CHƢƠNG 2 : THIẾT KẾ VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Hair & ctg (1998), phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin ban đầu.
Theo Gerbing và Anderson, 1988)..., trong phân tích EFA, chỉ số Factor Loading có giá trị lớn hơn 0.4 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tế. KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phƣơng pháp EFA, hệ số KMO lớn hơn 0.5 và nhỏ hơn 1 thì phân tích nhân tố đƣợc xem là phù hợp.
Theo Trọng & Ngọc (2005), kiểm định Bartletl xem xét giả thuyết H0 độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu nhƣ kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là Sig<0.05 thì các quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Tóm lại, trong phân tích nhân tố khám phá cần thỏa mãn những điều kiện sau: • Factor loading >0.4.
• 0.5<KMO<1.
• Kiểm định Bartletl có sig<0.05.
• Phƣơng sai trích Total Varicance Explaine >50%.
Mô hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh sau sau phân tích Cronbach’s alpha với tổng 30 biến quan sát. Trong bƣớc tiếp theo này, tác giả sẽ tiếp tục kiểm định tính phù hợp của mô hình với hai giá trị đặc trƣng theo phân tích nhân tố khám phá EFA là giá trị hội tụ và giá trị khác biệt. Mô hình có thể tiếp tục đƣợc hiệu chỉnh bỏ biến quan sát nếu chƣa đạt độ phù hợp cho phép.
Bảng 3.10: Phân tích nhân tố EFA Thành
phần
Extraction Sums of Squared Loadings
Tổng chiết xuất của bình phƣơng tải trọng
Phƣơng sai trích (%) Tổng Phần trăm
phƣơng sai Phƣơng sai trích (%)
Thành phần
Extraction Sums of Squared Loadings
Tổng chiết xuất của bình phƣơng tải trọng
Phƣơng sai trích (%) Tổng Phần trăm
phƣơng sai Phƣơng sai trích (%)
3 45.954 2.452 10.659 38.071
4 52.551 1.976 8.592 46.663
5 58.849 1.894 8.235 54.898
6 64.115 1.879 8.172 63.069
7 69.337 1.442 6.268 69.337
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Ở bảng 3.11 dƣới đây, tác giả sẽ trình bày các biến quan sát trong mô hình dựa trên kí hiệu đã mã hóa trong bảng phân tích dữ liệu để đảm bảo tính thẩm mỹ của bảng biểu. Kết quả nghiên cứu chi tiết sẽ đƣợc trình bày trong phụ lục 4 của nghiên cứu. Bảng 3.11: Ma trận xoay Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Giá cả 0.523 Chất lƣợng căn hộ 1 0.466 Chất lƣợng căn hộ 2 0.600 Chất lƣợng căn hộ 3 0.507 Chất lƣợng căn hộ 4 0.600 Vị trí địa lý 1 0.662 Vị trí địa lý 2 0.502 Vị trí địa lý 3 0.487 -0.321 Hạ tầng kĩ thuật 1 0.585 Hạ tầng kĩ thuật 2 0.521 Hạ tầng kĩ thuật 3 0.757 Hạ tầng kĩ thuật 5 -.312 0.667 Hạ tầng kĩ thuật 6 0.423 Chất lƣợng dịch vụ 1 0.534 Chất lƣợng dịch vụ 2 0.729
Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Chất lƣợng dịch vụ 3 0.596 Chất lƣợng dịch vụ 4 0.636 Chất lƣợng dịch vụ 5 0.701 Chất lƣợng dịch vụ 6 0.771 Thƣơng hiệu 1 0.607 Thƣơng hiệu 2 0.678 Cộng đồng dân cƣ 1 0.427 Cộng đồng dân cƣ 2. 0.435
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Nhìn vào kết quả trên, có thể thấy theo ma trận xoay thu đƣợc, các nhân tố ban đầu đƣợc chia thành 7 nhóm. Các chỉ số đánh giá đƣợc thống kê:
• KMO = 0.670, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
• Sig = 0.000 , chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. • Tổng phƣơng sai trích có giá trị 69.337 % , điều này chứng tỏ 69.337% sự biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 7 yếu tố trên.
• Nhờ việc thiết lập và hiệu chỉnh thang đo nghiêm ngặt trên cơ sở phỏng vấn chuyên gia và khách thể của cuộc nghiên cứu, trải qua quá trình phân tích kỹ lƣỡng ở giai đoạn kiểm định Cronbach’s alpha, đến bƣớc này, tất cả các biến quan sát đều đảm bảo giá trị hệ số tải cho các nhân tố lớn lơn 0.4, nằm trong phạm vi cho phép. Tuy nhiên, có hai biến quan sát đều cùng một lúc tải cho hai nhân tố khác nhau, cụ thể: (i) Biến Hƣớng của căn hộ làm anh/chị hài lòng tải cho cả nhân tố Vị trí địa lý và Cộng đồng dân cƣ; (ii) Biến Các yêu cầu về phòng cháy chữa cháy (trang thiết bị báo cháy, chữa cháy) đã đƣợc thực hiện đầy đủ tải cho cả nhân tố Chất lƣợng căn hộ và Hạ tầng kỹ thuật. Mặc dù vậy, các giá trị tải trọng chênh lệch nhau một khoảng đủ lớn (>0.3). Trong trƣờng hợp này, để đảm bảo giá trị hội tụ, tác giả sẽ nhóm các biến quan sát vào các nhân tố tƣơng ứng với giá trị tải trọng lớn hơn, cụ thể biến Hƣớng của căn hộ làm anh/chị hài lòng vẫn sẽ đƣợc xem xét dƣới góc độ biến quan
sát của nhân tố Vị trí địa lý và biến Các yêu cầu về phòng cháy chữa cháy (trang thiết bị báo cháy, chữa cháy) đã đƣợc thực hiện đầy đủ sẽ đƣợc xem xét dƣới góc độ biến quan sát của nhân tố Hạ tầng kỹ thuật.
Nhƣ vậy, phân tích EFA chứng tỏ rằng, thang đo các nhân tố độc lập của mô hình đảm bảo cả hai yêu cầu là giá trị hội tụ và giá trị khác biệt.
Bên cạnh việc phân tích EFA các nhân tố độc lập, tác giả cũng sử dụng phân tích này cho biến phụ thuộc Sự hài lòng, kết quả thu đƣợc, hệ số KMO là 0.718>0.5 với Sig <0.05; tổng phƣơng sai trích là 59.95% có nghĩa là 59.95% sự biến thiên của dữ liệu nhân tố sự thỏa mãn đƣợc giải thích bởi các biến quan sát [phụ lục EFA của Sự hài lòng].
Nhƣ vây, kết thúc phân tích Cronbach’s Alpha và EFA, toàn bộ thang đo của mô hình nghiên cứu đã đƣợc đánh giá kiểm định một cách nghiêm ngặt, tác giả đã có đủ cơ sở căn cứ khoa học để sử dụng mô hình và thang đo cho các phân tích và kết luận đựa đƣa ra trong nghiên cứu này.