2.2 Thực trạng marketing quan hệ và lòng trung thành của khách hàng
2.2.1.3 Kết quả phân tích EFA
Phân tích EFA cho thang đo các yếu tố thuộc marketing quan hệ
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng, tác giả tiếp tục đưa các biến quan sát của các yếu tố thuộc marketing quan hệ vào phân tích EFA. Phân tích EFA kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm bằng độ giá trị hội tụ đồng thời đo lường độ giá trị phân biệt giúp đảm bảo sự khác biệt, khơng có mối quan hệ tương quan giữa các yếu tố sử dụng để đo lường các nhân tố bằng độ giá trị phân biệt. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích EFA, hệ số tải nhân tố phải đạt mức tối thiểu lớn hơn 0,3, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng và lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn.
Số biến quan sát của thang đo sau khi đánh giá độ tin cậy được giữ nguyên với 20 biến quan sát. Q trình phân tích EFA được thực hiện như sau: từ 20 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố theo phương pháp trích Principal components analysis với phép xoay Varimax, tiêu chuẩn Eigenvalue >1. Tác giả tiến hành phân tích EFA 2 lần với kết quả như sau:
Phân tích EFA lần 1, có 4 nhân tố được rút trích:
Hệ số KMO = 0,843 > 0,5 nên phân tích EFA là thích hợp.
Bartlett’s test (Sig.) = 0 (<0,05), các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trích = 66,651% > 50% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 66,651% biến thiên của dữ liệu.
Biến quan sát TC3 có hệ số tải ở 2 nhân tố và chênh lệch nhau dưới 0,3 do vậy loại biến quan sát TC3. Tuy nhiên tác giả vẫn giữ biến quan sát TC3 lại để phân tích thực trạng marketing quan hệ.
Phân tích EFA lần 2, có 4 nhân tố được rút trích:
Hệ số KMO = 0,844 > 0,5
Bartlett’s test (Sig.) = 0 (<0,05)
Tổng phương sai trích = 65,778% > 50% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 65,778% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đều lớn hơn 0,5.
Phân tích EFA cho thang đo lịng trung thành của khách hàng
Để đảm bảo độ tin cậy cũng như độ hội tụ của các biến trong thang đo lòng trung thành của khách hàng đã đưa ra ở phần cơ sở lý thuyết, ta tiến hành phân tích EFA đối với các biến của lòng trung thành của khách hàng. Tác giả mong muốn các biến này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố tại giá trị Eigenvalue lớn hơn 1. Điều đó có nghĩa là 3 yếu tố đo lường lịng trung thành của khách hàng có độ hội tụ và cùng thể hiện một vấn đề là lòng trung thành của khách hàng. Kết quả của q trình phân tích EFA cho biến phụ thuộc, có 1 nhân tố được rút trích.
Hệ số KMO = 0,688 > 0,5 nên phân tích EFA là thích hợp.
Bartlett’s test (Sig.) = 0 (<0,05).
Tổng phương sai trích = 73,488% > 50% cho biết 1 nhân tố này giải thích được 73,488% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đều lớn hơn 0,5.