STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach Alpha Hệ số tương quan giữa biến – tổng nhỏ 1 SỨC KHỎE 4 0,775 0,531 2 MÀU SẮC 5 0,822 0,565 3 MÙI 6 0,873 0,594 4 VỊ 5 0,745 0,450 5 ĐỘ TRONG 4 0,727 0,423 6 LỰA CHỌN 6 0,889 0,680
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không. Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau: (1) hệ số KMO (Kaiser- Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05; (2) hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.4, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.4 sẽ bị loại; (3) thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%; (4) hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998); (5) khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các thành phần của chất lượng cảm nhận
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy tất cả 24 biến quan sát trong 05 thành phần của thang đo chất lượng cảm nhận phân tán thành 05 nhân tố. Hệ số KMO = 0,925 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-quare của kiểm định Bertlett đạt giá trị 4069,624 với mức ý nghĩa 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể; Phương sai trích được là 59,026% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra được giải thích 59,026% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue = 1,143. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được (phụ lục 5)