Tiêu chí Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH Alpha=,814
HH1 ,711 ,745
HH2 ,713 ,751
HH3 ,699 ,747
HH4 ,498 ,809
HH5 ,435 ,823
ĐỘ TIN CẬY Alpha= ,833
TC1 ,592 ,814 TC2 ,711 ,777 TC3 ,596 ,810 TC4 ,719 ,777 TC5 ,565 ,818 SỰ ĐÁP ỨNG Alpha= ,733 DU1 ,567 ,656 DU2 ,435 ,726 DU3 ,631 ,605 DU4 ,484 ,696 SỰ ĐẢM BẢO Alpha=,713 DB1 ,621 ,585 DB2 ,671 ,542 DB3 ,166 ,862 DB4 ,664 ,553 SỰ ĐỒNG CẢM Alpha= ,705 DC1 ,775 ,517 DC2 ,751 ,552 DC3 ,683 ,543 DC4 ,366 ,700 DC5 -,164 ,826
Đối với thành phần PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH có hệ số Alpha= ,814.
Thành phần này có 5 biến quan sát bao gồm HH1, HH2, HH3, HH4, HH5. Theo nguyên tắc chọn lựa biến quan sát để vào phân tích nhân tố thì các biến quan sát đều được giữ lại.
Đối với thành phần ĐỘ TIN CẬY có hệ số Alpha= ,833. Thành phần này có 5 biến quan sát bao gồm TC1, TC2, TC3, TC4, TC5. Theo nguyên tắc chọn lựa biến quan sát để vào phân tích nhân tố thì các biến quan sát đều được giữ lại.
Đối với thành phần SỰ ĐÁP ỨNG có hệ số Alpha= ,733. Thành phần này có 4 biến quan sát bao gồm D41, DU2, DU3, DU4. Theo nguyên tắc chọn lựa biến quan sát để vào phân tích nhân tố thì các biến quan sát đều được giữ lại.
Đối với thành phần SỰ ĐẢM BẢO có hệ số Alpha= ,713. Thành phần này có 4 biến quan sát bao gồm DB1, DB2, DB3, DB4. Theo nguyên tắc chọn lựa biến quan sát để vào phân tích nhân tố thì loại biến DB3 do hệ số Total correlation nhỏ hơn 0,3, các biến quan sát đều còn lại được giữ lại.
Đối với thành phần SỰ ĐỒNG CẢM có hệ số Alpha= ,705. Thành phần này
có 5 biến quan sát bao gồm DC1, DC2, DC3, DC4. Theo nguyên tắc chọn lựa biến quan sát để vào phân tích nhân tố thì loại biến DC5 do hệ số Total correlation nhỏ hơn 0,3 các biến quan sát còn lại đều được giữ lại.
Sau khi tính tốn hệ số Cronbach’s Alpha đã loại đi 2 biến độc lập. Vậy còn 21 biến độc lập tiến hành phân tích nhân tố.
2.2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi tiến hành đánh giá thang đo và quyết định loại đi 2 biến vậy còn lại 21 biến. Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ giúp ta xem xét khả năng rút gọn số lượng 21 biến quan sát xuống cịn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các yếu tố này tới cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn Midtown. Với các biến có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0,5 và hệ số tương quan nhỏ hơn 0,3 nên khơng đưa vào mơ hình, cịn các biến cịn lại đều thoả mãn điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố giúp ta kiểm định lại một lần nữa các chỉ số đánh giá biến trong từng nhân tố có thực sự đáng tin cậy và có độ kết dính như đã thể hiện ở phần xác định hệ số Cronbach’s Alpha hay không.
Phương pháp EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số các tiêu chí sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2008).
- Kiểm định Bartlet (Bartlett’s test of sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng 0 và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett có Sig.< 0,05, chúng ta từ chối giả thiết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,5. Nếu quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại
(Nguyễn Đình Thọ, 2011).
•Kiểm định KMO lần 1: KMO and Bartlett's Test