Phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố tác Động Đến sự hài lòng của khách hàng với the coffee house và Đưa ra giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao sự hài lòng của khách hàng (Trang 66 - 73)

nh 2. 13: Hình ảnh khuyến mại được đăng tải trên fanpage facebook của

2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi kiểm định và thống kê thang đo Cronbach’s Alpha, tất cả các biến đều đạt, không có biến nào bị loại bỏ, 23 biến quan sát trong mô hình nghiên cứu do tác giả đề xuất được giữ nguyên và tiếp tục đưa vào phân tích .Tiếp đến, tác giả sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Bước phân tích này có mục đích của nhằm loại bỏ các biến chưa phù hợp, thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Lợi ích của việc phân tích

63

EFA là xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, sắp xếp lại các biến quan sát ban đầu, các biến cùng thể hiện các đặc điểm sẽ được nhóm lại, đồng thời xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố đo lường trong tổng thể các biến.

Phân tích EFA được thực hiện cho 5 biến độc lập với giả thuyết: Các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể.

Để thực hiện phân tích nhân tố cần phải đảm bảo tiêu chuẩn như sau: - KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) thoả mãn điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤1 - Hệ số Sig. <0.05

- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5 - Các nhân tố có giá trị Eigenvalues ≥ 1 - Tổng phương sai (Total of Variance) ≥ 50%

- Khác biệt về hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA được trình bày trong bảng Bảng 2.

4: Kiểm định chỉ số KMO và kiểm định Bartlett cho 5 biến độc lập Hệ số KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 0.918 Kiểm định

Barlett

Giá trị Chi bình phương xấp

xỉ 11699.433

df 190

Sig. 0

(Nguồn: Từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 3.1) 64

Tổng phương sai trích

Bảng 2. 5: Nhân tố và phương sai trích đối với thang đo 5 biến về sự hài lòng của khách với dịch vụ của The Coffee House

Thà nh phần

Eigenv a lues khởi tạo Tổng

Chỉ số sau khi

trích

% của phương

sai

Chỉ số sau khi xoay

% tích luỹ

Tổng %

của phươ

n g sai

% tích

luỹ

Tổng %

của phươ

n g sai

% tích

luỹ

1 11.446 57.232 57.232 11.44

6 57.23

2 57.23

2

9.222 46.111

46.111

2 2.912 14.559 71.791 2.912 14.559

71.791 3.854 19.270

65.382

3 1.379 6.897 78.689 1.379 6.897 78.68

9

2.661 13.307 78.689

4 .704 3.518 82.206

5 .584 2.918 85.124

6 .497 2.486 87.610

7 .423 2.114 89.724

8 .348 1.740 91.463

9 .280 1.398 92.862

10 .237 1.187 94.048

11 .211 1.054 95.103

12 .179 .893 95.996

13 .157 .783 96.779

14 .141 .706 97.485

15 .121 .607 98.092

16 .106 .532 98.624

17 .082 .409 99.033

18 .077 .384 99.417

19 .067 .333 99.750

20 .050 .250 100.00

0

(Nguồn: Từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 3.2) 65

Qua phân tích nhân tố phá EFA, kết quả của nghiên cứu đối với 5 biến độc lập thu được kết quả như sau:

- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) được phan tích có kết quả bằng 0.918, thoả mãn điều kiện 0.5 < KMO <1. Như vậy, phân tích đạt yêu cầu - Kiểm định Barlett’s thông quả chỉ số Sig. Kết quả thu được sau nghiên cứu Sig.=0.000 <0.05.

Điều này đồng nghĩa là các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

- Giá trị Eigenvalues của các nhân tố đều > 1, do đó kết quả nghiên cứu đạt yêu cầu

- Giá trị phương sai trích (Total of Variance) cho kết quả bằng 78.68% , kết quả 78.68% > 50% ; như vậy kết quả phân tích được đạt yêu cầu - Khác biệt về hệ số nhân tố tải của các biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0.3 cho thấy các yếu tố có giá trị phân biệt cao.

Bảng 2. 6: Ma trận xoay nhân tố Thành phần

1 2 3

Con người 2 .924

Con người 1 .889

Con người 3 .883

Dịch vụ khách hàng 1 .875

Dịch vụ khách hàng 2 .857

Dịch vụ khách hàng 3 .844

Dịch vụ khách hàng 4 .837

66

Cơ sở vật chất 2 .810

Cơ sở vật chất 1 .804

Cơ sở vật chất 5 .794

Cơ sở vật chất 3 .790

Cơ sở vật chất 4 .771

Sản phẩm 5 .655

Sản phẩm 3 .886

Sản phẩm 2 .865

Sản phẩm 4 .848

Sản phẩm 1 .825

Giá 2 .889

Giá 1 .851

Giá 3 .742

(Nguồn: Từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 3.3) 67

Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc - thang đo “Sự hài lòng”

Bảng 2. 7: Chỉ số KMO và kiểm định Bartlett đối với biến phụ thuộc thang đo “Sự hài lòng”

Hệ số KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) .743

Kiểm định Barlett Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 1070.150

Bậc tự do df 3

Hệ số Sig. .000

(Nguồn: Từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 3.4.) Qua kết quả kiểm định KMO đối với biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, ta thấy: - Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) được phan tích có kết quả bằng 0.743, thoả mãn điều kiện 0.5 < KMO <1. Như vậy, phân tích đạt yêu cầu - Kiểm định Barlett’s thông quả chỉ số Sig. Kết quả thu được sau nghiên cứu Sig.=0.000 <0.05. Điều này đồng nghĩa là các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

- Giá trị Eigenvalues của các nhân tố đều > 1, vậy nên kết quả nghiên cứu đạt yêu cầu

- Giá trị phương sai trích (Total of Variance) cho kết quả bằng 85.77%, nhận thấy kết quả 85.77% > 50%; do đó kết quả phân tích được đạt yêu cầu Kết quả thu được chứng minh việc phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc - thang đo “sự hài lòng” là phù hợp

68

Bảng 2. 8: Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) Thành

phần Eigenvalues khởi tạo Chỉ số sau khi trích

Tổng % của

phương sai

Tổng % của

phương sai

Tổng % của

phương sai

1 2.573 85.779 85.779 2.573 85.779 85.779

2 .272 9.075 94.854

3 .154 5.146 100.000

Nguồn: Từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 3.5.) Bảng 2. 9: Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu

Thành phần 1

Sự hài lòng 2 .945

Sự hài lòng 1 .928

Sự hài lòng 3 .905

(Nguồn: Từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 3.6.) Từ mô hình nghiên cứu ban đầu tác giả đề xuất cbao gồm 5 yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ F& B tại The Coffee House bao gồm:

(1) Sản phẩm, (2) Giá của sản phẩm, (3) Cơ sở vật chất, (4) Dịch vụ khách hàng, (5) con người. Sau khi kiểm định, phân tích độ tin cậy của các thang đo, tiếp đến phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình được tác giả điều chỉnh lại, sắp xếp 20 biến quan sát vào 3 nhóm yếu tố chính tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với thương hiệu The Coffee House. Các biến quan sát và mô hình hiệu chính cụ thể như sau được trình bày dưới đây:

(1) SP: Sản phẩm

(2) G: Giá của sản phẩm (3) NLPV: Năng lực phục vụ

69

Bảng 2. 10: Các biến quan sát và mô hình hiệu chính cụ thể như sau được trình bày dưới đây:

STT Biến độc lập mô hình hiệu chỉnh

Biến quan sát Mã hoá mô hình

nhiệu chỉnh

1 Sản Phẩm Sự đa dạng trong thực đơn (gồm đồ ưống và món ăn của chuỗi cafe

SP1

2 Đồ uống và món ăn của chuỗi cafe

hợp về sinh an toàn thực phẩm

SP2

3 Đồ uống và món ăn của chuỗi cafe

được làm từ nguyên liệu tốt cho sức khỏe

SP3

4 Bao bì sản phẩm bắt mắt,

tiện lợi

SP4

5 Hương vị cafe và món ăn phù

hợp với khẩu vị của khách hàng

SP5

6 Giá của sản

phẩm

Giá của sản phẩm tại chuỗi cafe hợp lý

G1

7 Giá của sản phẩm tại chuỗi cafe có

sự thay đổi linh hoạt với thị trường

G2

8 Có thông tin rõ ràng về giá đồ

uống và món ăn

G3

9 Thiết bị nội thất trong cửa hàng của

chuỗi Cafe (thiết bị ổ cắm điện, chiếu

sáng, nhà vệ sinh…) dễ sử dụng NLPV1

70

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố tác Động Đến sự hài lòng của khách hàng với the coffee house và Đưa ra giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao sự hài lòng của khách hàng (Trang 66 - 73)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(73 trang)
w