Hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để kiểm định hệ số tin cậy từng thành phần trong mô hình nghiên cứu để loại bỏ những biến quan sát thừa (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Tác giả chọn tiêu chuẩn đánh giá thang đo Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 và tương quan biến tổng > 0,3 (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được thực hiện qua bảng 4.9 như sau:
Bảng 4.9: Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Thang đo hiệu quả phục vụ; Cronbach’s Alpha = 0,895
HQPV1 10,79 0,780 0,860
HQPV2 10,66 0,862 0,827
HQPV3 10,66 0,780 0,860
HQPV4 10,65 0,654 0,905
Thang đo sự tin cậy; Cronbach’s Alpha = 0,864
STC1 13,18 0,677 0,838
STC2 13,44 0,625 0,850
STC3 13,54 0,663 0,842
STC4 13,25 0,714 0,829
STC5 13,39 0,750 0,819
Thang đo năng lực phục vụ; Cronbach’s Alpha = 0,870
NLPV1 13,09 0,723 0,836
NLPV2 13,10 0,651 0,853
NLPV3 13,12 0,734 0,833
NLPV4 13,17 0,704 0,845
NLPV5 13,01 0,694 0,846
Thang đo sự đồng cảm; Cronbach’s Alpha = 0,865
SDC1 7,63 0,708 0,843
SDC2 7,71 0,840 0,731
SDC3 7,87 0,699 0,860
Thang đo phương tiện hữu hình; Cronbach’s Alpha = 0,899
PTHH1 18,43 0,698 0,886
PTHH2 18,39 0,726 0,882
PTHH3 18,68 0,685 0,888
PTHH4 18,54 0,750 0,878
PTHH6 18,34 0,761 0,876 Thang đo giá dịch vụ; Cronbach’s Alpha = 0,804
GIA1 7,49 0,652 0,735
GIA2 7,54 0,678 0,704
GIA3 7,49 0,627 0,755
Thang đo dịch vụ khách hàng; Cronbach’s Alpha = 0,853
DVKH1 7,32 0,652 0,859
DVKH2 7,16 0,807 0,710
DVKH3 7,19 0,724 0,794
Thang đo sự hài lòng; Cronbach’s Alpha = 0,873
SHL1 7,47 0,707 0,866
SHL2 7,35 0,819 0,761
SHL3 7,43 0,745 0,830
Nguồn: Kết quả khảo sát, 2020.
Từ kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả có nhận xét như sau: - Đối với thang đo hiệu quả phục vụ, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,895 (lớn hơn 0,6)
và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,654), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo sự tin cậy, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,864 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,625), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo năng lực phục vụ, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,870 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,651), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo sự đồng cảm, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,865 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là
0,699), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo phương tiện hữu hình, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,899 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,685), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo giá dịch vụ, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,804 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,627), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo dịch vụ khách hàng, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,853 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,652), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
- Đối với thang đo sự hài lòng, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,873 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 (nhỏ nhất là 0,707), cho thấy thang đo đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá ở bước tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) để nhận dạng và xác định các khái niệm liên quan (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá đạt yêu cầu là:
- Hệ số KMO (Kaiser – Mayer – Olkin) ≥ 0,5 với mức ý nghĩa kiểm định Bartlee ≤ 0,05 (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
- Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011) hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5 là đạt yêu cầu.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011) phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) sử dụng phương pháp Principal component analysis với phép xoay Varimax nhằm đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt giữa các biến độc lập. Trong nghiên cứu này tác giả cũng sử dụng phương pháp Principal component analysis với phép xoay Varimax để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt giữa các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau: