Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Y01 0,911
Y03 0,894
Y02 0,885
Eigenvalues 2,413
Phương sai trích 80,417
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra
Các nhân tố rút ra có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Hệ số tải nhân tố đều cực kỳ cao, các biến trong cùng một nhóm đều thực sự tải mạnh trên nhân tố mà nó đo lường, nhỏ nhất là 0,885. Do đó, khơng có một yếu tố thành phần nào bị bỏ đi.
Tổng phương sau trích được là 80,417 > 50%, chứng tỏ phần giải thích được rất cao. Kết quả cũng cho thấy có 1 nhân tố được rút ra và Eigenvalue > 1. Khơng có sự tách ra hay dịch chuyển của các nhân tố nên khơng có thay đổi về số nhân tố.
Tóm lại, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho phép ta rút ra 1 nhân tố. Nhân tố này được đo lường bởi 3 biến quan sát:
Y01: Dịch vụ hành chính cơng tại Trung tâm Hành chính cơng cấp huyện có chất lượng;
Y02: Dịch vụ hành chính cơng “Thân thiện, đúng hẹn, đơn giản”; Y03: Hài lịng với chất lượng dịch vụ hành chính cơng tại đây.
Các yếu tố thành phần đo lường mức độ đồng ý về chất lượng dịch vụ hành chính cơng tại các Trung tâm Hành chính cơng cấp huyện trên địa bàn tỉnh TT-Huế như dịch vụ hành chính cơng có chất lượng; Thân thiện, đúng hẹn, đơn giản… nên nhân tố này được gọi là Đánh giá chất lượng hoạt động tại các Trung tâm Hành chính cơng cấp huyện trên địa bàn tỉnh TT-Huế, ký hiệu Y.
2.3.4. Phân tích hồi quy
a. Phân tích hệ số tương quan Pearson
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình ta đang xét.