Mô hình sau khi đánh giá độ tin cậy sẽ gồm 6 biến độc lập là: Uy tín Thương hiệu, Lợi ích sản phẩm dịch vụ, Sự tiện lợi, Chi phí sử dụng, Tác động từ người thân bạn bè, Nhân viên với 22 biến quan sát có ý nghĩa về mặt thống kê. Các biến độc lập này sẽ tiếp tục được đưa vào kiểm định thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA.
TĐ3 .602
TĐ4 .697
NV1 .727
NV2 .705
NV3 .765
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.3
Component 1 QĐSD1 . 799 QĐSD2 . 808 QĐSD3 . 798 QĐSD4 . 841 Extraction Method: Principal
Component Analysis. a. 1 components extracted.
Phân tích EFA cho 6 biến độc lập được thực hiện với giả thuyết H0: Các biến quan sát không có sự tương quan nhau trong tổng thể. Kết quả phân tích thu được tóm tắt như sau:
Kiểm định Barlett: Sig = 0.000 < 5%: Bác bỏ giả thuyết H0, các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số KMO = 0.804 > 0.5: phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu. Có 6 nhân tố được rút trích từ phân tích EFA với: Giá trị EigenValues của các nhân tố đều > 1: đạt yêu cầu. Giá trị tổng phương sai trích = 65.257% (> 50%): phân tích nhân tố khám phá đạt yêu cầu. Như vậy, 6 nhân tố được rút trích này giải thích cho 65.257% biến thiên của dữ liệu. Khác biệt về hệ số tải nhân tố của các biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0.3 cho thấy các nhân tố có giá trị phân biệt cao.