Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha khi loại biến
Cronbach’s Alpha = 0,830 HL1.Tơi cảm thấy hài lịng về chất lượng dịch vụ
mạng Internet của công ty Cổphần Viễn thông FPT 0,673 0,787 HL2.Tôi sẽtiếp tục sửdụng dịch vụnày trong thời
gian tới 0,741 0,720
HL3.Tơi sẽnói t ốt và giới thiệu cho bạn bè, người
thân cùng sửdụng 0,663 0,791
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Thang đo của yếu tố này có hệsố Cronbach’s Alpha là 0,830 > 0,6, hệ số này chấp nhận được. Bên cạnh đó hệ sốCronbach’s Alpha khi loại biến cũng thấp hơn 0,830 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Do đó các biến quan sát của thang đó “Sựhài lịng của KH” đảm bảo độ tin cậy để sử dụng ở các bước phân tích tiếp theo.
Từcác bảng trên cho thấy các thang đo đều có Cronbach’s Alpha > 0,6. Các biến quan sát trong mỗi thang đo cũng đều có hệsốtương quan biến tổng > 0,3. Vì vậy ta tiến hành các phân tích và kiểm định tiếp theo đểlàm rõ hơn nội dung nghiên cứu.
2.2.2.2 Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
Theo Hair & ctg (1998), phân tích nhân tốlà một phương pháp phân tích thống kê dùng đểrút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu.
Theo Trọng & Ngọc (2008), kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) xem xét cặp giảthuyết:
H0: Độtương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. H1: Độtương quan giữa các biến quan sát khác 0 trong tổng thể.
Nếu như kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là Sig. < 0,05 (mức ý nghĩa) thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Theo Hair & ctg (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice–Hall International, trong phân tích EFA, KMO (Kaiser–Meyer –Olkin) là chỉsốdùng để xem xét sựthích hợp của phân tích nhân tốvà trịsốcủa nó phải có giá trịtrong khoảng từ0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu nhưtrịsốnày nhỏhơn 0,5 thì phân tích nhân tốcó khảnăng khơng thích hợp với các dữliệu. ChỉsốFactor Loading có giá trịlớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế.
Hair & ctg (1998) cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất là 350, nếu cỡmẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55, nếu cỡmẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải > 0,75. Cho nên với 150 bảng khảo sát đãđược kiểm định độtin cậy sẽtiến hành phân tích nhân tốvới phép trích Principal components, sửdụng phép xoay Varimax với hệsố truyền tải Factor loading phù hợp là 0,5. Do đó các biến có hệsốtruyền tải (Factor loading) nhỏhơn 0,5 sẽbịloại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Tóm lại, trong phân tích nhân tốkhám phá cần đápứng các điều kiện:
Factor Loading>0,5 0,5 <KMO<1
Kiểm định Bartlett có sig.<0,05
Phương sai trích Total Varicance Explained > 50% Eigenvalue > 1
Phân tích nhân tố biến độc lập
Phân tích nhân tốkhám phá EFA đối với 18 biến quan sát. Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA như sau:
Kiểm định KMO