Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu Nghiên cứu sự hài lòng của doanh nghiệp về chất lượng dịch vụ hoàn thuế giá trị gia tăng tại Cục thuế Đồng Nai luận văn thạc sĩ (Trang 72 - 73)

Khi đưa 3 biến quan sát của thang đo “Sự hài lòng” vào phân tích nhân tố thì chỉ có một nhân tố được rút trích đầy đủ với 3 biến này. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Thang đo Sự hài lòng của khách hàng có phương sai trích bằng 68.663% cho thấy 68.663% độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên, nhân tố rút ra có giá trị Eigenvalue >1. Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và hệ số KMO = 0.671 (> 0.5) nên phân tích nhân tố là phù hợp.

Bảng 4.16 Bảng ma trận phép xoay nhân tố biến phụ thuộc

[Nguồn trích từ kết quả xử lý số liệu từ SPSS]

Biến phụ thuộc “Sự hài lòng” được giữ nguyên và bao gồm các biến quan sát HL1, HL2, HL3.

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố tác giả nhận thấy các nhân tố vẫn giữ nguyên như mô hình ban đầu với các giả thuyết như sau

H1+ Nhân tố Sự tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của doanh nghiệp. Kí hiệu Nhân tố 1 HL1 .825 HL2 .785 HL3 .874

H2+ Nhân tố Đáp ứng yêu cầu có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của doanh nghiệp.

H3+ Nhân tố Năng lực phục vụ có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của doanh nghiệp.

H4+ Nhân tố Sự đồng cảm có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của doanh nghiệp.

H5+ Nhân tố Cơ sở vật chất có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của doanh nghiệp.

H6+ Nhân tố Thủ tục, chính sách hoàn thuế có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của doanh nghiệp.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu sự hài lòng của doanh nghiệp về chất lượng dịch vụ hoàn thuế giá trị gia tăng tại Cục thuế Đồng Nai luận văn thạc sĩ (Trang 72 - 73)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(117 trang)
w