III Số thu do Chi cục thuế quản lý (Bao
10 Thu từ quỹ đất công ích và thu hoa
2.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
nhằm xác định cụ thể trọng số của các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc, chính là sự hài lòng của doanh nghiệp đối với chất lượng dịch vụ của Chi Cục Thuế Quận Thanh Xuân, Hà Nội , từ đó xác định mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một kỹ thuật được sử dụng giúp giảm bớt dữ liệu, giúp chúng ta rút gọn từ nhiều biến quan sát thành một hoặc một vài nhân tố. Sau đó, các biến quan sát sẽ được tính một tỉ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố cho biết mỗi biến quan sát sẽ thuộc về những nhân tố chủ yếu nào.
Phân tích nhân tố khám phá EFA yêu cầu một số tiêu chuẩn sau: - Hệ số KMO (Kaiser – Meyer-Olkin) lớn hơn 0.5
- Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, nghĩa là các biến có quan hệ với nhau.
- Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue phải lớn hơn 1.
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) của từng biến quan sát lớn hơn 0.5. - Tổng phương sai trích được lớn hơn 50%, dùng để giải thích các nhân
tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích khám phá EFA thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của DN với dịch vụ hành chính công của chi cục Thuế (Phụ lục 2B)
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, ta thấy, hệ số KMO = 0.775 > 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett < 0.05, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và dữ liệu này hoàn toàn phù hợp để đưa ra phân tích nhân tố.
Trong lần chạy đầu tiên, 22 biến quan sát trong 5 thành phần thang đo vẫn giữ nguyên 5 nhân tố. Tại mức Eigenvalue = 1.339 thì tổng phương sai trích được là: 67,887% > 50% thể hiện rằng 5 nhân tố được trích ra giải thích được 67,887% biến thiên của dữ liệu. Các biến TC01, DC02, DC03 tải lên 2 nhân tố, ta loại biến TC01 vì hiệu số là 0,289 < 0.3. Ta tiến hành chạy lại,
Trong lần chạy thứ 2, thang đo lúc này chỉ còn 21 biến. Hệ số KMO sau là 0,806 > 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0.05 có nghĩa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy 21 biến quan sát trong 5 thành phần trong thang đo đều được giữ nguyên.
Kết quả phân tích khám phá EFA thang đo sự hài lòng của DN với chi cục Thuế quận Thanh Xuân, Hà Nội (Phụ lục 2C)
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA ta thấy:
- Hệ số KMO = 0,705 > 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0.05
- Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và dữ liệu này phù hợp để phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích cho thấy, 3 biến quan sát của thang đo mức độ hài lòng vẫn được giữ nguyên. Tổng phương sai trích là 72.885% (>50%),
- Biến thiên của dữ liệu tại hệ số Eigenvalue = 2,187 > 1.