CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, các dữ liệu cần phải đƣợc rút gọn và tóm tắt lại nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho bƣớc tiếp theo. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng nhằm mục đích xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố để đánh giá sơ bộ các thang đo lƣờng
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích EFA cần chú ý bao gồm: Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5 (Hair & CS, 2006) thì phân tích nhân tố mới thích hợp
Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét độ tƣơng quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích này chỉ có ý nghĩa khi hệ số sig nhỏ hơn 0.05 (Hair & CS, 2006)
Tiêu chí Eigenvalue: đây là tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định số lƣợng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lƣợng nhân tố đƣợc xác định sẽ dừng lại tại eigenvalue tối thiểu bằng 1 (Hair & CS 2006)
Tổng phƣơng sai trích TVE (Total Variance Explained): chỉ số này cho biết đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi các nhân tố. Hair & CS (2006) cho rằng TVE phải lớn hơn 50%
Trọng số nhân tố: là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và nhân tố. Trọng số nhân tố của biến quan sát trên nhân tố mà nó đo lƣờng sau khi quay nhân tố phải cao và các trọng số trên nhân tố khác nó khơng đo lƣờng phải thấp. Đạt đƣợc điều kiện này, thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ. Trong thực tiễn nghiên cứu, trọng số nhân tố tối thiểu là 0.5 là giá trị chấp nhận đƣợc (Hair & CS, 2006)
4.4.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bảng 4.7 cho ta thấy các chỉ số của kiểm định KMO và kiểm định Bartlett, với
KMO = 0.646 > 0.5 và hệ số sig của kiểm định Bartlett = 0.000 < 0.05. Do đó, phân tích EFA trong điều kiện này là phù hợp, ta tiếp tục xem xét đến các chỉ số tiếp theo.
Số lƣợng nhân tố trích đƣợc thơng qua phân tích nhân tố khám phá là 4 nhân tố đƣợc thể hiện trong bảng 4.8, 4 nhân tố trích đƣợc có TVE = 58.357 đã giải thích 58.357% phƣơng sai của 19 biến đo lƣờng đƣa vào phân tích
Các trọng số nhân tố đƣợc thể hiện trong bảng 4.9. Với hệ số của các biến đo lƣờng ở mỗi nhân tố đều lớn hơn 0.5 và phân biệt ở từng nhân tố, điều đó thể hiện thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, phân tích EFA cho các biến độc lập là phù hợp
Bảng 4.7. Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.646 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 416.231
df 105
Bảng 4.8. Nhân tố và phương sai trích của các biến độc lập
Total Variance Explained
Compo nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.882 19.213 19.213 2.882 19.213 19.213 2.412 16.081 16.081 2 2.206 14.708 33.921 2.206 14.708 33.921 2.318 15.453 31.534 3 2.035 13.569 47.491 2.035 13.569 47.491 2.038 13.590 45.124 4 1.630 10.867 58.357 1.630 10.867 58.357 1.985 13.233 58.357 5 1.041 6.939 65.296 6 .873 5.817 71.113 7 .723 4.818 75.932 8 .655 4.366 80.297 9 .568 3.788 84.085 10 .513 3.417 87.503 11 .470 3.133 90.635 12 .441 2.943 93.578 13 .368 2.455 96.033 14 .326 2.172 98.206 15 .269 1.794 100.000
Bảng 4.9. Ma trận các thành phần sau khi quay nhân tố
Rotated Component Matrixa
Component NL TD TTHC CNTT CNTT1 .843 CNTT2 .804 CNTT3 .741 TD1 .747 TD2 .637 TD3 .787 TD5 .722 NL1 .704 NL2 .586 NL3 .748 NL4 .771 NL5 .604 TTHC1 .867 TTHC2 .786 TTHC3 .754
4.4.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc CRM
Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc CRM đều đạt yêu cầu cho
phân tích EFA với KMO là 0.682 và sig = 0.000 đƣợc thể hiện trong bảng 4.10 Bảng 4.11 cho thấy có 1 nhân tố trích đƣợc với tổng phƣơng sai trích TVE là 54.269%. Điều này có nghĩa là nhân tố này đã lấy đƣợc 54.269% phƣơng sai của 4 biến quan sát đo lƣờng khái niệm Quản lý quan hệ khách hàng. Phần còn lại là phần riêng của các biến đo lƣờng từ CRM1 đến CRM4
Bảng 4.10. Kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .682 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 92.579
df 6
Sig. .000
Bảng 4.11. Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Total Variance Explained
Compo nent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.171 54.269 54.269 2.171 54.269 54.269 2 .868 21.706 75.975
3 .569 14.225 90.200 4 .392 9.800 100.000