Đánh giá độtin cậy của biến phụthuộc

Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến

Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng: Cronbach’s alpha = 0.605

Nhìn chung, anh/chị đánh giá cao về

hoạt động bán hàng của công ty 7.93 0.927 0.354 0.589

Anh/chịsẽtiếp tục chọn công ty làm

nhà phân phối khi có nhu cầu 6.43 0.891 0.383 0.549

Anh/chịsẽgiới thiệu cho bạn bè, người

thân sửdụng các sản phẩm của công ty 7.17 0.762 0.511 0.352

(Nguồn: kết quảxửlý SPSS) 2.2.1.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi tiến hành đánh giá độtin cậy của thang đo, tiếp theo sẽ đi vào phân tích nhân tốkhám phá EFA. Ban đầu có 6 câu hỏi độc lập với 26 biến quan sát, thông qua hệsốCronbach’s Alpha xửlý được, ta thấy chỉcó 24 biến thỏa mãnđiều kiện nên chỉ sửdụng 24 biến này đểphân tích nhân tốkhám phá.

Phân tích nhân tốkhám phá EFA giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trịquan trọng của thang đo là giá trịhội tụvà giá trịphân biệt.

Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:

- HệsốKMO (Kaiser – Meyer - Olkin) : 0,5≤KMO≤ 1 là chỉsố được dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố.

- Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett0,5đ ây là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể.

- Hệsốtải nhân tố(Factor loading) > 0,5 - Tổng phương sai trích50%.

- HệsốEigenvalue có giá trịlớn hơn 1. Chỉnhững nhân tốcó Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới giữlại trong mơ hình. Những nhân tốcó Eigenvalue nhỏhơn 1 sẽkhơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.

Các tác giảMayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đềcập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất. Ma trận nhân tốchứa các hệ sốbiểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố(mỗi biến là một đa thức của các nhân tố).