Thành phần Số biến quan sát
Kết quả Cronbach’s Alpha
Tương quan biến tổng nhỏ nhất
Sự tin cậy 05 0,832 0,547
Sự đáp ứng 03 0,857 0,713
Năng lực phục vụ 04 0,778 0,549
Sự đồng cảm 04 0,862 0,670
Phương tiện hữu
hình 05 0,866 0,640
(Nguồn: phân tích định lượng của tác giả)
2.2.2.1 Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần độ tin cậy
Thành phần sự tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,832, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là TC1 là 0,547 và biến quan sát có hệ số cao nhất là TC2 là 0,667 (Phụ lục 8). Ta có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA do các biến đo lường thành phần độ tin cây đều đảm bảo lớn hơn 0,3.
2.2.2.2 Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần sự đáp ứng
Thành phần sự đáp ứng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,857, biến quan sát có hệ số số tương quan biến tổng nhỏ nhất là DU8 là 0,713 và biến quan sát có hệ số cao nhất là DU7 là 0,752 (Phụ lục 8). Ta có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA do các biến đo lường thành phần sự đáp ứng đều đảm bảo lớn hơn 0,3.
2.2.2.3 Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần năng lực phục vụ
Thành phần năng lực phục vụ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,778, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là NL10 là 0,549 và biến quan sát có hệ số cao nhất là NL11 là 0,621 (Phụ lục 8). Ta có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA do các biến đo lường thành phần năng lực phục vụ đều đảm bảo lớn hơn 0,3.
2.2.2.4 Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần sự đồng cảm
Thành phần sự đồng cảm có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,862, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là DC16 là 0,670 và biến quan sát có hệ số cao nhất là DC14 là 0,751 (Phụ lục 8). Ta có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA do các biến đo lường thành phần sự đồng cảm đều đảm bảo lớn hơn 0,3.
2.2.2.5 Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần phương tiện hữu hình
Thành phần phương tiện hữu hình có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,866, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là PT20 là 0,640 và biến quan sát có hệ số cao nhất là PT17 là 0,729 (Phụ lục 8). Ta có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA do các biến đo lường thành phần phương tiện hữu hình đều đảm bảo lớn hơn 0,3.
2.2.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
EFA là phương pháp giúp chúng ta đánh giá được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, đồng thời giúp ta rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập hợp f biến có ý nghĩa hơn (f<k). Sử dụng EFA dùng để kiểm định KMO, đây là chỉ số so sánh độ lớn của hệ số tương quan của các biến riêng lẻ so với tổng hệ số tương quan. KMO tối thiểu phải lớn hơn 0,5 và càng gần 1 càng tốt; mức chấp nhận nên từ 0,6 trở lên, trị số KMO càng lớn thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Sau khi sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đo lường độ tin cậy thang đo, thang đo chất lượng dịch vụ hành chính cơng tại UBND thị xã Bình Long vẫn giữ nguyên 5 thành phần và 21 biến quan sát cho phân tích khám phá EFA. Theo Mayers & ctg (2000), cách thức được sử dụng phổ biến nhất trong phân tích nhân tố là sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis kết hợp với phép xoay Varimax và điểm dừng là giá trị Eigenvalues>=1.
Sau đó tác giả sử dụng kiểm định Bartlett’s để xem xét giải thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Kết quả (sig = 0,000<0,05), hệ số KMO = 0,810, như vậy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau nên đã chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là rất thích hợp. Với giá trị Eigenvalue là 1,585 thì 21 biến được nhóm lại thành 5 nhân tố, có tổng phương sai trích là 66,813% (>50%) nên phương sai trích đạt yêu cầu (Phụ lục 9).
Theo Hair & ctg (1998,111), Hệ số tải nhân tố - Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading lớn hơn 0,3 được xem là mức độ tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực, factor lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,5. Chọn mức tối thiểu là 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Dựa vào kết quả phân tích của bảng Rotated Component Matrixa (Phụ lục 9)
cho thấy có 05 nhân tố và 21 biến quan sát có factor loading lớn hơn 0,5 thỏa mãn yêu cầu đặt ra ban đầu. Kết quả có tổng cộng 05 nhân tố được rút trích bao gồm 21 biến quan sát.
Như vậy, việc kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA cho ra kết quả dữ liệu phân tích gồm 5 thành phần và 21 biến quan sát không thay đổi so với thang đo trước khi phân tích do đó khơng cần phải đánh giá lại thang đo mới.
2.3. Thực trạng về chất lượng dịch vụ hành chính cơng tại UBND thị xã Bình Long Long