4.3.1.1 Kết quả phân tích lần 1
Đưa tất cả 11 biến quan sát vào phân tích nhân tố, SPSS đưa ra kết quả như sau:
Bảng 4.9: Kết quả KMO and Bartlett’s Test cho 11 biến quan sát KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .903
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 5057.226
Df 55
Sig. .000
Nguồn SPSS
Hệ số KMO đo được bằng 0.90, thỏa mãn lớn hơn 0.5 và có giá trị tương đối lớncho thấy 11 biến này dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp. Từ bảng cũng nhận thấy, Sig. (Barralet’s Test) bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Do đã thỏa mãn mọi điều kiện cần
thiết, các biến được đưa vào phân tích nhân tố để quyết định xem biến nào đảm bảo đủ thích hợp và thực sự cần được giữ lại phục vụ cho việc nghiên cứu. Nếu trong quá trình phân tích có bất cứ biến quan sát nào không phù hợp, cần loại bỏ ngay để đảm bảo thu về kết quả nghiên cứu chính xác nhất.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố cho 11 biến quan sát Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulative % Total % of Varianc e Cumul ative % 1 4.435 40.316 40.316 4.435 40.316 40.316 3.268 29.711 29.711 2 1.192 10.836 51.152 1.192 10.836 51.152 2.359 21.441 51.152 3 .849 7.717 58.869 4 .762 6.931 65.801 5 .708 6.434 72.235 6 .688 6.253 78.489 7 .601 5.464 83.952 8 .540 4.912 88.864 9 .477 4.336 93.201 10 .416 3.784 96.985 11 .332 3.015 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn SPSS
Bảng kết quả phân tích nhân tố cho thấy:
- Hệ số Engenvalues = 1.192. Chỉ số này đại diện cho phần biến được giải thích bởi mỗi nhân tố. Engenvalues lớn hơn 1 là thỏa mãn để phân tích nhân tố. Ở đây, hệ số Engenvalues đã hoàn toàn thỏa mãn.
- Tổng phương sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings) =51.152%, cho biết 2 nhân tố này giải thích được 51.152% sự biến thiên của dữ liệu. Tổng phương sai trích lớn hơn 50% là thỏa mãn.
- Tiếp theo, người viết tiến hành xoay các biến để xem thực sự 11 biến này đã phân tách thành 2 nhóm, đại diện cho 2 biến lớn là Sự tham gia của khách hàng và Sự thỏa mãn của khách hàng hay chưa.
Bảng 4.11: Ma trận xoay 11 nhân tố Rotated Component Matrixa
Component 1 2 STM_2 .789 STM_5 .753 STM_1 .752 STM_4 .664 STM_3 .656 STM_6 STG_2 .739 STG_6 .699 STG_1 . .646 STG_5 .522 STG_3 Nguồn SPSS
Từ bảng trên nhận thấy, các biến quan sát đã thực sự tập trung thành 2 nhóm, đại diện cho 2 biến lớn. Trong đó có 2 biến quan sát mã STM_6 và STG_3 có hệ số tải (Factor Loading) nhỏ hơn 0.5 nên cần phải loại hai biến này. Người viết tiến hành phân tích lần 2 sau khi loại hai biến quan sát nói trên.
4.3.1.2 Kết quả phân tích lần 2
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố lần 2
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng Kết luận
Hệ số KMO 0.882 Thỏa mãn
Giá trị Sig. (Bartlett’s Test) 0.000 Thỏa mãn
Tổng phương sai trích 56.030% Thỏa mãn
Giá trị Engenvalues 1.184 Thỏa mãn
Biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 STG_5 Loại
Do tiếp tục cần phải loại một biến quan sát nên người viết tiến hành phân tích lần 3.
4.3.1.3 Kết quả phân tích lần 3:
Các yếu tố quan trọng của lần phân tích thứ 3 được người viết tổng hợp trong bảng bên dưới, với kết quả là tất cả mọi điều kiện để phân tích nhân tố đều đã thỏa mãn.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố lần 3
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng Kết luận
Hệ số KMO 0.862 Thỏa mãn
Giá trị Sig. (Bartlett’s Test) 0.000 Thỏa mãn
Tổng phương sai trích 58.223% Thỏa mãn
Giá trị Engenvalues 1.173 Thỏa mãn
Biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 Không có biến nào Thỏa mãn
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Như vậy, sau 3 lần phân tích, mọi điều kiện để phân tích nhân tố đã thỏa mãn, lúc này, từ 12 biến quan sát ban đầu chỉ còn lại 8 biến quan sát.
Bài nghiên cứu bao gồm ba giả thuyết nghiên cứu H1, H2 và H3 cùng chung biến phụ thuộc Satisfaction (Sự hài lòng của khách hàng) trong khi biến độc lập của mỗi giả thuyết được tập hợp từ các câu chỉ tiêu đánh giá khác nhau. Vì thế, sau khi đã loại bỏ các biến không phù hợp, người viết tạo bảng phân nhóm thể hiện các biến quan sát chính thức nào sẽ được sử dụng để kiểm định từng giả thuyết của đề tài nghiên cứu.
Biến Interaction (Sự chủ động tương tác của doanh nghiệp) trong mô hình hồi quy của giả thuyết H1 được đo bởi 2 biến quan sát STG_1 và STG_4
Biến Activeness (Sự chủ động tham gia của khách hàng) trong mô hình hồi quy của giả thuyết H2 được đo bởi biến quan sát có mã STG_6
Biến Involvement (Sự tham gia của khách hàng) trong mô hình hồi quy của giả thuyết H3 được đo bởi 3 biến STG_1, STG_4 và STG_6
Biến Satisfaction (Sự thỏa mãn của khách hàng) xuất hiện trong mô hình hồi quy của cả hai giả thuyết được đo bởi 5 biến quan sát STM_1, STM_2, STM_3, STM_4, STM_5.
Bảng 4.14: Các nhân tố chính thức đo lƣờng cho các biến Tên biến lớn Mã biến
quan sát
Chỉ tiêu đánh giá
Involvement
Interaction
STG_1 Chúng tôi thường xuyên liên lạc với khách hàng
STG_4 Khách hàng hiếm khi tới thăm nhà máy
Activeness STG_6 Khách hàng chủ động tham gia vào quá trình thiết kế sản phẩm của chúng tôi
Satisfaction
STM_1 Khách hàng hài lòng với sản phẩm, dịch vụ mà chúng tôi cung cấp.
STM_2 Khách hàng luôn hài lòng với sản phẩm của chúng tôi trong 3 năm qua.
STM_3 Nhìn chung mức độ hoàn thành về chất lượng của chúng tôi trong 3 năm qua khá thấp, cân xứng với các chỉ tiêu công nghiệp.
STM_4 Khách hàng hài lòng với các phản ứng của chúng tôi với vấn đề mà họ gặp phải. STM_5 Tiêu chuẩn của khách hàng đưa ra luôn
được chúng tôi đáp ứng.