,594 0,664
GIÁ CẢ: Cronbach’s Alpha = 0.877
G1 7,43 1,951 0,722 0,865 G2 7,50 1,956 0,731 0,856 G3 7,57 1,885 0,842 0,757
SỰ HÀI LÒNG VỀ HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG: Cronbach’s Alpha = 0.872
HL1 7,25 2,405 0,727 0,851 HL2 7,23 2,646 0,732 0,840 HL3 7,17 2,560 0,814 0,770
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo, nghiên cứu tiếp tục kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích EFA.
Bảng 2.11 Phân tích nhân tố với các biến độc lập
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 TC2 0,771 TC4 0,764 TC5 0,747 TC1 0,743 TC3 0,719 NLPV2 0,830 NLPV5 0,781 NLPV1 0,750 NLPV4 0,693 NLPV3 0,588 HH2 0,784 HH1 0,780 HH4 0,745 HH3 0,716 HH5 0,563 DC3 DU4 0,762 DU2 0,756 DU5 0,708 DU3 0,641 G3 0,904 G1 0,814 G2 0,781 DC2 0,848
DC1 0,776 DC4 0,758 Phương sai trích 34,066 41,948 48,863 55,560 61,629 66,301 Hệ số Eigenvalues 9,198 2,128 1,867 1,808 1,639 1,261 KMO = 0,864 Sig = 0.000
(Nguồn Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số KMO trong phân tích bằng 0,864 > 0.5, cho thấy rằng kết quả phân tích yếu tố là đảm bảo độ tin cậy.
Kiểm định Bartlett's Test có hệ số Sig=0.000<0.05, thể hiện rằng kết quả phân tích yếu tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê.
Phương sai trích bằng 66,301thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 66,301% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá.
Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 6 bằng 1,261> 1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 6, hay kết quả phân tích cho thấy có 06 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát được giữ lại là 25 biến quan sát với 6 nhân tố. Khi phân tích EFA thì em đã loại bỏ đi 1 biến do có hệ số tải nhỏ hơn 0.5. Trình tự tiến hành loại các biến quan sát được giải thích như sau:
Sau khi chạy EFA lần 1, loại 1 biến quan sát sau: Công ty Cổ Phần Hải Nam QNC luôn cung cấp cho Anh/Chị những sản phẩm và dịch vụ tốt nhất (DU1) do hệ số tải nhỏ hơn 0.5
Sau khi chạy EFA lần 2, tất cả các biến quan sát đều đáp ứng tốt các điều kiện để tiến hành phân tích.
Phân tích EFA biến phụ thuộc
Bảng 2.12 Phân tích nhân tố với biến phụ thuộc Biến Nhân tố 1 HL3 0,924 HL2 0,882 HL1 0,877 Phương sai trích (%) 80,012 Eigenvalues 2,400 KMO: 0.720 Sig: 0.000
(Nguồn Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số KMO trong phân tích bằng 0.720 > 0.5, cho thấy rằng kết quả phân tích yếu tố là đảm bảo độ tin cậy.
Kiểm định Bartlett's Test có hệ số Sig=0.000<0.05, thể hiện rằng kết quả phân tích yếu tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê.
Phương sai trích bằng 80,012, thể hiện rằng sự biến thiên của yếu tố được phân tích có thể giải thích được 80,012% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá.
Hệ số Eigenvalues bằng 2,400>1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 1, hay kết quả phân tích cho thấy có 01 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.8, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.