CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2018
2.2 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất
2.2.4. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
2.2.4.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Để áp dụng được phân tích nhân tố cần trải qua phép kiểm định sự phù hợp của Trường Đại học Kinh tế Huế
đại lượng là chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olikin Meansure of Sampling Adequacy) và Barlett (Barlett’s Test of Sphericity).
Bảng 12: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lậpKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,684
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 797,908
Df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Dựa vào bảng trên ta thấy, hệ số KMO bằng 0,684 (0,5 < 0,684 < 1), kiểm định Bartlett’s có giá trị sig. bằng 0,000 < 0,05 cho thấy cơ sở dữ liệu này là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
2.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120.
Bảng 13: Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 Huuhinh2 0,806 Huuhinh1 0,802 Huuhinh4 0,754 Huuhinh3 0,751 Phucvu3 0,792 Phucvu2 0,789 Phucvu1 0,776 Phucvu4 0,683 Tincay1 0,833 Tincay2 0,814 Tincay3 0,729 Tincay4 0,722 Camthong2 0,822 Camthong3 0,794 Camthong1 0,725 Camthong4 0,714 Phanhoi4 0,799 Phanhoi3 0,755 Phanhoi1 0,751 Phanhoi2 0,716 Eigenvalue 3,567 2,711 2,484 1,984 1,624 Cumulative % 17,835 31,388 43,807 53,725 61,843
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải Trường Đại học Kinh tế Huế
nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 61,843% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Đề tài tiến hành gom các biến quan sát:
- Nhân tố 1 (Factor 1): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Phương tiện hữu hình – huuhinh”gồm 4 biến quan sát: huuhinh1, huuhinh2, huuhinh3, huuhinh4.
- Nhân tố 2 (Factor 2): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Năng lực phục vụ – phucvu”gồm 4 biến quan sát: phucvu1, phucvu2, phucvu3, phucvu4.
- Nhân tố 3 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là“Độ tin cậy – tincay”gồm 4 biến quan sát: tincay1, tincay2, tincay3, tincay4.
- Nhân tố 4 (Factor 4): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là“Sự cảm thông – camthong”gồm 4 biến quan sát: camthong1, camthong2, camthong3, camthong4.
- Nhân tố 5 (Factor 5): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Độ phản hồi – phanhoi”gồm 4 biến quan sát: phanhoi1, phanhoi2, phanhoi3, phanhoi4.
2.2.4.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Bảng 14: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộcKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,674
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 79,760
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích qua 3 biến quan sát đối với biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, kết quả cho thấy chỉ số KMO là 0,674 (0,5 < 0,674 <1) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
2.2.4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 15: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Sự hài lòng Hệ số tải
Hailong1 0,848
Hailong2 0,807
Hailong3 0,779
Cumulative % 65,906
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ đặt hàng online tại siêu thị Co.opmart Huế. Nhân tố này được gọi là “Sự hài lòng - hailong”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hướng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ đặt hàng online tại siêu thị Co.opmart Huế, đó chính là“Phương tiện hữu hình”, “Năng lực phục vụ”, “Độ tin cậy”, “Sự cảm thông”và“Độ phản hồi”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá