Thành phần Số biến quan sát Hệ số Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan tổng nhỏ nhất Tin cậy 6 0,895 0,657 Đáp ứng 4 0,854 0,607
Phương tiện hữu hình 5 0,881 0,659
Năng lực 4 0,819 0,625
Đồng cảm 3 0,814 0,619
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS – phụ lục 3
Căn cứ vào kết quả trên ta thấy, các thành phần trong thang đo đều cho kết quả hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan tổng nhỏ nhất đều lớn hơn 0,3 nên chấp nhận độ tin cậy của thang đo.
2.3.1.5 Đánh giá thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Hiệu chỉnh bộ công cụ lần 2) (Hiệu chỉnh bộ cơng cụ lần 2)
Theo kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, tổng số 22 biến ban đầu vẫn được giữ ngun, qua đó phản ánh 5 khía cạnh của chất lượng dịch vụ: phương tiện hữu hình, đồng cảm, tin cậy, năng lực phục vụ và đáp ứng. Với việc sử dụng nhân tố khám phá EFA, từng biến phụ sẽ một lần nữa được đánh giá xem sự phù hợp của các biến số đó với biến chung như thế nào, và 22 biến phụ có thể được rút ngắn thành những biến chung nào.
Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính cho phép rút gọn nhiều biến số ít nhiều có một liên tương quan lẫn nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng với các tiêu chuẩn phù hợp là: Hệ số KMO > 0,5 ; Sig.(Bartlett’s Test) > 0,05 tương ứng với việc chọn Eigenvalues > 1 và tổng phương sai trích > 0,5 (50%) và bỏ các hệ số tải nhân tố Factor loading có giá trị nhỏ hơn 0,5. Những nhân tố thỏa mãn những điều kiện trên thì mới tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Trước hết, để đánh giá xem phương pháp phân tích nhân tố khám phá có phù hợp trong trường hợp này không, tác giả sử dụng kiểm định KMO và Bartlett’s. Trị
số KMO phải có giá trị từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng phù hợp với các dữ liệu.