Biến quan sát trung bình nếu
loại biến
Phƣơng sai nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến này
Hài lòng Cronbach's Alpha = .767
hl41 9.98 2.894 .553 .720
hl42 9.87 2.885 .541 .726
hl43 10.05 2.733 .620 .684
hl44 9.96 2.896 .557 .718
Ta thấy, hệ số Cronbach’s alpha của trong thang đo sự hài lòng đều là 0.767 lớn hơn 0.6 và các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến đều lớn hơn 0.3 (nhỏ nhất là 5.41) nên tất cả các biến trên đều đạt yêu cầu để đƣa vào phân tích tiếp theo.
5.2.2 Phân tích nhân tố khám phá.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá đƣợc tiến hành. Phân tích nhân tố nhằm xác định các nhân tố từ các phát biểu của từng thuộc
tính và nhóm các phát biểu này thành các nhân tố mới. Mục đích của phân tích này tác giả muốn gom các biến có mối tƣơng quan lại với nhau thành những nhân tố mới. Và sử dụng những nhân tố mới này để xem xét sự ảnh hƣởng của nó đối với nhân tố sự thỏa mãn.
5.2.2.1 Đối với thang đo độ tiện lợi
Thang đo độ tiện lợi gồm 5 thành phần chính và đƣợc đo bằng 17 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s alpha, 17 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.777 > 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp. Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.187 > 1 và với phƣơng pháp rút trích Principal axis factoring với phép quay Promax và giá trị cản hoàn toàn (Suppress absolute values less than) bé hơn 0.3, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố từ 17 biến quan sát và với phƣơng sai trích là 62,874% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.