Tương tự như tiêu chuẩn kiểm định của nhóm biến độc lập. Biến phụ thuộc cần thỏa mãn các điều kiện cần và đủ để có thể tiến hành các bước tiếp theo của nghiên cứu Bảng 4.4 Kiểm định độ tin cậy của thang đo sự hài lòng
TT Thang đo
1 Sự hài lòng
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích của tác giả
Kết qủa kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự hài lòng bằng 0.822 >0.6 và hệ số tương quan với biến tổng thấp nhất bằng 0.648>0.3 vì thế thang đo sự hài lòng đủ cơ sơ để thực hiện các bước phân tích tiếp theo của mô hình.
Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA). EFA sẽ cho thấy cụ thể hơn các thang đo trên có tách thành nhân tố mới hoặc các nhân tố bị loại ra hay không. Điều này giúp đánh giá chính xác hơn thang đo, đồng thời loại bỏ các biến không đạt yêu cầu, mục đích làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá đòi hỏi mô hình phải thỏa mãn một số điều kiện nhất định. Theo Hair và cộng sự (2008) thì hệ số KMO phải nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 và hệ số ý nghĩa của mô hình theo kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê 5%. Hoặc theo Gerbing và Anderson (1988) thì các thang đo của mô hình chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Ngoài ra, theo Hair và cộng sự (1998, trang 111) thì các biến quan sát có hệ số tải phải đạt mức tối thiểu từ 0.30 trở lên; lớn hơn 0.40 được xem là biến quan trọng và lớn hơn 0.50 thì biến được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Bên cạnh đó, Hair và cộng sự (1998, p111) cũng đưa ra quy tắc kinh nghiệm để chọn trọng số tải theo cở mẫu như sau: Nếu trọng số tải > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn trọng số tải lớn hơn 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải lớn hơn 0.75.