Nhóm biến Cronbach’s Alpha Số lượng biến
Cung cấp hàng hóa 0.712 4
Chính sách bán hàng 0.656 5
Cơ sở vật chất và trang thiết bị -0.524 2
Nghiệp vụ bán hàng 0.708 4
Quan hệ cá nhân 0.664 3
Sự hài lòng 0.636 3
( Nguồn: Số liệu điều tra và phân tích – phụ lục B.2. )
Qua bảng tổng hợp ta thấy,hệ số Cronbach’s Alpha của 5 nhóm nhân tố “ cung cấp hàng hóa; chính sách bán hàng; nghiệp vụ bán hàng, quan hệ cá nhân; sự hài lòng” đều lớn hơn 0,6 cao nhất là 0,712( nhân tố cung cấp hàng hóa) cho thấy thang
đo đưa ra có độ tin cậy khá cao, phù hợp để phân tích và tương quan biến tổng của các biến quan sát thuộc 4 nhân tố “cung cấp hàng hóa; nghiệp vụ bán hàng, quan hệ cá
nhân; sự hài lịng” đều lớn hơn 0,3 nên khơng có biến nào bị loại. Riêng trong nhân tố chính sách bán hàng có biến giá cả đưa ra hợp lý có tương quan biến tổng bằng
0,244< 0,3 nên biến này bị loại khỏi mơ hình. Bên cạnh đó nhân tố cơ sở vật chất và trang thiết bị có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ thua 0,6 và tương quan biến tổng của các biến trong nhân tố này cũng bé hơn 0,3 nên nhân tố này cũng sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.( phụ lục A2)
Vậy kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy có 18 biến dùng được và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
2.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá
2.2.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá biến độc lập
Sự hài lòng của các cửa hàng bán lẻ chịu tác động bởi nhiều nhân tố khác
nhau .Với 15 biến độc lập dùng được thuộc 4 nhóm qua việc kiểm định độ tin cậy của thang đo, ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Để tiến hành kiểm định phân tích nhân tố khám phá thì dữu liệu thu được phải đáp ứng các điều kiện qua kiểm định KMO và Bartlett’s.
Nhằm xác định số lượng nhân tố phù hợp, nghiên cứu dựa trên các tiêu chuẩn: - Tiêu chuẩn Kaiser(Kaiser Criterion) nhằm xác định số lượng nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
- Tiêu chuẩn phương sai trích ( variance explained criteria): phân tích nhân tố thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng nhỏ hơn 50%. Và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett<=0.05; hệ số tải nhân tố(factor loading)>=0.5.
Qua kết quả tính tốn thể hiện ở phụ lục B3.1, kết quả của kiểm định KMO và Bartlett’s Test cho thấy cơ sở dữ liệu này là hồn tồn phù hợp vì giá trị của kiểm định đạt 0.726 với mức ý nghĩa thống kê là 95%. Điều này cho thấy kỹ thuật phân tích nhân tố là hồn tồn có thể thực hiện được trong nghiên cứu này bởi vì số phiếu điều tra có thể sử dụng được là thích hợp để thực hiện. Thống kê Chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 587.107 với mức ý nghĩa là 0.000 vì thế các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Kết quả của kiểm định KMO và Bartlett trên cho phép thực hiện phân tích nhân tố lần thứ nhất với đầy đủ 15 biến. Kết quả của phân tích nhân tố khám phá lần 1 cho thấy các biến quan sát “hình thức tặng thêm hàng được cơng ty áp dụng hợp lý,nhân
viên giao hàng chủ động xếp hàng, thưởng khi cửa hàng bán được số lượng lớn” có hệ
số tải nhân tố(factor loading) bé hơn 0,5 nên sẽ loại 3 biến này ra( tham khảo mục B3.1) và tiến hành phân tích nhân tố lần 2.
Kết quả của phân tích nhân tố lần 2 cho thấy giá trị kiểm định KMO đạt 67.9 % và thống kê Chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 428.734 với mức ý nghĩa là 0.000 cho thấy cơ sở dữ liệu này là hoàn toàn phù hợp. Kết quả của lần phân tích này cho thấy biến quan sát “thường tổ chức chương trình khen thưởng” có hệ số tải nhân tố(factor loading) bé hơn 0,5 nên sẽ loại biến này ra( tham khảo mục B3.2) và tiến hành phân tích nhân tố lần 3,ta có kết quả như sau: