CHƢƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.3. KIỂM ĐỊNH THANG ĐO
4.3.2. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau và đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading), hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ thuộc về nhân tố nào. Theo Gerbing và Anderson (1988), trong phân tích nhân tố khám phá EFA yêu cầu cần thiết là:
KMO có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu chỉ số này có giá trị nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
o Hệ số tải nhân tố là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn hoặc bằng 0.5 thì mới đạt yêu cầu. Các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
o Chỉ số Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại mơ hình phân tích. Những nhân tố có hệ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc nên sẽ bị loại ra khỏi mơ hình.
4.3.2.1. Chất lƣợng dịch vụ
Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha các biến thành phần chất lƣợng dịch vụ thì thì chỉ cịn 19 biến quan sát đủ điều kiện tiếp tục tham gia kiểm định phân tích nhân tố EFA.
Sau khi thực hiện kiểm định phân tích nhân tố khám phá EFA với chất lƣợng dịch vụ trên dữ liệu nghiên cứu chính thức (kết quả phân tích chi tiết đƣợc mơ tả ở Phụ lục D), kết quả đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
Phân tích EFA lần một: Hệ số KMO = 0,851 > 0,6 ; sig = 0,000 < 0,05. Các biến quan sát trích thành năm nhóm với tổng phƣơng sai trích 62,6% > 50%, Eigenvalues = 1,019. Tuy nhiên:
o Hệ số tải của biến PH2 (Phục vụ nhanh chóng yêu cầu đặc biệt) và ĐB2 (Hàng hóa đƣợc đảm bảo) khơng thỏa điều kiện lớn hơn 0,5 nên hai biến này bị loại trong các phân tích tiếp theo.
hàng) có hệ số tải 0,512 cho thành phần 1 và 0,564 cho thành phần 5 nên biến này cũng bị loại bỏ để đảm bảo tính đơn hƣớng của thang đo.
Phân tích EFA lần hai: Hệ số KMO = 0,829 > 0,6 ; sig = 0,000 < 0,05. Các biến quan sát trích thành bốn nhóm với tổng phƣơng sai trích 60,6% > 50%, Eigenvalues = 1,150. Tuy nhiên, hệ số tải của biến ĐC3 (Cẩn trọng khi thực hiện yêu cầu) không thỏa điều kiện lớn hơn 0,5 nên biến này sẽ bị loại bỏ trong những phân tích tiếp theo.
Phân tích EFA lần ba (ma trận thành phần đã xoay đƣợc mô tả ở Bảng 4.3): Hệ số KMO = 0,822 > 0,6 ; sig = 0,000 < 0,05. Các biến quan sát trích thành bốn nhóm với tổng phƣơng sai trích 62,5% > 50%, Eigenvalues = 1,150. Hệ số tải của các biến đều lớn hơn 0,5. Và ở lần chạy EFA này, thang đo đã ổn định.
Bảng 4.3: Ma trận thành phần chất lượng dịch vụ đã xoay
Thành phần
1 2 3 4
Tin tuong .815
Cung cung dich vu tot ngay khi bat dau .766 Cung cap dich vu tot nhu cam ket .717
San sang tu van .552
Tu van giai phap van de phat sinh .807
Nhan vien co kien thuc vung vang .735
Thay duoc dam bao ve dịch vụ .711
Thong bao thay doi .609
Khong pham sai lam .804
Chung tu va giao hang dung thoi gian .696
Tham gia to chuc uy tin .637
Luon co su chuan bi .514
Thoi gian lam viec thuan tien .756
Hieu mong muon khach hang .694
Dat loi ich khach hang len dau .625