4.3. PHÂN TÍCH THANG ĐO
4.3.2. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa
58
hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Theo Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu - Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) >= 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.9. Kết quả phân tích nhân tố
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .807 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 962.574 Df 171 Sig. .000 Component 1 2 3 4 STC3 .714
59 HADN2 .691 STC1 .682 HADN4 .616 STC2 .605 HADN3 .594 HADN1 .549 DMDV1 .766 DMDV2 .722 TCTG1 .709 DMDV3 .636 PCPV3 .620 PCPV2 .555 STT1 .754 TCDV1 .717 TCDV3 .714 STT3 .618 STT2 .879 TCDV2 .851
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Nguồn: tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS 22
Nhìn vào bảng 4.9 ta thấy rằng giá trị KMO = 0.807 (0.5 ≤ KMO ≤ 1) nên phân tích nhân tố là phù hợp.
Giá trị Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Eigenvalues > 1 (phụ lục 2) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
60
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, kết quả các biến quan sát còn lại như sau:
STC và HADN: gồm 3 biến STC, 4 biến HADN.
DMDV và CCPV: gồm 3 biến DMDV, 1 biến TCTG, 2 biến PCPV. STT: gồm 2 biến STT, 2 biến TCDV.
TCDV: gồm 1 biến STT, 1 biến TCDV .
Tổng công có 19 nhân tố được đưa vào phân tích hồi qui sự hài lòng của khách hàng.