Trung Biến quan sát Ký hiệu bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Sựhài lòng Cronbach’s alpha = 0.799
Anh (chị) hài lòng với sản phẩm, dịch vụcủa Trung tâm bảo hành Samsung
SHL1 7.6490 2.029 .530 .847
Anh (chị) sẽtiếp tục sửdụng sản
phảm, dịch vụcủa Trung tâm bảo SHL2 7.3179 1.885 .724 .644 hành Samsung
Anh (chị) sẽ“giới thiệu”cho những người quen có nhu cầu
đến sửdụng dịch vụcủa Trung SHL3 7.3642 1.846 .688 .677 tâm bảo hành Samsung
Từbảng sốliệu 2.5 ta có thểthấy hệsốCronbach’s Alpha của thành phần sự hài lòng là 0.799 lớn hơn 0.6 chứng tỏthành phần này có độtin cậy cao. Trong 3 biến quan sát của thành phần sựhài lịng, có biến SHL1 có hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến 0.847 lớn hơn hệsốCronbach’s Alpha 0.799 nên đây là một biến xấu, không tin cậy cầnđược loại bỏtrước khi phân tích nhân tốkhám phá (EFA).
2.4.3. Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
Phân tích nhân tốkhám phá cho biến độc lập
Sau khi loại bỏbiến cóđộtin cậy kém SCT3, ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá cho 22 biến quan sát đểrút gọn các biến quan sát thành các nhóm nhân tố chung. Các biên quan sát này được phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue > 1, các biến nào có hệsốExtraction nhỏhơn 0.5 (phần trăm giải thích dưới 50%) là những biến xấu cần loại bỏ đi rồi tiền hành chạy lại EFA và các biến quan sát có hệsốtải nhân (Factor loading) dưới 0.5 sẽbịloại nhằm đảm bảo cho dựliệu khi đưa vào phân tích có ý nghĩa thống kê.
- Kết quảphân tích nhân tốkhám phá lần 1 (Xem phụlục 2):
Từkết quảphân tích nhân tốkhám phá (EFA) lần 1, điều kiện KMO > 0.5 và giá trịsig < 0.05 thỏa mãn. Ta tiếp tục kiểm traởbảng Communalities, ta thấy có ba biến quan sát là SCT2 (0.465), DTC1 (0.469), DTC4 (0.371) có hệsốExtraction nhỏhơn 0.5 (phần trăm giải thích dưới 50%) nên là những biến xấu cần được loại bỏ đi rồi tiến hành chạy lại EFA.
- Kết quảphân tích nhân tốkhám phá lần 2 (Xem phụlục 2):
Sau khi tiến hành loại ba biến xấu SCT2, DTC1, DTC4 ta tiếp tục chạy lại EFA được kết quả ởbảng 2.7. Tiếp tục kiểm tra điều kiện KMO và Bartlett, ta có KMO 0.857 lớn hơn 0.5 và Bartlett nhỏhơn 0.05 nên mơ hình phân tích nhân tố khám phá là thích hợp với dữliệu của mẫu khảo sát và các biến quan sát có sự tương quan chặt chẽvới nhau. Các biến quan sát trong bảng Communalities đều có hệsốExtraction lớn hơn 0.5 đều là những biến tốt. Sau khi phân tích nhân tốkhám phá có 4 nhân tố được rút trích và tổng phương sai trích bằng 66.616%, điều này chứng tỏrằng 4 nhân tốnày giải thích được 66.616% biến thiên của dữliệu.