- Mục đích: Phân tích nhân tố sẽ giúp cho chúng ta thấy được các thang đo trên có tách ra thành những nhân tố mới hay không? Điều này sẽ giúp cho chúng ta đánh giá chính xác hơn các thang đo, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất.
- Phương pháp: Thực hiện việc kiểm định thang đo EFA. Các biến có trọng số nhỏ hơn 0,5 tiếp tục sẽ bị loại (Othman & Owen, 2002).
Việc phân tích nhân tố được thực hiện thông qua phần mềm SPSS 16.0 với phương pháp tình hệ số sử dụng Principal Components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue = 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải bằng hoặc lớn hơn 50%. Kết quả phân tích EFA (phục lục số 3).
Lệnh: Analyze - Data Reduction – Factor
Trong hộp thoại Factor Analysis: Descriptives, chọn thêm các mục Univariate Descriptives, Initial solution, Coefficients, KMO and Bartlett’s test of Sphericity.
Trong hộp thoại Factor Analysis: Extraction, chọn phương pháp rút trích các nhân tố (Principal components)
Trong hộp thoại Factor Analysis: Rolation, chọn các mục Varimax, Loading plot(s)
Trong hộp thoại Factor Analysis: Scores, chọn mục Save as variables. Kết quả phân tích nhận tố EFA của các thang đo (Phụ lục 3) cho thấy: Đối với biến độc lập
Qua kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích hệ số tương quan biến – tổng, 23 biến quan sát tiếp tục được đưa vào thực hiện Factor lần 1, kết quả cho thấy: có 5 yếu tố được trích tại eigenvalue = 1,119 và phương sai trích được là 53,089% với chỉ số KMO là 0,815. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%).
Tất cả các biến đều có trọng số lớn hơn 0,5, tuy nhiên biến Nhân viên phục vụ một cách nhanh chóng (QB1) và biến Nhân viên có phong cách phục vụ chuyên nghiệp (QC1) có trọng số không đạt yêu cầu (<0,5). Vì vậy, ta loại hai biến này ra và tiếp tục đưa 21 biến còn lại vào phân tích factor lần 2.
Kết quả lần 2 chia thành 5 yếu tố được trích tại eigenvalue là 1,100 và phương sai trích được là 55,067% với chỉ số KMO là 0.801. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%).
Tất cả các biến đều có trọng số lớn hơn 0,5, tuy nhiên biến Cung cấp dịch vụ đúng như đã giới thiệu ban đầu (QA4) và biến Nhân viên luôn tôn trọng lắng nghe ý kiến của bạn (QC2) có trọng số không đạt yêu cầu (<0,5). Vì vậy, ta loại biến Cung cấp dịch vụ đúng như đã giới thiệu ban đầu và biến
Nhân viên luôn tôn trọng lắng nghe ý kiến của bạn ra và tiếp tục đưa 19 biến còn lại vào phân tích factor lần 3.
Kết quả lần 3 chia thành 5 yếu tố được trích tại eigenvalue là 1,099 và phương sai trích được là 56,813% với chỉ số KMO là 0,768. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%).
Tất cả các biến đều có trọng số lớn hơn 0,5. Vì vậy, tất cả 19 biến đều đạt yêu cầu. Do đó bảng EFA lần 3 cũng là bảng cuối cùng vì không có sự loại bỏ các biến tiếp tục.
Bảng 4.12:Kết quả EFA của các biến độc lập
Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 4 5
Gioi thieu cho ban be nguoi than .800
Gia phong la phu hop voi tieu chuan .709
Nhan vien luon gan gui tham hoi .700 Mức độ đồng cảm Cam thay rat thoai mai khi o khach san .633
Cung cap dich vu dung ngay lan dau .768
Cam thay an toan thoai mai khi su dung
dich vu .684
Khi thac mac nhan vien nhiet tinh giup
do .636
Mức độ tin cậy
Khi khieu nai duoc giai quyet nhanh
chong .634
Bai dau xe rong thuan tien .743
Trang thiet bi noi that hien dai .702
Dich vu da dang phong phu .684
Canh quan rong dep thoang mat .679
Cơ sở vật chất, kỹ thuật
Den khach san de dang .531
Nhan vien phuc vu chu dao .807
Thu tuc check in, check out nhanh
chong .776
Nhan vien luon san sang giup do
Mức độ đáp ứng
.537
Doi ngu nhan vien tre trung nang dong .745
Le tan nhiet tinh chu dao .585
Nhan vien giao tiep than thien coi mo
Thái độ, phong cách phục vụ
.567
Đối với biến phụ thuộc
Sử dụng phương pháp tương tự với thang đo mức độ hài lòng chung của khách đối với dịch vụ của khách sạn Hải Âu. Kết quả EFA cũng gom lại thành một nhóm và tất cả các biến đều đạt yêu cầu (phụ lục số 3), các giá trị có hệ số chuyển tải của nhân tố đều lớn hơn 0,5. Điểm dừng Eigenvalue là 2.172 và phương sai trích là 51,600% > 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Bảng 4.13:Kết quả EFA của biến phụ thuộc
Từ kết quả phân tích nhân tố, với 5 nhân tố được rút ra và 19 biến độc lập đạt yêu cầu, được điều chỉnh lại như sau:
(1)Mức độ tin cậy (4 biến): QA1, QA2, QA3, QA5 (2)Mức độ đáp ứng (3 biến): QB3, QB4, QB5
(3)Thái độ, phong cách phục vụ (3 biến): QC3, QC4, QD3 (4)Mức độ đồng cảm (4 biến): QB2, QD1, QD2, QD4
(5)Cơ sở vật chất, kỹ thuật (5 biến): QE1, QE2, QE3, QE4, QE5 Mô hình lý thuyết được điều chỉnh lại cho phù hợp như sau:
Biến quan sát Yếu tố
1
Hoan toan tin tuong ve cac dich vu .684
Hoan toan hai long ve co so vat chat, ky thuat .654 Hoan toan hai long ve su dap ung cac dich vu .637 Hoan toan hai long ve su quan tam du khach .583 Hoan toan hai long voi thai do va phong cach phuc vu .537
Eigenvalues 2.172
Phương sai trích 51.600%
Hình 4.1: Mô hình lý thuyết được điều chỉnh theo EFA