Hệ số Cronbach’s Alpha củathangđo Sựhàilịng của khách hàng

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH nghiên cứu các nhân tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng, trường hợp nghiên cứu, vietcombank biên hòa (Trang 84 - 86)

Biến quan sát

Trung bình của thang đo nếu loại biến

Phương sai của thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’ s Alpha SA1 16.99 18.407 .743 .882 .901 SA2 16.98 18.327 .766 .877 SA3 17.13 18.497 .747 .881 SA4 17.12 18.263 .760 .878 SA5 17.09 18.195 .751 .880

(Nguồn: Kết quả ố liệu điều tra thực tế 8/2013)

Như vậy, sau khi phân tích

đo nêu trên, tác giả cĩ thể rút ra kết luận như sau: Kết quả kiểm định thang đo đã

giúp loại ra 1 biến rác, đĩ biến RS1 của thành phần thang đo Nguồn lực – Trang

ệ số Cronbach’s Alpha

chung. Nh

trích hệ số ương pháp Principal component Analysis và phép xoay Varimax để

phân nhĩm các yếu tố.

Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để ọn các biến phải cĩ hệ số tải nhân tố

trên 0.40 (Hair & ctg, 1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp

xử lý s

hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các thang

thiết bị Vietcombank luơn hoạt đơng tốt; do làm giảm h

ư vậy, từ 32 biến ban đầu chỉ cịn lại 31 biến được đưa vào bước phân

tích nhân tố tiếp theo để đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê.

4.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tĩm tắt dữ liệu. Việc phân tích nhân tố trong đề tài này được thực hiện với phương pháp

là ph

75

Bước đầu, ta phải tiến hành xem xét hai chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser-

Mayer-Olkin) phải thỏa điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và kiểm ét

giả H0: uan ến q bằng k ong

Nế ịn ĩ g ác b sát cĩ

quan với nha h ng & Chu Nguyễn g Ngọc, NXB

thống kê, 2005).

ố cịn d a vào Eigenvalue để xác ố lượng

nhân tố. Chỉ những nhân tố cĩ Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ

hình lượng Eigenvalue đại diệ ợng biến được giả h bở tố.

i cùng phả ét ma n tố khi các nhân tố đượ y (Rotated component matrix) chứa các hệ s

(mỗi biến là một đa thức các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết các biến và các nhân t

ại đĩ hệ số KMO khá

cao, là 0.823 với mức ý nghĩa Sig nhỏ hơn 0.05 (0.000). Đây là kết quả đáng tin

4 nhân tố. Các hệ

tố đều lớn hơn 0.3 nên đảm bảo được giá trị phân biệt giữa các nh

định Bartlett xem x

thuyết độ tương q giữa các bi uan sát hơng tr tổng thể. u kiểm đ h này cĩ ý ngh a thống kê (si < 0.05) thì c iến quan

Mộn

tương u trong tổng t ể (Hồng Trọ

Ngồi ra phân tích nhân t ự định s

. Đại n cho lư thiên i thíc i nhân

Cuố i xem x trận nhâ c xoa

ố biểu diễn các biến chuẩn hĩa bằng các nhân tố

ố cĩ liên quan chặt chẽ với nhau. Các hệ số tải nhân tố phải cĩ trọng số lớn

hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.

4.2.2.1 Thang đo các nhân tố chất lượng dịch vụ

Kết quả phân tích EFA cho ta thấy cĩ 4 nhân tố được trích ra tại giá trị Eigen là 1.715, phương sai trích được là 55.88% > 50% và t

cậy. Tất cả 26 biến cịn lại của 4 thang đo thành phần được nhĩm thành

số tải nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0.5 và sai lệch hệ số tải nhân tố của các biến quan sát giữa các nhân tố < 0.3 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố và cĩ ý nghĩa thiết thực. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân

ân tố. Kết quả tĩm lược phân tích nhân tố khám phá được trình bày trong bảng 4.11 sau:

76

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH nghiên cứu các nhân tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng, trường hợp nghiên cứu, vietcombank biên hòa (Trang 84 - 86)