2.2.2 .Phƣơng pháp phân tích, tổng hợp thông tin
3.3. Kết quả phân tích khảo sát khách hàng về nhân tố ảnh hƣởng phát triển dịch
3.3.4. Phân tích nhân tố (Factor analysis)
Phân tích nhân tố thông qua kiểm định KMO và Bartlett’s để thấy đƣợc mức độ phù hợp của phân tích EFA với số liệu thu thập đƣợc nhƣ thế nào, đƣợc tác giả thực hiện nhƣ sau:
a. Chất lƣợng sản phẩm
Với ba biến trong thang đo chất lƣợng sản phẩm, tác giả thực hiện phân tích nhân tố và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.32: Kiểm định KMO và Bartlett's Chất lƣợng sản phẩm
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .619
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 48.873
Df 3
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
Tác giả tiến hành phân tích 3 yếu tố quan sát thuộc bộ thang đo Chất lƣợng sản phẩm cho thấy chỉ số KMO cao (0,619) với mức ý nghĩa (sig = 0.000) < 0,5 nhƣ vậy là thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Qua bảng phân tích chỉ số đại diện dễ dàng thấy rằng chỉ số đặc trƣng để xác định số lƣợng các nhân tố có thể đại diện cho các biến trong thang đo là 01 nhân tố.
Bên cạnh đó tổng chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt mức 57.245% lớn hơn yêu cầu. Nên việc sử dụng 01 nhân tố đại diện cho 3 yếu tố có thể giải thích đƣợc 57.245% sự biến thiên của dữ liệu. Để giảm khả năng bị mất biến và tăng hiệu quả mô hình nên tác giả đã sử dụng 03 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp là phù hợp.
Bảng 3.33: Phân tích chỉ số đại diện
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
1 1.717 57.245 57.245 1.717 57.245 57.245
2 .748 24.918 82.163
3 .535 17.837 100.000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
b. Lãi suất và phí
Với ba biến trong thang đo Lãi suất và phí, tác giả thực hiện phân tích nhân tố và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.34: Kiểm định KMO và Bartlett's Lãi suất và phí
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .604 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 196.653 Df 3 Sig. .000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
Tác giả tiến hành phân tích 3 yếu tố quan sát thuộc bộ thang đo Lãi suất và phí cho thấy chỉ số KMO cao (0,604) với mức ý nghĩa (sig = 0.000) < 0,5 nhƣ vậy là thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Qua bảng phân tích chỉ số đại diện dễ dàng thấy rằng chỉ số đặc trƣng để xác định số lƣợng các nhân tố có thể đại diện cho các biến trong thang đo là 01 nhân tố.
Bên cạnh đó tổng chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt mức 72.664% lớn hơn yêu cầu. Nên việc sử dụng 01 nhân tố đại diện cho 3 yếu tố có thể giải thích đƣợc 72.664% sự biến thiên của dữ liệu. Để giảm khả năng bị mất biến và tăng hiệu quả mô hình nên tác giả đã sử dụng 03 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp là phù hợp.
Bảng 3.35:Phân tích chỉ số đại diện
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.180 72.664 72.664 2.180 72.664 72.664
2 .669 22.288 94.952
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
c. Kênh phân phối
Với các biến trong thang đo Kênh phân phối, tác giả thực hiện phân tích nhân tố và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.36: Kiểm định KMO và Bartlett's Kênh phân phối
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .665
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 76.139
Df 3
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
Tác giả tiến hành phân tích 3 yếu tố quan sát thuộc bộ thang đo Kênh phân phối cho thấy chỉ số KMO cao (0,665) với mức ý nghĩa (sig = 0.000) < 0,5 nhƣ vậy là thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Qua bảng phân tích chỉ số đại diện dễ dàng thấy rằng chỉ số đặc trƣng để xác định số lƣợng các nhân tố có thể đại diện cho các biến trong thang đo là 01 nhân tố.
Bên cạnh đó tổng chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt mức 63.649% lớn hơn yêu cầu. Nên việc sử dụng 01 nhân tố đại diện cho 3 yếu tố có thể giải thích đƣợc 63.649% sự biến thiên của dữ liệu. Để giảm mất biến và tăng hiệu quả của mô hình tác giả sử dụng 03 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp là phù hợp.
Bảng 3.37: Phân tích chỉ số đại diện
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 1.909 63.649 63.649 1.909 63.649 63.649
2 .620 20.655 84.304
3 .471 15.696 100.000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
d. Xúc tiến hỗn hợp
nhân tố và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.38: Kiểm định KMO và Bartlett's Xúc tiến hỗn hợp
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .793
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 170.30 8 Df 10 Sig. .000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
Tác giả tiến hành phân tích 5 yếu tố quan sát thuộc bộ thang đo Xúc tiến hỗn hợp cho thấy chỉ số KMO cao (0,793) với mức ý nghĩa (sig = 0.000) < 0,5 nhƣ vậy là thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Qua bảng phân tích chỉ số đại diện dễ dàng thấy rằng chỉ số đặc trƣng để xác định số lƣợng các nhân tố có thể đại diện cho các biến trong thang đo là 01 nhân tố.
Bên cạnh đó tổng chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt mức 53.894% lớn hơn yêu cầu. Nên việc sử dụng 01 nhân tố đại diện cho 5 yếu tố có thể giải thích đƣợc 53.894% sự biến thiên của dữ liệu.Nhƣ vậy, việc sử dụng 05 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp là phù hợp.
Bảng 3.39: Phân tích chỉ số đại diện
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.695 53.894 53.894 2.695 53.894 53.894
2 .732 14.643 68.538
3 .626 12.522 81.059
4 .557 11.131 92.191
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
e. Nhân lực
Với các biến trong thang đo nhân lực, tác giả thực hiện phân tích nhân tố và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.40: Kiểm định KMO và Bartlett's Nhân lực
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .738
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 77.952
Df 6
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
Tác giả tiến hành phân tích 4 yếu tố quan sát thuộc bộ thang đo nhân lực cho thấy chỉ số KMO cao (0,738) với mức ý nghĩa (sig = 0.000) < 0,5 nhƣ vậy là thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Qua bảng phân tích chỉ số đại diện dễ dàng thấy rằng chỉ số đặc trƣng để xác định số lƣợng các nhân tố có thể đại diện cho các biến trong thang đo là 01 nhân tố.
Bên cạnh đó tổng chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt mức 51.687% lớn hơn yêu cầu. Nên việc sử dụng 01 nhân tố đại diện cho 4 yếu tố có thể giải thích đƣợc 51.687% sự biến thiên của dữ liệu.Nhƣ vậy, việc sử dụng 04 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp là phù hợp.
Bảng 3.41: Phân tích chỉ số đại diện
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.067 51.687 51.687 2.067 51.687 51.687
3 .652 16.292 85.351
4 .586 14.649 100.000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
f. Quy trình
Với các biến trong thang đo quy trình, tác giả thực hiện phân tích nhân tố và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.42:Kiểm định KMO và Bartlett's Quy trình
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .784
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 431.187
Df 15
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)
Tác giả tiến hành phân tích 6 yếu tố quan sát thuộc bộ thang đo quy trình cho thấy chỉ số KMO cao (0,784) với mức ý nghĩa (sig = 0.000) < 0,5 nhƣ vậy là thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.
Qua bảng phân tích chỉ số đại diện dễ dàng thấy rằng chỉ số đặc trƣng để xác định số lƣợng các nhân tố có thể đại diện cho các biến trong thang đo là 01 nhân tố.
Bên cạnh đó tổng chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt mức 62.414% lớn hơn yêu cầu. Nên việc sử dụng 01 nhân tố đại diện cho 6 yếu tố có thể giải thích đƣợc 62.414% sự biến thiên của dữ liệu.Nhƣ vậy, việc sử dụng 06 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp là phù hợp.
Bảng 3.43: Phân tích chỉ số đại diện
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 3.745 62.414 62.414 3.745 62.414 62.414
4 .530 8.831 92.851
5 .272 4.537 97.388
6 .157 2.612 100.000
(Nguồn: Tác giả thực hiện, 2017)