biến quan sát có nội dung bao phủ khái niệm cần đo để đo lường nó, vì vậy chúng phải có mối quan hệ với nhau rất cao. Có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng các biến có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể chấp nhận được, nhưng nếu hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo q cao thì thang đo đó cũng khơng tốt vì các biến đo lường gần như là một (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn thị Mai Trang, 2007, trang 45). Đồng thời còn phải xem xét các tương quan biến tổng, nếu giá trị này nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và bị loại. Như vậy, thông qua đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha sẽ giúp nhà nghiên cứu loại bỏ được những biến rác để kết quả phân tích EFA có tính chính xác hơn.
Dưới đây là bảng trình bày kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo về các khái niệm nghiên cứu:
Bảng 2.8: Kết quả thang đo Cronbach’s Alpha đo lường các biến trong mẫu quansát sát
Hệ số tương quang biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Đơn vị cung ứng dịch vụ (CN): Cronbach’s Alpha = 0.658
CN1 0.412 0.634
CN2 0.493 0.529
CN3 0.507 0.508
Tính chuyên nghiệp của nhân viên (NV): Cronbach’s Alpha = 0.772
NV1 0.517 0.746
NV2 0.656 0.671
NV3 0.552 0.729
NV4 0.578 0.716
Chất lượng của dịch vụ (CLDV): Cronbach’s Alpha = 0.760
CLDV1 0.536 0.714
CLDV2 0.498 0.727
CLDV3 0.550 0.709
CLDV4 0.558 0.706
CLDV5 0.501 0.728
Giá cả cảm nhận (GCCN): Cronbach’s Alpha = 0.609
GCCN1 0.369 0.578
GCCN2 0.459 0.450
GCCN3 0.427 0.495
Giá trị cảm xúc (GTCX): Cronbach’s Alpha = 0.825
GTCX1 0.690 0.761
GTCX2 0.649 0.780
GTCX3 0.698 0.757
GTCX4 0.794 0.815
Giá trị xã hội (GTXH): Cronbach’s Alpha = 0.743
GTXH1 0.601 0.629
GTXH2 0.638 0.572
GTXH3 0.510 0.738
Giá trị cảm nhận chung (GTCNC): Cronbach’s Alpha = 0.760
GTCNC1 0.599 0.676
GTCNC2 0.640 0.623
GTCNC3 0.545 0.730
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Từ bảng kết quả xử lý số liệu thu được, ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha của 7 nhân tố đều lớn hơn 0,6; đồng thời tương quan biến tổng của các biến quan sát thuộc 6 nhân tố đều lớn hơn 0,3 nên có thể nói thang đo đưa ra có độ tin cậy cao và khơng có biến nào bị loại. Vì vậy, có thể kết luận rằng các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo để sử dụng cho phân tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Phân tích EFA cho các nhân tố tác động lên giá trị cảm nhận của du khách
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này có phù hợp hay khơng. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.
Bartlett’s Test dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi giá trị sig nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu có được phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Trị số KMO phải đạt giá trị từ 0.5<KMO<1 có nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.