này tạo nên nhân tố Phí dịch vụ - kí hiệu là SF. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, vì vậy các biến này có ý nghĩa.
- Nhân tố 4: Bao gồm 4 biến quan sát: REL1, REL3, REL4, REL5. Các biến này tạo thành nhân tố Tin cậy – kí hiệu là REL. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.7, vì vậy các biến này có ý nghĩa.
- Nhân tố 5: Bao gồm 3 biến quan sát: : SC2, SC3, SC4. Các biến này tạo thành nhân tố Năng lực phục vụ - kí hiệu SC. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.7, vì vậy các biến này có ý nghĩa.
Nhân tố 6: Bao gồm 3 biến quan sát: EMP1, EMP2, EMP5. Các biến này tạo thành nhân tố Đồng cảm – kí hiệu EMP. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.7, vì vậy các biến này có ý nghĩa.
b. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Trong mô hình này biến phụ thuộc là biến “Sự hài lòng của KH”, bao gồm 3 biến quan sát: ES1, ES2 và ES3. Sau khi thỏa điều kiện độ tin cậy Cronbach Alpha, EFA được sử dụng đánh giá các tiêu chuẩn về hệ số KMO, Eigen value, % phương sai trích và mức ý nghĩa Sig.
Kết quả phân tích EFA các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH được liệt kê trong bảng bên dưới:
Bảng 4.9. Kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích EFA biến phụ thuộc Biến quan sát Biến quan sát Nhân tố 1 ES3 0.910 ES2 0.910 ES1 0.903 Phương sai trích (%) 82.390 Eigenvalues 2.472
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS Hệ số KMO trong bảng phân tích là 0.75> 0.5, vì vậy các nhân tố phân tích đáng tin cậy.
Kiểm nghiệm Bartlett có sig=0.000< 0.5, kết luận rằng kết quả phân tích có ý nghĩa thống kê.
Bình quân phương sai trích được là 82.390, cho thấy sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích cho 82.390% biến thể của dữ liệu khảo sát ban đầu, được đánh giá ở mức khá đáng kể.
Hệ số Eigenvalues là 2.472> 1, rút trích được một nhân tố với phương sai trích được là là 82.390 (>50%), đạt yêu cầu.
Hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát lớn hơn 0.9, cho thấy các biến quan sát có tác động đến các yếu tố được đại diện bởi chúng.
Kết quả phân tích của các yếu tố trên cho thấy rằng các yếu tố lần lượt tính giá trị trung bình của các biến quan sát trong thang đo để xác định một yếu tố đại diện cho các biến quan sát được sử dụng trong phân tích hồi quy và tương quan.
Từ kết quả bảng ma trận xoay của các nhân tố, tác giả định nghĩa lại các biến như Bảng 4.10