- ThừaThiên Huế
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Do khơng có biến nào bịloại khỏi mơ hình nghiên cứu ta thực hiện phân tích nhân tốkhám khám phá EFA cho 5 biến độc lập và biến phụthuộc.
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Về mặt lý thuyết các biến đo lường thực hiện bởi câu hỏi trong bảng phỏng vấn tương quan với nhau và do đó chúng được rút gọn để có thể dễ quản lý. Thơng qua phân tích nhân tố nhằm xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá dựa vào các tiêu chuẩn và tin cậy.
Để rút trích những nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng chất lượng dịch vụ tại VNPT - Huế được thực hiện bởi hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olikin of Sampling Adequacy) và Bartlet’s Test.
- KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng & Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 31, năm 2008).
- Đại lượng Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig. kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0,05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 30, năm 2008).
- Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiểu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tố có thích hợp khơng.