KMO and Bartlett’s Test
Kaiser – Meyer – Olkin Measurer of Sampling Adequacy 0,854
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1564,620
df 276
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu từphần mềm SPSS) Kết quảtrên cho thấy chỉsốKMO =0,854 lớn hơn 0.5 nên phân tích nhân tốphù hợp với dữliệu nghiên cứu. Giá trịkiểm định Bartlett’s Test với giảthiết: (H 0) “Các
biến không tương quan với nhau trong tổng thể” bằng 0,000 với mức ý nghĩa thống kê dưới 95% (Sig. = 0,000 < 0,05 ) đã bác bỏgiảthiết (H 0), đồng nghĩa với việc các biến
có tương quan với nhau trong tổng thểvà việc áp dụng phân tích nhân tốlà thích hợp. Kiểm định trên cho thấy, phân tích nhân tốlà hồn tồn có thểthực hiện được trong nghiên cứu này, bởi vì quy mơ mẫu thích hợp vàđủlớn đểthực hiện.
Theo mơ hình nghiên cứu ban đầu, tác giảtiến hành phân tích nhân tốkhám phá để rút gọn và tóm tắt các biến đểnghiên cứu thành các khái niệm. Bằng cách phân tích nhân tốnhằm xác định mối quan hệgiữa các biến và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Như vậy có 24 biến quan sát của các nhân tốthỏa mãnđiều kiện đểphân tích nhân tố.
3.3.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Phân tích nhân tốkhám phá được sửdụng đểrút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Vềmặt lý thuyết các biến đo lường thểhiện bởi câu hỏi trong bảng phỏng vấn tương quan với nhau và do đó chúng thường được rút gọn đểcó thểdễ dàng quản lý. Thơng qua phân tích nhân tốnhằm xác định mối quan hệcủa nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tốkhám phá cần dựa vào các tiêu chuẩn cụthểvà tin cậy.
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định sốnhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tốkém quan trọng bịloại bỏ, chỉgiữlại những nhân tốquan trọng bằng cách xem xét giá trịEigenvalue. Giá trịEigenvalue dại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉcó nhân tốnào có Eigenvalue > 1 mới được giữlại trong mơ hình phân tích.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương trích khơng được < 50%.
- Thang đo các khía cạnh của các nhân tố
Sau khi phân tích sốliệu thì mẫu nghiên cứu có 5 biến độc lập có giá trị Eigenvalue >1, hệsốtải nhân tố(factor loading) của tất cảcác biến > 0.5 và tổng phương sai trích bằng 58,396% > 50%, và điều này chứng tỏ58,396% biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 5 nhân tốtạo ra. Như vậy, kết quảthỏa mãnđiều kiện yêu cầu.
Bảng 2.8: Kết quảphân tích xoay nhân tốEFA Hiệu quảbán hàng của siêu thị GUGO
Biến quan sát CLDV HA NVBHNhân tố SP GC
CLDV4 0,780 CLDV1 0,766 CLDV2 0,753 CLDV3 0,732 CLDV5 0,702 HA3 0,802 HA2 0,797 HA5 0,782 HA4 0,777
HA1 0,730 NVBH3 0,654 NVBH4 0,646 NVBH5 0,626 NVBH1 0,622 NVBH2 0,586 SP4 0,734 SP5 0,685 SP3 0.602 SP1 0,578 SP2 0,500 GC2 0,815 GC1 0,760 GC4 0,756 GC3 0,684
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu từphần mềm SPSS)
Năm nhân tố được xác địnhởbảng 9 có thể được mơ tảnhư sau:
- Nhân tốthứnhất bao gồm 5 biến quan sát với tên biến là Chất Lượng Dịch Vụ
- Nhân tốthứhai bao gồm 5 biến quan sát: với tên biến là biến độc lập Hình ảnh
- Nhân tốthứ3 bao gồm 5 biến quan sát với tên biến là biến độc lập Nhân Viên Bán hàng
- Nhân tốthứ4 bao gồm 5 biến quan sát với tên biến là biến độc lập Sản phẩm - Nhân tốthứ5 bao gồm 4 biến quan sát với tên biến Gía cả.
Năm nhân tố được xác định trong bảng trên có thể được mơ tảnhư sau: