KMO and Bartlett's Test
Kiểm định KMO .856
Kiểm định Bartlett's
Approx. Chi-Square 1942.581
df 300
Sig. .000
(Nguồn: kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của tác giả năm 2017)
Tiêu chuẩn tiếp theo để xác định các biến phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố đó là xác định hệ số tải nhân tố của các biến. Quá trình này được tiến hành bằng cách xem xét cột Extraction (hệ số tải nhân tố) của bảng Communalities của các lần phân tích nhân tố, cho đến khi tất cả hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5.
Ở lần phân tích nhân tố đầu tiên hệ số tải nhân tố của biến PTHH5 nhỏ hơn 0.5 do đó biến này sẽ bị loại. Các biến cịn lại được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Trong lần phân tích nhân tố thứ hai, hệ số tải nhân tố của biến NLPV4 nhỏ hơn 0.5 nên bị loại, tiến hành phân tích nhân tố một lần nữa.
Trong lần phân tích nhân tố thứ ba, hệ số tải nhân tố của các biến được giữ lại đều lớn hơn 0.5. Tuy nhiên, ba biến DU4, DC2 và PTHH4 có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nhưng có khoảng cách nhỏ hơn 0.3 nên loại 3 biến DU4, DC2 và PTHH4; tiếp tục phân tích nhân tố. Tiếp tục loại biến DC4 vì có hệ số tải nhân tố tại hai nhân tố, tiếp tục phân tích nhân tố.
Trong lần phân tích cuối cùng, hệ số tải nhân tố của các biến được giữ lại đều lớn hơn 0.5 nên khơng có biến nào bị loại.
Tiếp theo tác giả xét đến tiêu chuẩn Eigenvalue thì thấy có 6 nhân tố đầu được rút ra, có nghĩa là có 6 nhân tố tác động đến SHL của khách hàng về CLDV cung cấp điện của PC Cà Mau. Khi đó 13 nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ bị loại và 6 nhân tố được giữ lại giải thích được 67.129% biến thiên của dữ liệu > 50% -> đạt yêu cầu.