Theo phương pháp này, chỉ những biến cĩ hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item-Total Correlation) > 0,3 và cĩ hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 mới được xem là
chấp nhận được và thích hợp để đưa vào những bước phân tích tiếp theo. Cũng theo
nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s Alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn.
Kết quả phân tích thống kê về hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ở Phụ lục 8 cho thấy, tất cả 30 biến của 6 thang đo đều cĩ hệ số tương quan tổng biến >0,3 và
Cronbach’s Alpha >0,6; nên tất cả các biến này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Phân tích Cronbach’s Alpha cho từng nhĩm yếu tố, ta thấy:
* Yếu tố Sự tin cậy: tất cả 7/7 biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan biến tổng >
0,3 nên 7 biến quan sát đều phù hợp. Hệ số Cronbach's Alpha = 0.905 nên thang đo đạt tiêu chuẩn.
* Yếu tố Sự đáp ứng: cả 5 biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan biến tổng > 0,3.
Cronbach's Alpha = 0.898, do vậy tiêu chuẩn thang đo là rất tốt.
* Yếu tố Năng lực phục vụ: tất cả 5/5 biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan biến
tổng > 0,3. Cronbach's Alpha = 0.873 nên thỏa điều kiện.
* Yếu tố Chính sách giá cả: cả 3 biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan biến tổng > 0,3. Cronbach's Alpha = 0.819 nên thỏa điều kiện.
* Yếu tố Sự đồng cảm: tất cả 5 biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan biến tổng
> 0,3. Thang đo đạt tiêu chuẩn với hệ số Cronbach's Alpha = 0.879.
* Yếu tố Phương tiện hữu hình: cả 5 biến quan sát đều cĩ hệ số tương quan biến
tổng > 0,3. Hệ số Cronbach's Alpha = 0.895 nên thỏa điều kiện.
Tĩm lại: Các nhĩm nhân tố sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đều phù hợp với giá trị Cronbach’s Alpha nhỏ nhất là 0,819, do vậy tất cả các biến này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
3.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tĩm tắt các dữ liệu rất cĩ ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhĩm biến cĩ liên hệ qua lại lẫn nhau được
xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (Factor loading), hệ số này cho người nghiên cứu biết
được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO phải cĩ giá trị lớn (thơng thường là:0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.927 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 14897.250 df 528 Sig. .000