Biến quan sát Tương quan Biến - Tổng Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến
Hệ số Cronbach Alpha Duy trì khách hàng (DT) DT17 .474 .719 Alpha = .718 Số lượng biến quan sát: 3 DT18 .533 .636 DT19 .633 .541
Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy 16/19 biến quan sát của các nhân tố đều có tương quan với biến tổng lớn hơn 0.3 và các nhân tố có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.7 nên có thể kết luận: độ tin cậy của các thang đo dùng trong mơ hình đảm bảo độ tin cậy của giả thuyết. Tiếp sau đây 16 biến này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2 Phân tích nhân tố EFA.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành dựa trên các tiêu chuẩn về hệ số tải nhân tố ( Factor loadings), KMO và phương sai trích.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: được dùng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát. Cơ sở phân tích nhân tố khám phá dựa trên các tiêu chuẩn về KMO (Kaiser-Mayer-Olki), hệ số tải nhân tố (Factor loadings) và phương sai trích (Priciple Component Analysis) với phép quay Varimax.
KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequancy) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố (EFA) và thỏa điều kiện 0,5< KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể, theo Kaiser (1974) trích trong
Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005). 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.
Theo Hair và cộng sự (1998) trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), thì Factor loadings>0,3, được xem là đạt mức tối thiểu, >0.4 được xem là quan trọng, >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998) cũng cho rằng nếu chọn Factor loadings>0,3 thì cỡ mẫu ít nhất 350, cịn cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn Factor loadings >0,55, nếu cỡ mẫu 50 thì chọn Factor loandings >0,75. Kết quả khảo sát thu được 260 mẫu trả lời hợp lệ, vì vậy Factor loadings >0,5 là phù hợp.
Chọn số lượng nhân tố theo tiêu chí eigenvalue. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 393).
Cuối cùng là, khi đánh giá kết quả EFA chúng ta cần xem xét phần tổng phương sai trích TVA. Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiều phần trăm của các biến đo lường. Và tổng này phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (từ 60% trở lên là tốt). Nếu thỏa được điều kiện này, chúng ta kết luận mơ hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.2.2.1 Kết quả kiểm định EFA thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến duy trì khách hàng.
Phân tích nhân tố được thực hiện với 13 biến quan sát thuộc biến độc lập kết quả đạt được như sau:
Hệ số KMO = .863 (nằm giữa 0.5 và 1) nên khẳng định phân tích nhân tố trong nghiên cứu này là phù hợp.
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s Test. Với mức ý nghĩa Sig. = 0.000<0.005, các biến có tương quan trong tổng thể.