bảng 4.20 và phụ lục 08 như sau:
- Hệ số KMO = 0,881 > 0,5 (thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1) cho thấy phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả thống kê Chi-Square của kiểm đi ̣nh Barlett’s là 4.346E3 đạt giá trị mức ý nghĩa 0 (Sig. = 0,000) nhỏ hơn 0,5 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố khám phá (EFA) là hoàn toàn hợp lý.
- Tổng phương sai trích (Cumulative) đạt 70,219% (>50%), điều này thể hiện rằng 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được trên 70,219% sự biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được và việc xây dựng mô hình là phù hợp. Hay nói cách khác, với giá trị phương sai trích là 70,219% cho thấy rằng 6 nhân tố thuộc các biến số này giải thích đúng 70,219% mô hình trong thực tế.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) dao động từ 0,590 đến 0,886 (> 0,5), không có biến nào có hệ số tải cao đồng thời trên hai nhân tố. Như vậy, các thang đo đạt yêu cầu về giá tri ̣ hội tụ và phân biệt. Các biến quan sát hệ số tải đạt yêu cầu (>0,5) được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 6 với mức giá trị Eigenvalue là 1,362 > 1 cho thấy kết quả phân tích nhân tố là phù hợp đạt yêu cầu.
Bảng 4.20. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến độc lập Biến quan sát Biến quan sát (Mã hóa) Nhân tố 1 2 3 4 5 6 SDU5 0,790 SDU2 0,779 SDU6 0,766 SDU3 0,753 SDU4 0,750 SDU1 0,669
66 Biến quan sát (Mã hóa) Nhân tố 1 2 3 4 5 6 STC1 0,886 STC5 0,866 STC3 0,855 STC2 0,831 SDC5 0,866 SDC1 0,828 SDC2 0,808 SDC4 0,736 PTHH4 0,778 PTHH3 0,769 PTHH6 0,666 PTHH1 0,634 PTHH2 0,610 CPDV1 0,790 CPDV5 0,771 CPDV4 0,770 CPDV2 0,729 SDB3 0,791 SDB4 0,785 SDB5 0,639 SDB2 0,603 SDB1 0,590
(Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp từ kết quả phân tích trên SPSS 16)
4.2.5.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy, có một nhân tố gồm Sự hài lòng chung của khách hàng được trích từ 4 biến quan sát được nêu trong bảng 4.21 và phụ lục 08 như sau:
67
- Hệ số KMO = 0,774 > 0,5 (thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1) cho thấy phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả thống kê Chi-Square của kiểm đi ̣nh Barlett’s là 604.058 đạt giá trị mức ý nghĩa 0 (Sig. = 0,000) nhỏ hơn 0,5 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố khám phá (EFA) là hoàn toàn hợp lý.
- Tổng phương sai trích (Cumulative) đạt 77,030% (>50%), điều này thể hiện rằng một nhân tố được trích ra này có thể giải thích được trên 77,030% sự biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được và việc xây dựng mô hình là phù hợp trong thực tế.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) dao động từ 0,829 đến 0,917 (> 0,5), không có biến nào có hệ số tải cao đồng thời trên hai nhân tố. Như vậy, thang đo đạt yêu cầu về độ giá tri ̣ hội tụ và phân biệt. Các biến quan sát hệ số tải đạt yêu cầu (lớn hơn 0,5) được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 1 với mức giá trị Eigenvalue là 3,081 > 1 cho thấy kết quả phân tích nhân tố là phù hợp đạt yêu cầu.