CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.2. Kết quả nghiên cứu:
3.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhất định để đánh giá kết quả phân tích.
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)1(*) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của
kiểm định Bartlett ≤ 0.05
Thứ hai, hệ số tải nhân tố phải lớn hơn (Factor loading) ≥ 0.4. Nếu biến quan sát cĩ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mơ hình2)(**).
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn 50%.
Thứ tư, hệ số Eigen value cĩ giá trị lớn hơn 1. i
Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥
0,4 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố. ii
a. Phân tích EFA - các biến độc lập trong mơ hình (Xem phụ lục 6):
Các thang đo chất lượng dịch vụ mà đề tài sử dụng gồm 5 thành phần với
28 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha, ta loại bỏ biến E1 vì mức độ tương quan với các với các biến khác trong thang đo
Mức độ đồng cảm thấp, cịn lại 28 biến quan sát tiếp tục được đưa vào phân tích
nhân tố khám phá EFA. Kết quả thu được là 5 nhân tố chính thức với hệ số tải
nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0,4 nên các biến quan sát đều quan trọng
trong các nhân tố, chúng cĩ ý nghĩa thống kê khi rút trích nhân tố. Mỗi biến quan sát cĩ sai biệt giữa các nhân tố do vậy các biến quan sát cĩ tương quan với nhau
(*)
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét
giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu kiểm định này cĩ ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262
(**)
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc Phân tích dữ liệu thị trường với SPSS – 2008, nếu biến quan sát cĩ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mơ hình. Theo Hair & ctg, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading lớn hơn
0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là cĩ ý nghĩa thực tiễn. Chúng ta chọn mức tối
xét trên phạm vi tổng thể. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo chất lượng dịch vụ, tác giả sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis cùng với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các
yếu tố cĩ Eigenvalue lớn hơn 1.
Bảng 3.10: KMO and Bartlett's Test
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (KMO = 0.893 > 0.5) và Approx - Chi-square của kiểm định Bartlett’s Test = 3591.569 và giá trị sig là 0.000 (Sig. = 0.000 < 5%) nghĩa là giữa các biến trong tổng thể cĩ tương quan với nhau. Phân tích nhân tố khám phá hồn tồn thực hiện được khi giữa các biến độc lập trong mơ hình cĩ mối tương quan với nhau.
Với hệ số Eigenvalues lớn hơn 1 và phương pháp rút trích Principal Components cùng phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ
28 biến quan sát (bảng câu hỏi khảo sát). Giá trị phương sai trích là 68.229% > 50%
đồng nghĩa với việc rút trích nhân tố thì khả năng chúng ta sử dụng 5 nhân tố này sẽ
giải thích 68.229% cho 28 biến quan sát ban đầu. Thang đo rút ra chấp nhận được với
điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với Eigenvalues = 1.095 (Kết quả đầy đủ được trình bày ở phụ lục 5)
Bảng 3.12: Rotated Component Matrix(a)
STT
Biến quan sát
Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 1 R1 0.753 0.233 0.124 0.172 0.138 MỨC ĐỘ TIN CẬY 2 R2 0.73 0.254 0.132 0.195 0.172 3 R3 0.722 0.23 0.216 0.192 0.099 4 R4 0.714 0.179 0.195 0.243 0.149 5 R5 0.796 0.254 0.19 0.168 0.127 .893 3591.569 378 .000 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Approx. Chi-Square df
Sig. Bartlett's Test of Sphericity
6 R6 0.714 0.306 0.165 0.225 0.139 7 R7 0.824 0.148 0.213 0.136 0.107 8 RS1 0.181 0.409 0.677 0.146 0.072 KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG 9 RS2 0.254 0.199 0.782 0.103 0.074 10 RS3 0.18 0.359 0.808 0.033 0.109 11 RS4 0.192 0.307 0.648 0.241 0.174 12 RS5 0.283 0.413 0.654 0.019 0.043 13 E2 0.066 0.031 0.007 0.178 0.855 MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM 14 E3 0.196 -0.103 0.149 0.135 0.752 15 E4 0.184 0.021 0.102 0.046 0.7 16 E5 0.108 0.027 0.043 -0.105 0.842 17 A1 0.29 0.734 0.114 0.147 -0.027 NĂNG LỰC PHỤC VỤ 18 A2 0.22 0.769 0.234 0.142 -0.035 19 A3 0.214 0.725 0.354 0.168 0.065 20 A4 0.187 0.572 0.445 0.206 0.032 21 A5 0.255 0.686 0.33 0.057 0.085 22 A6 0.156 0.795 0.227 -0.043 -0.012 23 A7 0.217 0.786 0.186 0.083 -0.066 24 T1 0.094 0.053 0.127 0.774 0.1 PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH 25 T2 0.309 0.063 0.045 0.659 0.205 26 T3 0.284 0.071 0.054 0.716 0.003 27 T4 0.074 0.141 0.069 0.796 0.026 28 T5 0.228 0.116 0.115 0.741 -0.025
Kết quả bảng Component Matrix cho chúng ta thấy rằng khơng cĩ hệ số tải nhân tố (Factor loading) nào nhỏ hơn 0.4.Vì vậy tất cả các biến đều được dùng trong
các nhân tố. Tuy nhiêu với ma trận khơng xoay (Component Matrix) sai khác giữa các biến là khơng đáng kể cho nên ta tiếp tục sử dụng hệ số Factor loading trong bảng Rotated Component Matrix. Kết quả ta cĩ tổng cộng 5 nhân tố được rút trích từ 28 biến quan sát (Bảng 3.12).
Nhân tố thứ nhất gồm 7 biến (kí hiệu như sau: R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7)
được đặt tên là Mức độ tin cậy (Reliability).
Nhân tố thứ hai gồm 7 biến (kí hiệu như sau: A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7)
Nhân tố thứ ba gồm 5 biến (kí hiệu như sau: RS1, RS2, RS3, RS4, RS5) được
đặt tên là Khả năng đáp ứng (Responsiveness).
Nhân tố thứ tư gồm 5 biến (kí hiệu như sau: T1, T2, T3, T4, T5) được đặt tên là
Phương tiện hữu hình (Tangibles).
Nhân tố thứ năm gồm 4 biến (kí hiệu như sau : E2, E3, E4, E5) được đặt tên là
Mức độ đồng cảm (Empathy).
b. Phân tích EFA - biến phụ thuộc trong mơ hình (Xem phụ lục 7):
Tất cả 6 biến quan sát (S1, S2, S3, S4, S5, S6) của thang đo Mức độ hài lịng của khách hàng doanh nghiệp được nhĩm thành một nhân tố. Khơng cĩ biến quan sát nào bị loại, kết quả cho thấy các hệ số tải nhân tố của 6 biến đều trên 0,4 (hệ số tải nhân tố nhỏ nhất là của biến là S3 = 0,728); hệ số KMO = 0.790 > 0.5;
phương sai trích là 61.965% > 50%; Giá trị Sig. kiểm định Bartlett Test = 0.000.
Bảng 3.13: Total Variance Explained - Mức độ hài lịng KH