CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khiđánh giá độtin cậy, ta tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụvà giá trị phân biệt.
Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
+ 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố.
+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giảthuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể.
+ TrịsốEigenvalue≥ 1mới được giữlại trong mơ hình phân tích . +Tổng phươngsai trích >= 50% (Gerbing & Anderson, 1988)
+ Hệ số tươngquan đơn giữa các biến và các nhân tố(Factor Loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố(Hair & ctg, 1998)
+ Chênh lệch giữa Factor Loading lớn nhất và Factor Loading bất kỳ phải >= 0,3 (Jabnoun & Al-Timimi, 2003)
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất.
Phân tích nhân tốbiến độc lập
Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động bán của khách hàng đối với công ty TNHH Hiệp Thành gồm 24 biến quan sát với 5 thành phần các nhân tố được đưa vào để phân tích nhân tố. Kết quảthểhiện như sau:
Bảng 2.13. Kiểm định KMO and Bartlett– thang đo các biến độc lập
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy SPSS So sánh
HệsốKMO 0.858 0.5 < 0.858 < 1
Giá trịSig trong Kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 59.745% 59.745% > 50%
TrịsốEigenvalue 1.430 1.430 > 1
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Sau khi đưa 24 biến vào phân tích nhân tố, ta thấy, hệsốKMO = 0.858 > 0.5 và Bartlett có giá trị Sig = 0.000 < 0.005. Điều này cho thấy, giữa 24 biến này có sự tương quan, vì vậy phân tích nhân tốlà phù hợp.
Bên cạnh đó, phương sai trích là 59.745% > 50% và Trị sốEigenvalue = 1.430 > 1 đều đạt yêu cầu của phân tích nhân tốkhám phá.
Bảng 2.14. Ma trận xoay nhân tốVarimax– thang đo các biến độc lập
Nhân tố
1 2 3 4 5
Sản phẩm có số lượng nhiều 0.793
Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu
khách hàng 0.741
Sản phẩm có đầy đủnhãn mác 0.733
Sản phẩm có mẫu mãđẹp,ấn tượng 0.678 Sản phẩm có chủng loại đa dạng 0.575
Giao hàngđủ số lượng 0.780
Chính sách đổi trả hàng hóa (hư hỏng, hết hạn, không thực hiện đúng đơn hàng…) tốt
0.729 Nhân viên sẵn sàn lắng nghe và giải
đáp thắc mắc của khách hàng 0.708 Mọi khiếu nại của khách hàng đều
được giải quyết thỏa đáng 0.693 Giao hàng nhanh chóng, đúng thời
hẹn 0.661
Giá cảphải chăng 0.735
Giá cảphù hợp với thương hiệu 0.706
Giá bán đúng với giá niêm yết 0.687
Giá cảphù hợp với chất lượng 0.674
Thời hạn thanh toán hợp lý 0.633
Nhân viên bán hàng (NVBH) nhiệt
tình, thân thiện, lịch sự 0.746
NVBH có khả năng tư vấn, thuyết
phục 0.682
NVBH giải thích rõ các chương trình
khuyến mãi, chiết khấu 0.664
NVBH có phong cách làm việc
chuyên nghiệp 0.646
NVBH am hiểu rõ vềsản phẩm 0.646
Áp dụng nhiều chương trình khuyến
mãi hấp dẫn 0.809
Mức chiết khấu ưu đãi khi mua hàng
với số lượng lớn 0.777
Giá trịkhuyến mãi lớn 0.692
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy, trong 24 biến được đưa vào phân tích EFA, tất cả các biếnđều có hệsốtải nhân tố(factor loading) lớn hơn 0,5 và Eigenvalue lớn hơn 1
Bảng 2.15. Bảng đặt tên và giải thích nhân tốsau khi phân tích nhân tốEFANHÂN NHÂN TỐ BIẾN CHỈ TIÊU TÊN NHĨM X1 SP5 Sản phẩm có số lượng nhiều SẢN PHẨM
SP4 Sản phẩm ln đáp ứng được nhu cầu khách hàng SP6 Sản phẩm có đầy đủnhãn mác SP3 Sản phẩm có chất lượng tốt SP2 Sản phẩm có mẫu mãđẹp,ấn tượng SP1 Sản phẩm có chủng loại đa dạng X2 DV5 Giao hàng đủsố lượng DỊCH VỤ BÁN HÀNG
DV1 Chính sách đổi trả hàng hóa (hư hỏng, hết hạn, khơng thực hiện đúng đơn hàng…) tốt
DV2 Nhân viên sẵn sàn lắng nghe và giải đáp thắc mắc của khách hàng
DV3 Mọi khiếu nại củakhách hàng đều được giải quyết thỏa đáng
DV4 Giao hàng nhanh chóng, đúng thời hẹn
X3
GC4 Giá cảphải chăng
GIÁ CẢ
GC2 Giá cảphù hợp với thương hiệu GC3 Giá bán đúng với giá niêm yết GC1 Giá cảphù hợp với chất lượng GC5 Thời hạn thanh toán hợp lý
X4
NV1 Nhân viên bán hàng (NVBH) nhiệt tình, thân thiện, lịch sự
NHÂN VIÊN BÁN HÀNG
NV4 NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục
NV5 NVBH giải thích rõ các chương trình khuyến mãi, chiết khấu
NV3 NVBH có phong cách làm việc chuyên nghiệp NV2 NVBH am hiểu rõ vềsản phẩm
X5
XT2 Áp dụng nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn HOẠT
ĐỘNG XÚC TIẾN BÁN
HÀNG
XT1 Mức chiết khấu ưu đãi khi mua hàng với số lượng lớn XT3 Giá trịkhuyến mãi lớn
Phân tích nhân tốbiến phụthuộc
Thang đo “Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng” bao gồm 3 biến quan sát.
Bảng 2.16. Kiểm định KMO and Bartlett– thang đo biến phụthuộc
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy SPSS So sánh
HệsốKMO 0.689 0.5 < 0.689 < 1
Giá trịSig trong Kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 66.240% 66.240% > 50%
Trị sốEigenvalue 1.987 1.987 > 1
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Dựa vào kết quảkiểm định KMO and Bartlett’s đối với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” cho thấy hệsốKMO = 0.689 > 0.5 và giá trị Sig trong kiểm định Bartlett = 0.000 < 0.05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bên cạnh đó, phương sai trích = 66.240% > 50% và Trị số Eigenvalue = 1.987>1. Do đó,thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố
Bảng 2.17. Kết quả phân tích nhân tố thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng”
Nhân tố
Quý khách hài lòng với chất lượng sản phẩm và hoạt động bán hàng của công ty.
0.822
Quý khách sẽgiới thiệu người thân, bạn bè mua sản phẩm của công ty
0.821
Quý khách sẽtiếp tục sửdụng sản phẩm của công ty 0.799
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Hệsốtải nhân tốFactor Loading của các biến thỏa mãn yêu cầu > 0.5.
Kết quả này cho thấy các biến trong thang đo “Đánh giá chung về hoạt động
bán hàng”giải thích tốt cho đại lượng đo lường.