Tiêu chuẩn Barlett và hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) được dùng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong đó, EFA chỉ được xem là thích hợp khi KMO nằm trong khoảng [0,5;1]. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hair và cộng sự (1998) cho rằng, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Nếu Factor loading ≥ 0,3 thì được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading ≥ 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn [16].
Dựa trên những nhận định trên, trong nghiên cứu này quy ước: - Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0,5 sẽ bị loại; - Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%;
- Điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1; - Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Từ kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho thấy có 34 biến quan sát của 7 thành phần đo lường Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ mặt đất tại Cảng hàng không Phù Cát đủ yêu cầu về độ tin cậy. Vì vậy, 34 biến quan sát của các thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA. Kết quả EFA được trình bày tại phụ lục.
Sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax khi phân tích factor cho 34 biến quan sát đã cho kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập như sau:
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,794
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 3789,272
df 561
Sig – mức ý nghĩa quan sát 0,000
(Nguồn: Tác giả xử lý theo kết quả khảo sát)
Với giả thiết H0 kiểm định KMO và Bartlett trong nghiên cứu này là giữa 34 biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong bảng 4.8 cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (sig. = 0,000 < 0,005); hệ số KMO cao (đạt giá trị là 0,794 > 0,5). Kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố EFA đã trích được 07 nhân tố từ 34 biến quan sát và với phương sai trích là 62,221% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.9. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập Biến quan sát Hệ số nhân tố tải 1 2 3 4 5 TI1 0,784 TI2 0,782 TI8 0,717 TI4 0,714 TI5 0,702 TI3 0,677 TI7 0,666 TI6 0,619 TI9 0,600 TN4 0,916 TN2 0,843 TN3 0,837 TN1 0,746 KTAN2 0,861 KTAN3 0,758 KTAN5 0,749 KTAN1 0,733 KTAN4 0,665 HTCD3 0,830 HTCD2 0,795 HTCD1 0,759 HTCD4 0,617 HTCD5 0,582 TTĐK1 0,822 TTĐK3 0,782 TTĐK2 0,718 TTĐK4 0,685
TTĐK5 0,622 HCMĐ2 0,797 HCMĐ4 0,774 HCMĐ1 0,760 HCMĐ3 0,745 DVĐ2 0,914 DVĐ1 0,909
(Nguồn: Tác giả xử lý theo kết quả khảo sát)
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA ở bảng 4.9 cho thấy kết quả có 7 nhân tố được trích lập với 34 biến quan sát. 7 nhân tố và 34 biến quan sát được trích ra cũng chính là 7 nhân tố thuộc mô hình nghiên cứu đã được xây dựng (hình 2.2). Vì vậy, việc hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu ban đầu xét thấy không cần thiết. Hay nói cách khác, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA vẫn gồm có 7 biến độc lập có thể ảnh hưởng đến Sự hài lòng của hành khách đối với chất lượng dịch vụ mặt đất tại Cảng hàng không Phù Cát là: Dịch vụ hậu cần mặt đất (HCMĐ); Dịch vụ làm thủ tục đăng ký (TTĐK); Dịch vụ kiểm tra an ninh (KTAN); Dịch vụ hỗ trợ chỉ dẫn (HTCD); Dịch vụ tiện ích (TI); Dịch vụ tiện nghi (TN); Dịch vụ đến (DVĐ). Tương ứng với 7 biến độc lập có 7 giả thuyết đã được đưa ra nhằm kiểm định tác động của các biến này lên biến phụ thuộc là Sự hài lòng của hành khách đối với chất lượng dịch vụ mặt đất tại Cảng hàng không Phù Cát.