CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 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.
4.4.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Phân tích EFA cho 6 nhân tố độc lập và 28 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 4.10: Hệ số KMO và Bartlett’s Test các biến độc lập
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.759 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 4401.489 Bậc tự do (df) 367 Mức ý nghĩa Sig. .000
Qua phân tích, hệ số KMO đạt 0.759 (>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 4.11: Ma trận xoay nhân tố Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 TC4 .858 TC1 .846 TC2 .826 TC3 .817 TC5 .814 DC2 .908 DC1 .901 DC3 .786 DC4 .762 DC5 .751 DU5 .847 DU4 .843 DU2 .820 DU1 .808 PV5 .851 PV3 .832 PV1 .824 PV2 .816 PV6 .789 QT2 .776 QT4 .761 QT1 .757 QT5 .709 QT6 .694
QT7 .687 QT3 .679 QT8 .675 VC3 .832 VC2 .803 VC1 .729 Phương sai trích lũy tiến (%) 14.688 27.120 39.547 50.838 59.763 69.213 Hệ số Eigenvalue 9.013 3.329 2.269 2.201 1.743 1.457
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 69.213(>50%) có nghĩa là 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích cho 69.213% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả khá cao.
- 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 1.457 (> 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.
4.4.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với biến phụ thuộc:
Hệ số KMO đạt 0.646 > 0.5; mức ý nghĩa Sig. = 0.000; tổng phương sai trích đạt 61.136%, hệ số Eigenvalues là 1.834; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và hội tụ về một nhân tố duy nhất.
Bảng 4.12: Hệ số KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.646 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 197.807 Bậc tự do (df) 3 Mức ý nghĩa Sig. .000
Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo thành phần hài lòng của người dân
Biến quan sát Nhân tố
1 Kết quả giải quyết hồ sơ đáp ứng nhu cầu của chị .791 Việc cung cấp dịch vụ sự nghiệp công của đơn vị là phù hợp theo
quy định .789
Chị hài lòng với việc giải quyết hồ sơ của đơn vị .776
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 30 biến, cụ thể như sau :
(1) Độ tin cậy (TC): giữ nguyên 05 biến
(2) Khả năng đáp ứng (DU): giảm 01 biến, còn lại 04 biến (3) Năng lực phục vụ (PV): giảm 01 biến, còn lại 05 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): giữ nguyên 08 biến