Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại biến Thành phần sự hài lòng (SAS) : Alpha =0.899
SAS1 7.25 2.855 .797 .861
SAS2 7.36 2.681 .808 .850
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo các thành phần dịch vụ
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)3 ≥ 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0,05. Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại 4.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% . Thứ tư là, hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Trần Đức Long (2006, 47) trích từ Gerbing và Anderson (1998), “An Update Paradigim for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”, Jurnal of Marketing Research, Vol.25,
186-192). Và tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Bùi Nguyên Hùng và Võ Khánh Tồn (2005) trích từ Jabnoun và Al-Tamimi (2003) “Mesauring perceived service quality at UAE commercial banks”, International Journal of Quality and Reliability Managerment, (20), 4).
Khi phân tích nhân tố EFA đối với thang đo CLDV logistics của NCC dịch vụ Logistics, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
3
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thế. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, trang 262).
4
Theo Hair và cộng sự (1998, trang 111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance), Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, ≥0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, trang 111) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading >0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading >0,55, nếu cỡ mẫu của
Thang đo các nhân tố hình thành nên mơ hình nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics gồm 6 nhân tố và được đo bằng 21 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, tất cả các biến quan sát đều đạt độ tin cậy và được đưa vào tiếp tục phân tích nhân tố để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ 1:
• Hệ số KMO =0,929 (bảng 4.4) cho thấy dữ liệu là phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố. (0,5<KMO<1) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể với giả thuyết.
o H0: Khơng có tương quan giữa các biến quan sát o H1: Có tương quan giữa các biến quan sát o Với mức ý nghĩa α = 5%
o Sig. = 0.000 (0%) < α = 5%
Có thể bác bỏ H0, nghĩa có tương quan giữa các biến quan sát hay phân tích nhân tố có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.