(Nguồn: Phụ lục 10)
Kết quả kiểm định cho thấy: Thang đo khả năng đáp ứng (DAPUNG) cĩ Cronbach’s Alpha là 0,785; năng lực phục vụ (PHUCVU) cĩ Cronbach’s Alpha là 0,835; sự đồng cảm (DONGCAM) cĩ Cronbach’s Alpha là 0,819; độ tin cậy
TT Thang đo Số biến quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan tổng biến nhỏ nhất 1 Khả năng đáp ứng 7 0,785 0,356 2 Năng lực phục vụ 8 0,835 0,392 3 Độ tin cậy 5 0,714 0,402 4 Sự đồng cảm 9 0,819 0,307 5 Phương tiện hữu hình 6 0,757 0,398
(TINCAY) cĩ Cronbach’s Alpha là 0,714 và phương tiện hữu hình (HUUHINH) cĩ Cronbach’s Alpha là 0,757, tất cả các biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan tổng biến lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các thang đo đều đạt sự tin cậy và các biến quan sát tiếp tục được sử dụng vào bước phân tích tiếp theo. (Xem phụ lục 10)
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tĩm tắt các dữ liệu rất cĩ ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhĩm biến cĩ liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (Factor loading), hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA yêu cầu cần thiết là: (1) hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05; (2) hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,4, nếu biến quan sát nào cĩ hệ số tải nhân tố <0,4 sẽ bị loại; (3) thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%; (4) hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998) [30] và (5) khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003) [35].
Qua 4 lần rút trích nhân tố (theo phương pháp mặc định là rút các thành phần chính và loại bỏ dần những biến cĩ loading factor khơng đủ mạnh), kết quả thể hiện trong bảng 4.2, cho thấy sau khi loại bỏ các biến khơng đảm bảo độ tin cậy, thang đo cịn lại 32 biến được trích thành 6 thành phần với tổng phương sai trích được là 55,059% tại hệ số eigenvalue là 1,650 (xem thêm phụ lục 11). Hệ số KMO = 0,858 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 6650,188 với mức ý nghĩa 0,000 do vậy các biến quan sát cĩ tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 55,059% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra giải thích được 55,059% sự biến thiên của dữ liệu, tại hệ số eigenvalue đạt 1,650. Như vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được.