STT Thang đo Số biến Cronbach
quan sát Alpha
Biến bị loại do hệ số tương quan giữa biến –
tổng < 0.3
1 Chất lượng giao hàng 4 0.756 CLGH3 (0.253<0.3)
2 Chất lượng đơn hàng 3 0.702 CLĐH1 (0.268<0.3)
3 Tính kịp thời 4 0.643 TKT2 (0.252<0.3)
4.2.2.Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.2.2.1.Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
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 (Sig.) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau 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) > 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại**;
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%; (4) Hệ số Eigenvalues > 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).
* KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi 0,5 ≤KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, 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 (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005, p.262).
**
Theo Hair & ctg (1998, 111), Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0,4 được xem là quan trọng và ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,3 thì cỡ mẫu nghiên cứu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0.75.
Trong nghiên cứu này phương pháp phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với phép xoay Varimax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố. Phép xoay Varimax cho phép xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy tăng cường khả năng giải thích của các nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy 10 thành phần của thang đo sự hài lòng bị phân tán thành 10 nhân tố, với: