CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3 Phân tích thực nghiệm
4.3.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Các thang đo khái niệm trong mô hình nghiên cứu đạt yêu cầu trong đánh giá độ tin cậy sẽ được đưa vào trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Việc phân tích nhân tố khám phá EFA để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn bao hàm đầy đủ các nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể dựa trên hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. Tiến hành loại các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≤ 0.5 và Tổng phương sai trích được ≥ 50% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
4.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's test với sig=0.000 < 0.05 và chỉ số KMO = 0.863 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến độc lập lần 1 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.863 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2.512.053
df 325
Sig. .000
Bảng 4.10: Bảng ma trận xoay nhân tố lần 1
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
BIẾN NHÂN TỐ
1 2 3 4 5 6
DU2 0.806
DU5 0.770
DU4 0.753
DU6 0.750
DU1 0.660
DU3 0.549
DC3
NL3 0.773
NL5 0.741
NL4 0.729
NL2 0.669
NL1 0.654
TC2 0.79
TC3 0.737
TC1 0.713
TC5 0.701
TC4 0.665
PTHH5 0.798
PTHH3 0.742
PTHH2 0.739
PTHH1 0.72
PTHH4 0.7
G2 0.82
G1 0.697
DC2 0.809
DC4 0.802
Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.209 lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal componets và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố từ 26 biến quan sát với tổng phương sai trích là 63.091% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố lần thứ nhất, tác giả loại biến DC3 do biến này có hệ số tải Factor Loading < 0.05. Do đó, ta cần phân tích nhân tố lần hai.
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến độc lập lần 2 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.856 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2234.574
df 300
Sig .000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
Bảng 4.12: Giải thích tổng phương sai
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
% 1 7.086 27.255 27.255 7.086 27.255 27.255 3.780 14.537 14.537 2 2.744 10.555 37.810 2.744 10.555 37.810 3.061 11.774 26.311 3 2.044 7.863 45.673 2.044 7.863 45.673 3.041 11.697 38.009 4 1.763 6.783 52.456 1.763 6.783 52.456 2.949 11.343 49.352 5 1.557 5.987 58.442 1.557 5.987 58.442 1.810 6.961 56.313 6 1.209 4.649 63.091 1.209 4.649 63.091 1.762 6.778 63.091
7 .842 3.237 66.329
8 .751 2.889 69.218
9 .698 2.686 71.904
10 .644 2.476 74.380
11 .628 2.415 76.795
12 .594 2.284 79.079
13 .548 2.106 81.185
14 .523 2.012 83.197
15 .497 1.912 85.109
16 .486 1.868 86.977
17 .444 1.708 88.685
18 .434 1.668 90.353
19 .413 1.587 91.941
20 .378 1.454 93.395
21 .355 1.366 94.761
22 .332 1.276 96.037
23 .310 1.194 97.231
24 .290 1.114 98.345
25 .253 .973 99.318
26 .177 .682 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng) Bảng 4.13: Ma trận xoay nhân tố lần 2
BIẾN NHÂN TỐ
1 2 3 4 5 6
DU2 0.802
DU5 0.775
DU4 0.762
DU6 0.753
DU1 0.655
DU3 0.553
NL3 0.775
NL5 0.742
NL4 0.730
NL2 0.667
NL1 0.655
PTHH5 0.798
PTHH3 0.742
PTHH2 0.739
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng)
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố lần hai cho ta kết quả như sau: chỉ số KMO
= 0.856 >0.5 cho ta thấy rằng phân tích nhân tố là phù hợp, và Bartlett's test với Sig. (Bartlett's Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.190 > 1 tại nhân tố thứ 6, như vậy 6 nhân tố rút trích được từ EFA có ý ghĩa tóm tắt thông tin các biến quan sát đưa vào tốt nhất. Bên cạnh đó, tổng phương sai trích bằng 62.864% lớn hơn 50 %. Điều này chứng tỏ 62.864% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố.
4.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy tất cả 3 biến quan sát trong thành phần của thang đo” Sự hài lòng” vẫn được giữ nguyên. Hệ số KMO = 0.693>0.5 nên phân tích EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và kiểm định Bartlett có sig = 0.000<0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan nhau, có một nhân tố được trích từ các biến quan sát, sai trích được là 67.662% > 50% đạt yêu cầu.
PTHH1 0.720
PTHH4 0.701
TC2 0.783
TC3 0.735
TC5 0.713
TC1 0.708
TC4 0.680
G2 0.825
G1 0.703
DC4 0.816
DC2 0.793
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.693 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 172.868
df 3
Sig .000
Bảng 4.15 Giải thích tổng phương sai cho biến phụ thuộc Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
% 1 2.030 67.662 67.662 2.030 67.662 67.662 2 .521 17.378 85.041
3 .449 14.959 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.16: Ma trận xoay cho nhân tố biến phụ thuộc Component Matrixa
Component 1
HL3 .841
HL1 .816
HL2 .810
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.