4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
4.3.1 Kết quả kiểm định EFA thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của
của khách hàng
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần 1 (xem thêm Phụ lục 7) cho thấy tất cả 16 biến quan sát trong 03 thành phần của thang đo sự thỏa mãn của khách hàng bị phân tán thành 04 nhân tố. Kết quả phân tích có hệ số KMO = 0.859 (≥ 0,5) và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.000 < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Thành phần để đo lường dịch
vụ bao gồm 8 biến quan sát và thành phần để đo lường giá cả 3 biến quan sát vẫn
giữ nguyên , không thay đổ số nhân tố, tại hệ số Eigenvalue = 1.058 và phương sai trích được là 67.29%. Thành phần để đo lường chất lượng gồm 5 biến quan sát bị tách thành hai nhóm nhân tố 3 và 4. Nhân tố 4 gồm hai biến quan sát cl4 và cl5; vẫn giữ nguyên tên gọi là chất lượng (CL). Nhân tố 3 gồm ba biến quan sát cl1, cl2 và cl3, được đặt tên là thiết kế sản phẩm (TK).
8
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp
khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, 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 Mộng Ngọc, 2005, p.262).
9
Theo Hair & ctg (2010), Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực
của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Hệ số tải nhân tố > 0.4 được xem là quan
trọng và > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.3 thì cỡ mẫu
nghiên cứu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0.75.
Bảng Rotated Component Matrix cho thấy, tuy biến cl2 có hai hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4 (là 0.712 và 0.403) nhưng khoảng cách giữa hai hệ số tải nhân tố này đạt giá trị phân biệt ≥ 0,3. Do vậy, biến cl2 vẫn được giữ lại để giải thích cho nhân tố 3. Ngoài ra, biến cl3 do có hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố gần bằng nhau (0.639 và 0.464) dẫn đến khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố không đạt giá trị phân biệt ≥ 0,3, nên biến này bị loại.
Sau khi loại biến cl3, kết quả EFA lần 2 (Bảng 4.2) cũng trích được 3 nhân tố thang đo chất lượng, dịch vụ, giá cả sản phẩm và 1 nhân tố đo lường thiết kế sản
phẩm. Hệ số KMO = 0.855 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-Square
của kiểm định Bartlett đạt trị giá 2303.171 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (≤ 0.05, đạt yêu cầu). Do vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên tổng thể. Phương sai trích được 68.137% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra được giải thích được 68,137% biến thiên của dữ liệu với hệ số Eigenvalue = 1.049. Tuy nhiên, bảng kết quả Rotated Component Matrix cho thấy, biến cl2 (nhân tố 4, thang đo chất lượng) có hai hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4 (là 0.713 và 0.465); mặc dù khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố chỉ gần bằng 0.25, không đạt giá trị phân biệt > 0,3 nhưng xét khoảng cách này không nhiều cùng nội dung của biến khá sâu sát cũng như kết quả thực tế khi phân tích thử EFA lần 3 và chạy lại Cronbach’s Alpha, tác giả quyết định giữ lại biến quan sát này cho nghiên cứu của mình.
Các thang đo có biến quan sát bị EFA loại hoặc tách / gộp (thang đo chất lượng và thang đo thiết kế sản phẩm), hệ số Cronbach’s Alpha được tính lại với kết quả đạt được yêu cầu về độ tin cậy (xem thêm phụ lục 7).
Bảng 4.2 Kết quả EFA thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của khách hàng (lần 2)
Biến quan sát Nhân tố
1 (DV) 2 (GC) 3 (TK) 4 (CL)
dv2 .801
dv8 .778
dv1 .748 dv5 .739 dv3 .720 dv4 .715 dv6 .703 gc2 .846 gc1 .782 gc3 .585 cl5 .802 cl4 .728 cl1 .846 cl2 .465 .713 Eigenvalue 6.154 1.601 1.417 1.049 Phương sai trích (%) 31.691 15.109 11.468 9.869 Cronbach's Alpha 0.914 0.706 0.600 0.600