Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến Tương quan biến tổng Crombach’s Alpha nếu loại biến
Sựhài lòng: Crombach’s Alpha = 0.805
HAILONG1 8.07 1.524 0.682 0.734
HAILONG2 8.41 1.186 0.663 0.727
HAILONG3 8.50 1.175 0.652 0.741
( Nguồn: kết quả điều tra xửlí của tác giả2019) Kết quả đánh giá độtin cậy của nhân tố“Sựhài lòng” cho hệsốCronbach’s
Alpha = 0.805. Hệsốtương quan biến tổng của 3 biến quan sátđều lớn hơn 0.3 đồng thời hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏhơn 0.805 nên biến phụthuộc “Sự hài lòng”được giữlại và đảm bảo độtin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.4. Phân tích nhân tốEFA
2.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Việc đánh giá sựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụchịu tác động từ nhiều yếu tốkhác nhau. Đểtìm ra xem yếu tốnào thực sự ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụtại Viettel Post thì cần tiến hành phân tích nhân tốkhám phá từ22 biến quan sát. Phân tích nhân tốsẽgiúp loại bỏnhững biến quan sát đểphản ánh một cách chính xác sựtác động của các yếu tố đến sựhài lòng của khách hàng và rút gọn dữliệu, hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo.
Đểrút trích những nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụtại Viettel Post Huế, cần dựa vào các tiêu chuẩn: Kiểm định Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) và kiểm định Bartlett; tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định sốnhân tố được trích từthang đo, để
xác định cần xem xét giá trịEigenvalue; tiêu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tốcó thích hợp khơng.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa sốlượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khảnăng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbịloại khỏi mơ hình nghiên cứu, chỉnhững biến nào có hệsốtải nhân tố> 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉtiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡmẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 100.