- Nhân tố thứ sáu: gồm 3 biến quan sát (ANTOAN1, ANTOAN2,
4.3.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Hệ số KMO = 0,673 > 0,5 và Kiểm định Bartlett’s trong phân tích nhân tố có giá trị 522,520 với mức ý nghĩa sig = 0,000 <0.05; qua đó kết quả chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp sử dụng trong nghiên cứu này.
Chỉ số KMO ,673
Kiểm định Barlett’s 522,520
df 6
Sig. ,000
Bảng 4.4: Hệ số KMO và kiểm định Barlett’s cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố EFA của thang đo Hài lịng với giá trị Eigenvalue là 2,546 > 1 và tổng phương sai trích là 63,638 % > 50% cho thấy nhân tố này giải thích 63,638 % sự biến thiên của tập dữ liệu. Do đó các thang đo rút ra được chấp nhận (phụ lục 5.2)
Dựa vào bảng 4.6. ta thấy các biến quan sát đạt hai điều kiệu sau:
- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát xếp thành nhóm với nhau với các hệ số tải nhân tố nằm cùng một cột trong cùng một thang đo “sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng trên shopee” như thang đo đã đề xuất ban đầu.
- Giá trị phân biệt: Các biến quan sát đều chỉ xuất hiện một hệ số tải nhân tố nên đạt giá trị phân biệt.
- Ngoài ra các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ các biến quan sát có ý nghĩa thực tiễn và có thể dùng để đưa vào xây dựng mơ hình hồi quy nhằm kiểm định giả thuyết đặt ra ban đầu.
Biến quan sát Component 1 (HAILONG)
HAILONG2 ,864
HAILONG4 ,793
HAILONG1 ,773
HAILONG3 ,758
Bảng 4.5: Ma trận nhân tố xoay của biến phụ thuộc
(Nguồn: Xử lý từ SPSS)
Kết quả phân tích EFA cho thấy các thang đo sự hài lòng và các nhân tố tác động đến sự hài lòng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/ Compute Variable được dùng để nhóm bốn biến HAILONG1, HAILONG2, HAILONG3, HAILONG4 thành biến sự hài lòng (HAILONG).