5.1.1 Phân tích nhân tố:
5.1.1.1 Tóm tắt phương pháp trình bày:
Phân tích nhân tố được hiểu là nhằm nhóm các biến ít tương quan với nhau thành các nhân tố mà các biến trong đó có sự tương quan với nhau hơn. Kết quả của phân tích này là các nhân tố mới đại diện cho các thành phần chất lượng dịch vụ hành chính được sử dụng cho các phân tích sau này. Phương pháp trình bày bao gồm các bước:
Bước 1: tác giả sẽ kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu ban đầu bằng chỉ số KMO (measuring sampling adequacy) và giá trị thống kê Barlett. Tiêu chuẩn chỉ số KMO lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa quan sát nhỏ (0.00) thì xem như mơ hình này phù hợp với dữ liệu ban đầu.
Bước 2: Tiếp theo sẽ tiến hành xác định số lượng các nhân tố được trích ra bằng chỉ số eigenvalue. Tiêu chuẩn là chỉ những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 sẽ được giữ lại trong mơ hình phân tích, vì những nhân tố này có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn so với những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1.
Bước 3: Kế tiếp là xác định hệ số tương quan giữa các nhân tố và các biến bằng cách xoay các nhân tố. Khi xoay nhân tố chúng ta muốn biết hệ số các biến tại mỗi nhân tố. Tiêu chuẩn chọn biến là những biến có hệ số tương quan với nhân tố (factor loading) lớn nhất và lớn hơn 0.4.
Bước 4: Sau khi đã trích ra được các nhân tố từ bước 3, chúng ta cần phải kiểm định lại độ tin cậy của các nhân tố này. Tiêu chuẩn để đánh giá độ tin cậy là hệ số tin cậy Alpha phải lớn hơn 0.6, đồng thời hệ số tương quan biến tổng của các biến trong phải lớn hơn 0.3. (nguồn : Phân tích dữ liệu đa biến- Hoàng Trọng)