EFA ở đây là khám phá cấu trúc của thang đo chất lượng dịch vụ ngành thuế tại Việt Nam. Cơng việc này cũng được thực hiện tương tự với thang đo Mức độ
hài lịng chung của NNT. Sau phân tích nhân tố khám phá, tất cả các thành phần
được đưa vào phân tích hồi quy đa biến nhằm kiểm định các giả thuyết đã nêu ở
Chương 1.
Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha:
Các thang đo được kiểm định bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha. Cơng cụ này giúp loại đi những biến quan sát hay các thang đo khơng đạt. Các biến quan
và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở đi 16; Cũng cĩ nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. 17
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đĩ tất cả các thang đo đều được sử dụng
trong các bước phân tích tiếp theo (Xem phụ lục 4). Số thứ tự Thang đo Số biến quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 1 Mức độ tin cậy 5 0,8187 0,5725 2 Khả năng đáp ứng 4 0,7776 0,5379 3 Năng lực phục vụ 6 0,8357 0,5515 4 Mức độ đồng cảm 3 0,8573 0,6743
5 Phương tiện hữu hình 6 0,8407 0,5120
6 Mức hài lịng chung 5 0,7657 0,3102
Bảng 2.12
Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhất định để đánh giá kết quả phân tích.
+ Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)1(*) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của
kiểm định Bartlett ≤ 0.05
+ Thứ hai, hệ số tải nhân tố phải lớn hơn (Factor loading) ≥ 0.4. Nếu biến quan sát cĩ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mơ hình2)(**).
+ Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn 50%. + Thứ tư, hệ số Eigen value cĩ giá trị lớn hơn 1. 18
(*) 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 cĩ tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu kiểm định này cĩ ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262)
(**) Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc Phân tích dữ liệu thị trường với SPSS – 2008, nếu biến quan sát cĩ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mơ hình. Theo Hair & ctg, 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 tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là cĩ ý nghĩa thực tiễn. Chúng ta chọn mức tối thiểu là 0,4 để đảm bảo mức ý nghĩa phân tíchEFA
+ Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố. 19
a/ Thang đo các thành phần đánh giá chất lượng dịch vụ cơng:
Khi phân tích EFA đối với thang đo này, tác giả sử dụng phương pháp
trích yếu tố Principal Component Analysis cùng với phép xoay Varimax và
điểm dừng khi trích các yếu tố cĩ eigenvalue lớn hơn 1.
Các thang đo chất lượng dịch vụ mà đề tài sử dụng gồm 5 thành phần với 24
biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha, tất cả 24 biến quan sát tiếp tục được đưa vào EFA.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 24 biến quan sát được phân tích thành 5 nhân tố. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0,4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố, chúng cĩ ý nghĩa thiết thực. Mỗi biến
quan sát cĩ sai biệt giữa các nhân tố. Hệ số KMO = 0,878 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s Test đạt giá trị 2386.595 với giá trị sig. của kiểm định là 0.000; do vậy các biến quan sát cĩ tương quan
với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 63.33% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra giải thích được 63,33% biến thiên của dữ liệu; Do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với
Eigenvalues = 1.19 (Kết quả đầy đủ được trình bày ở phụ lục 5).
Rotated Component Matrix(a)
Nhân tố STT Biến quan sát 1 2 3 4 5 Tên nhân tố 1 R1 .773 2 R2 .692 3 R3 .591 4 R4 .635 5 R5 .692 MỨC ĐỘ TIN CẬY 6 RS1 .739 7 RS2 .766 8 RS3 .750 9 RS4 .715 KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG
Nhân tố STT Biến quan sát 1 2 3 4 5 Tên nhân tố 10 A1 .620 .445 11 A2 .544 .422 12 A3 .513 .444 13 A4 .697 14 A5 .713 15 A6 .711 NĂNG LỰC PHỤC VỤ 16 E1 .849 17 E2 .903 18 E3 .880 MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM 19 T1 .776 20 T2 .518 .495 21 T3 .505 22 T4 .744 23 T5 .717 24 T6 .619
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 6 iterations.
Bảng 2.13 : Rotated Component Matrix(a)
Dựa vào bảng Rotated Component Matrix cho thấy khơng cĩ Factor loading nào nhỏ hơn 0.4, các biến đều được dùng trong các nhân tố. Như vậy, ta cĩ tổng cộng 05 nhân tố được rút trích bao gồm 24 biến (Bảng 2.12):
Nhân tố thứ nhất gồm 6 biến (kí hiệu như sau : A1,A2,A3,A4,A5,A6)
được đặt tên là NĂNG LỰC PHỤC VỤ ( Assurance )
Nhân tố thứ hai gồm 5 biến (kí hiệu như sau : R1,R2,R3,R4,R5) được đặt tên là MỨC ĐỘ TIN CẬY (Reliability).
Nhân tố thứ ba gồm 6 biến (kí hiệu như sau : T1,T2,T3,T4,T5,T6)
Nhân tố thứ tư gồm 4 biến (kí hiệu như sau: RS1,RS2,RS3,RS4,RS5)
được đặt tên là KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG (Responsiveness).
Nhân tố thứ năm gồm 3 biến (kí hiệu như sau: E1,E2,E3) được đặt tên là MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM (Empathy)
b/ Thang đo Mức độ hài lịng:
Sau khi phân tích EFA, năm biến quan sát (S1,S2,S3,S4,S5) của thang đo Mức độ hài lịng của NNT được nhĩm thành một nhân tố. Khơng cĩ biến quan sát nào bị loại, và EFA là phù hợp. Kết quả cho thấy các hệ số tải nhân tố của 5 biến đều trên 0,4 (hệ số tải nhân tố của biến là S4 = 0,459); hệ số KMO = 0.79 (>0.5); phương sai trích là 53.29% > 50%; Giá trị Sig. kiểm định Bartlett là
0.000. Độ tin cậy của thang đo mức trung bình cĩ hệ số Cronbach’s Alpha là
0,7657 (xem phụ lục 6)
2.2.3.3 Phân tích hồi quy bội: (xin xem phụ lục 7)