hàng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến – tổng
Alpha nếu loại biến này Sự hài lòng của khách hang SATIS: Alpha=0.733
SATIS1 15.31 12.021 0.736 0.876
SATIS2 15.37 12.129 0.776 0.861
SATIS3 15.70 11.992 0.733 0.878
SATIS4 15.42 11.819 0.827 0.843
4.3.2Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
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) >= 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett < = 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.
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50%. - Thứ tư là hệ số eigenvalue có giá trị >1 (Trần Đức Long (2006, p.47)
trích từ Gerbing & Anderson (1988).
- 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.
4.3.2.1 hang đo dịch vụ hậu mãi chủ động
phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
Các thang đo dịch vụ hậu mãi chủ động mà đề tài sử dụng gồm 3 thành phần với 12 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach Apha, tất cả 12 biến quan sát của 3 thang đo thành phần tiếp tục được đưa vào phân tích EFA.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, 12 biến quan sát được nhóm thành 3 nhân tố. Trong bảng Rotated component Matrix (xem trong phụ lục 6), các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.5 nên các biến đều quan trọng trong các nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực. Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều >= 0.3 nên đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố. Kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bác bỏ (sig = 0.000). Hệ số KMO (= 0.896) rất cao nên chứng tỏ phân tích EFA rất thích hợp cho nghiên cứu này, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 70.363% thể hiện rằng 3 nhân tố rút ra giải thích 70.363% 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 ba với eigenvalue bằng 1.05 (xem thêm ở phụ lục 6).