CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀVẤN ĐỀNGHIÊN CỨU
2.3. Kết quảnghiên cứu
2.3.4.1. Phân tích nhân tốkhám phá EFA biếnđộc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tốkhám phá EFA đềtài sửdụng phương pháp phân tích các nhân tốchính (Principal Components) với sốnhân tố (Number of Factor) được xác định từtrước là 5 theo mơ hình nghiên cứu đềxuất. Mục đích sửdụng phương pháp này là đểrút gọn dữliệu, hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo.
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 có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbịloại khỏi mơ hình nghiên cứu, chỉnhững biến 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 120.
Bảng 2.10: Rút trích nhân tốbiến độc lập
Biến quan sát 1 2 Nhóm nhân tố3 4 5
TINCAY5 0,746 TINCAY3 0,724 TINCAY4 0,718 TINCAY2 0,638 TINCAY1 0,603 DAMBAO2 0.866 DAMBAO4 0,836 DAMBAO3 0,648 DAMBAO1 0,608
HUUHINH3 0,845 HUUHINH1 0,713 HUUHINH2 0,695 HUUHINH4 0,541 DAPUNG2 0,901 DAPUNG4 0,901 DAPUNG1 0,539 DAPUNG3 0,531 DONGCAM2 0,721 DONGCAM4 0,679 DONGCAM3 0,652 DONGCAM1 0,546 Hệs ố Eigenvalue 7,904 1,990 1,695 1,287 1,124 Phương sai tiến lũy tiến (%) 37,640 47,115 55,185 61,315 66,669
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giảnăm 2018)
Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 21 biến quan sát trong 5 biến độc lậpảnh hưởng đến sựhài lòng khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA, sốbiến quan sát vẫn là 21, được rút trích lại cịn 5 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố(Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quảphân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trịEigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 66,669% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đềtài tiến hành gom các biến quan sát (lấy giá trịtrung bình)
Nhân tố1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát : TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4, TINCAY5. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sựtin cậy -
TINCAY”
Nhân tố2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: HUUHINH1, HUUHINH2, HUUHINH3, HUUHINH4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Yếu tốhữu hình -
HUUHINH”.
Nhân tố3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: DAPUNG1, DAPUNG2, DAPUNG3, DAPUNG4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sự đápứng - DAPUNG”.
Nhân tố4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: DAMBAO1, DAMBAO2, DAMBAO3, DAMBAO4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sự đảm bảo - DAMBAO”. Nhân tố5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: DONGCAM1, DONGCAM2,
DONGCAM3, DONGCAM4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sự đồng
cảm - DONGCAM”.