CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là bước tiếp theo của quá trình nghiên cứu định lượng, dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo.
4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Phân tích EFA cho 6 nhân tố độc lập và 29 biến quan sát được thực hiện với giả thuyết H0: Các biến quan sát khơng có sự tương quan nhau trong tổng thể. Kết quả phân tích thu được như sau:
Bảng 4.9: Hệ số KMO và Bartlett’s Test các biến độc lập
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.899 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 2742.618
Bậc tự do (df 496
Mức ý nghĩa Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Qua phân tích, hệ số KMO đạt 0.899 (>0.5) cho thấy phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartleett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 (<5%): bác bỏ giả thuyết H0, các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với nhau trong tổng thể, chi tiết thể hiện ở Bảng 4.11
Bảng 4.10: Ma trận xoay nhân tố Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 QT6 0.756 QT4 0.753 QT1 0.724 QT7 0.722 QT2 0.693 QT3 0.683 TC6 0.759 TC1 0.717 TC5 0.714 TC2 0.670 TC4 0.658 TC3 0.649 NL5 0.753 NL6 0.698 NL3 0.656 NL4 0.615 DC5 0.767 DC2 0.766 DC1 0.731 DC3 0.722 DC4 0.707
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 KN4 0.788 KN2 0.754 KN1 0.718 KN5 0.683 KN3 0.669 VC3 0.790 VC1 0.742 VC2 0.676 Phương sai trích lũy tiến (%) 29.726 38.000 45.060 51.101 56.575 60.822 Hệ số Eigenvalue 9.512 2.648 2.259 1.933 1.752 1.359
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Có 6 nhân tố được rút ra từ phân tích EFA cho thấy:
- Phương sai trích lũy tiến bằng 60.822 (>50%) có nghĩa là 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích cho 60.822% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả khá.
- Giá trị hệ số Eigen Values của các nhân tố đều > 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố nhân tố thứ 6 với hệ số Eigen Values đạt 1.359 (> 1). Điều này cho thấy kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
- Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này thể hiện.
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với biến phụ thuộc:
Hệ số KMO đạt 0.732 > 0.5; mức ý nghĩa Sig. = 0.000; tổng phương sai trích đạt 78.546%, hệ số Eigenvalues là 2.356; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và hội tụ về một nhân tố duy nhất.
Bảng 4.11: Hệ số KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.732 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 270.248
Bậc tự do (df) 3
Mức ý nghĩa Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo thành phần hài lòng của ngƣời dân
Biến quan sát Nhân tố
1 Kết quả giải quyết hồ sơ đáp ứng nhu cầu của anh/chị 0.897 Việc cung cấp dịch vụ sự nghiệp công của đơn vị là phù hợp
theo quy định 0.895
Anh/chị hài lòng với việc giải quyết hồ sơ của đơn vị 0.867
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá cho thấy mơ hình nghiên cứu với 6 nhân tố độc lập và 01 nhân tố phụ thuộc là phù hợp và được giữ nguyên, tuy nhiên số biến quan sát trong thang đo được điều chỉnh từ 32 biến xuống còn 29 biến, cụ thể như sau:
(1) Độ tin cậy (TC): giữ nguyên 07 biến
(2) Khả năng đáp ứng (KN): giữ nguyên 05 biến
(3) Năng lực phục vụ (NL): giảm 02 biến, còn lại 03 biến (4) Đồng cảm (DC): giữ nguyên 05 biến
(5) Cơ sở vật chất (VC): giữ nguyên 03 biến
(6) Quy trình, thủ tục (QT): giảm 01 biến, cịn lại 06 biến